布隆过滤器是一种空间效率高、误判率可控的数据结构，通常用于检索一个元素是否在一个集合中。它是由一个比特向量和多个哈希函数组成的。布隆过滤器可以用于快速检测一个元素是否存在于一个集合中，其主要优点是省内存缺点是有一定的误识别率和删除困难。
假设哈希函数个数为 k 每个比特位被设置多少次记为 m，n 为元素数量，则误判率为 (1 - e(-kn/m))^k。当误判率为 p 时选取最优的哈希函数个数 k 和比特位长度 m 可以使空间利用更加高效
public class BloomFilter {
private int size;
private int[] hashes;
private BitSet bits;
public BloomFilter(int size, int[] hashes) {
this.size = size;
this.hashes = hashes;
this.bits = new BitSet(size);
}
public void add(String value) {
for (int hash : hashes) {
int position = Math.abs(value.hashCode() * hash) % size;
bits.set(position, true);
}
}
public boolean contains(String value) {
for (int hash : hashes) {
int position = Math.abs(value.hashCode() * hash) % size;
if (!bits.get(position)) {
return false;
}
}
return true;
}
}
Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);
jedis.getClient().sendCommand(BloomFilterCommands.RESERVE, "mybloom", "0.001", "100000");
jedis.getClient().sendCommand(BloomFilterCommands.ADD, "mybloom", "hello");
Response<Boolean> response = jedis.getClient().getBooleanReply();
response.get();
jedis.getClient().sendCommand(BloomFilterCommands.EXISTS, "mybloom", "hello");
Response<Boolean> response = jedis.getClient().getBooleanReply();
response.get();
Redis 布隆过滤器需要在 Redis 中进行安装和配置才能够使用。首先需要在 Redis 安装目录下的 src 文件夹中找到 redis-trib.rb 文件。
# 进入 Redis 安装目录
cd xxx/redis-xx
# 执行以下命令安装 Redis 布隆过滤器
ruby src/redis-trib.rb create --replicas 1 ip:port ip:port ip:port ...
在上述命令中ip:port 需要替换为 Redis 节点的 IP 地址和端口号
Redis 布隆过滤器常用于判断某个元素是否在集合中可以通过以下命令进行使用：
# 向布隆过滤器添加元素
BF.ADD key element [element ...]
# 判断元素是否在布隆过滤器中
BF.EXISTS key element
其中，key 表示 Redis 的键名，element 表示需要添加或判断的元素。
Redis 布隆过滤器可以通过以下命令来进行性能测试：
# 测试添加元素的速度
BF.RESERVE key 0.0001 10000
# 测试判断元素是否在布隆过滤器中的速度
BF.EXISTS key element
需要注意的是在 BF.RESERVE 命令中，第一个参数 key 代表 Redis 的键名，第二个参数为错误率即误报的概率，第三个参数代表预期最大元素个数。
如果发现 Redis 布隆过滤器性能较低，可以通过增加节点个数或降低错误率等方式进行优化。
Redis 布隆过滤器可以用于网站的防刷功能，通过判断IP地址或者用户行为是否已经超出一定的次数来避免短时间内多次请求相同的资源。例如：
# 判断 IP 地址是否已经被封禁
if BF.EXISTS ip_bloom_filter ip {
return 403; # 返回禁止访问的状态码
}
在数据去重方面可以使用 Redis 布隆过滤器来避免在大规模数据处理中的重复计算，减少计算开销，并且保证数据的唯一性
# 判断文章是否已经被处理过
if BF.EXISTS article_bloom_filter article_id {
continue; # 跳过本次循环
}
# 处理文章内容
process_article(article);
# 将文章 ID 添加到布隆过滤器中
BF.ADD article_bloom_filter article_id;
在爬虫系统中为了避免重复爬取已经存在的网页，可以使用 Redis 布隆过滤器来记录已经访问过的 URL
# 判断 URL 是否已经被访问过
if BF.EXISTS url_bloom_filter url {
continue; # 跳过本次循环
}
# 访问 URL
response = http.get(url);
# 将 URL 添加到布隆过滤器中
BF.ADD url_bloom_filter url;
通过以上的应用案例可以看出Redis 布隆过滤器具有在数据去重、防刷、爬虫去重等方面的广泛应用，并且可以有效地减少重复计算、避免误报或者漏报等问题。