Redis使用bloom-filter过滤器实现推荐去重
前期准备
redis原生并不带布隆过滤器，需要单独下载并自行编译和加载。
1.下载redisbloom插件(redis官网下载即可)
https://github.com/RedisLabsModules/redisbloom/
wget https://github.com/RedisLabsModules/rebloom/archive/v1.1.1.tar.gz
2.解压，cd、make，make后会生成rebloom.so文件
tar -zxvf v1.1.1.tar.gz
cd redisbloom-1.1.1/
make
3.配置redis.conf文件，在配置文件中加上，目录为rebloom.so文件的目录路径
loadmodule /目录/rebloom.so
4.重新启动redis
redis-server redis.conf
快速使用
创建filter：[bf.reserve key error_rate initial_size]
bf.reserve users 0.001 100000
bf.reserve命令有三个参数，分别是：
key：键 error_rate：期望错误率，期望错误率越低，需要的空间就越大。 capacity：初始容量，当实际元素的数量超过这个初始化容量时，误判率上升。如果不使用bf.reserve命令创建，而是使用Redis自动创建的布隆过滤器，默认的error_rate是 0.01，capacity是 100。
隆过滤器的error_rate越小，需要的存储空间就越大，对于不需要过于精确的场景，error_rate设置稍大一点也可以。布隆过滤器的capacity设置的过大，会浪费存储空间，设置的过小，就会影响准确率，所以在使用之前一定要尽可能地精确估计好元素数量，还需要加上一定的冗余空间以避免实际元素可能会意外高出设置值很多。总之，error_rate和 capacity都需要设置一个合适的数值。
请查看：https://www.cnblogs.com/-wenli/p/12444639.html
添加元素：[bf.add key options]
bf.add users user3
判断元素是否存在：[bf.exists key options]
bf.exists users user1
添加多个元素：[bf.add key ...options]
bf.madd users user4 user5 user6 user
判断多个元素是否存在：[bf.add key ...options]
bf.mexists users user4 user5 user6 user7 user8
