Redis实现布隆过滤器的代码详解

Qamar ·

更新时间:2024-11-13

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一、前言

二、RedisBloom 安装与使用

三、RedisBloom 常用命令汇总

四、通过 Jedis 使用 RedisBloom

五、Redisson 封装的布隆过滤器

六、使用哪种方式的过滤器比较好？

一、前言

布隆过滤器（Bloom Filter）是 Redis 4.0 版本提供的新功能，它被作为插件加载到 Redis 服务器中，给 Redis 提供强大的去重功能。

相比于 Set 集合的去重功能而言，布隆过滤器在空间上能节省 90% 以上，但是它的不足之处是去重率大约在 99% 左右，也就是说有 1% 左右的误判率，这种误差是由布隆过滤器的自身结构决定的。俗话说“鱼与熊掌不可兼得”，如果想要节省空间，就需要牺牲 1% 的误判率，而且这种误判率，在处理海量数据时，几乎可以忽略。

二、RedisBloom 安装与使用

（1）第一步：安装Redis

关于Linux当中redis的安装：Linux上安装Redis详细教程_Redis_软件开发网 (jb51.net)

（2）第二步：安装RedisBloom

在 Redis 4.0 版本之后，布隆过滤器才作为插件被正式使用。布隆过滤器需要单独安装，可以去GitHub，找到对应的版本下载，链接：Releases · RedisBloom/RedisBloom (github.com)，下载后再通过xftp上传到Linux系统里，当然也可以直接通过wget来下载。

这里注意我下载的2.2.18版本，最新版本2.6我没有用，原因是make编译的时候会报异常。

# 下载
wget https://codeload.github.com/RedisBloom/RedisBloom/tar.gz/refs/tags/v2.2.18
# 解压
tar -zxvf v2.2.18

# 进入到解压目录
cd RedisBloom-2.2.18/
# 编译
make

编译成功，可以看到redisbloom.so文件

（3）第三步：Redis集成RedisBloom插件

在redis.conf配置文件中加入如RedisBloom的redisbloom.so文件的地址

# vim查看redis.conf
vim /opt/redis-stable/redis.conf
# 在文件后面加上如下配置
loadmodule /opt/RedisBloom-2.2.18/redisbloom.so

（4）第四步：重启Redis进行测试

# 关闭redis
ps -ef | grep redis | awk -F" " '{print $2;}' | xargs kill -9
# 启动redis
/opt/redis-stable/src/redis-server redis.conf
# 连接客户端
/opt/redis-stable/src/redis-cli -c -h 127.0.0.1 -p 6379 -a 123456

三、RedisBloom 常用命令汇总

127.0.0.1:6379> bf.add spider:url www.baidu.net
(integer) 1
127.0.0.1:6379> bf.exists spider:url www.baidu.net
(integer) 1
127.0.0.1:6379> bf.madd spider:url www.taobao.com www.123qq.com
1) (integer) 1
2) (integer) 1
127.0.0.1:6379> bf.mexists spider:url www.jd.com www.taobao.com
1) (integer) 0
2) (integer) 1

注意使用AnotherRedisDesktopManager客户端是没办法查看该数据类型的值的。

四、通过 Jedis 使用 RedisBloom

Java 客户端 Jedis没有提供指令扩展机制，所以你无法直接使用 Jedis 来访问Redis Module 提供的 bf.xxx 指令。RedisLabs 提供了一个单独的包 JReBloom，但是它是基于 Jedis的。

我们使用的话只需要引入JReBloom就可以，JReBloom内部引用了Jedis 。假如系统引用了jedis，又要引用jrebloom，这时候需要注意版本冲突的问题。

<dependency>
<groupId>redis.clients</groupId>
<artifactId>jedis</artifactId>
<version>3.9.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.redislabs</groupId>
<artifactId>jrebloom</artifactId>
<version>2.2.2</version>
</dependency>

代码示例：

import io.rebloom.client.Client;
import redis.clients.jedis.Jedis;
public class JrebloomDemo {
    public static void main(String[] args) {
        //连接本地的 Redis 服务
        Jedis jedis = new Jedis("192.168.115.239", 6379);
        //jedis.auth("123456");
        //创建client也支持连接池的:public Client(Pool<Jedis> pool)
        Client client = new Client(jedis);
        // 测试数据
        int capacity = 10000;
        // 容错率,只能设置0 < error rate range < 1  不然直接会异常！
        double errorRate = 0.01;
        // 测试的key值
        String key = "ceshi";
        // 创建过滤器:可以创建指定位数和容错率的布隆过滤器,如果过滤器已经存在创建的话就会异常
        if (!jedis.exists(key)) {
            client.createFilter(key, capacity, errorRate);
        }
        for (int i = 0; i < capacity; i++) {
            client.bfInsert(key, String.valueOf(i));
        }
        System.out.println("存入元素为=={" + capacity + "}");
        // 统计误判次数
        int count = 0;
        // 我在数据范围之外的数据，测试相同量的数据，判断错误率是不是符合我们当时设定的错误率
        for (int i = capacity; i < capacity * 2; i++) {
            if (client.exists(key, String.valueOf(i))) {
                count++;
            }
        }
        System.out.println("误判元素为=={" + count + "}");
        // 删除过滤器
        client.delete(key);
    }
}

运行示例：

现在存在个问题，假如我们redis并没有安装RedisBloom，那他可以运行吗？

答案是不可以的，他根本无法识别bf.xxx 指令

错误率越低，所需要的空间也会越大，因此就需要我们尽可能精确的估算元素数量，避免空间的浪费。我们也要根据具体的业务来确定错误率的许可范围，对于不需要太精确的业务场景，错误率稍微设置大一点也可以。

查看刚刚创建的过滤器：这个数据结构不支持get查询。

五、Redisson 封装的布隆过滤器

Redisson布隆过滤器官网介绍:6. 分布式对象 · redisson/redisson Wiki · GitHub

引入依赖：

<dependency>
<groupId>org.redisson</groupId>
<artifactId>redisson</artifactId>
<version>3.22.1</version>
</dependency>

代码示例：

import org.redisson.Redisson;
import org.redisson.api.RBloomFilter;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.redisson.config.Config;
public class RedissonBloomFilter {
    public static void main(String[] args) {
        Config config = new Config();
        config.useSingleServer()
                .setAddress("redis://127.0.0.1:6379")
                //.setPassword("123456")
                .setDatabase(0);
        //获取客户端
        RedissonClient redissonClient = Redisson.create(config);
        // 测试数据
        int capacity = 10000;
        // 容错率,只能设置0 < error rate range < 1  不然直接会异常！
        double errorRate = 0.01;
        // 测试的key值
        String key = "ceshi";
        RBloomFilter<String> bloomFilter = redissonClient.getBloomFilter(key);
        // 初始化布隆过滤器，预计统计元素数量为10000，期望误差率为0.01
        bloomFilter.tryInit(capacity, errorRate);
        for (long i = 0; i < capacity; i++) {
            bloomFilter.add(String.valueOf(i));
        }
        System.out.println("存入元素为=={" + capacity + "}");
        // 统计误判次数
        int count = 0;
        // 我在数据范围之外的数据，测试相同量的数据，判断错误率是不是符合我们当时设定的错误率
        for (int i = capacity; i < capacity * 2; i++) {
            if (bloomFilter.contains(String.valueOf(i))) {
                count++;
            }
        }
        System.out.println("误判元素为=={" + count + "}");
        // 删除过滤器
        // bloomFilter.delete();
    }
}

运行结果：