SpringBoot Redis布隆过滤器
小小陈丶 人气:0简述
关于布隆过滤器的详细介绍，我在这里就不再赘述一遍了
我们首先知道：BloomFilter使用长度为m bit的字节数组，使用k个hash函数，增加一个元素: 通过k次hash将元素映射到字节数组中k个位置中，并设置对应位置的字节为1。查询元素是否存在: 将元素k次hash得到k个位置，如果对应k个位置的bit是1则认为存在，反之则认为不存在。
Guava 中已经有具体的实现，而在我们实际生产环境中，本地的存储往往无法满足我们实际的 需求。所以在这时候，就需要我们使用 redis 了。
Redis 安装 Bloom Filter
git clone https://github.com/RedisLabsModules/redisbloom.git cd redisbloom make # 编译 vi redis.conf ## 增加配置 loadmodule /usr/local/web/redis/RedisBloom-1.1.1/rebloom.so ##redis 重启 #关闭 ./redis-cli -h 127.0.0.1 -p 6379 shutdown #启动 ./redis-server ../redis.conf &
基本指令
#创建布隆过滤器，并设置一个期望的错误率和初始大小 bf.reserve userid 0.01 100000 #往过滤器中添加元素 bf.add userid 'sbc@163.com' #判断指定key的value是否在bloomfilter里存在，存在：返回1，不存在：返回0 bf.exists userid 'sbc@163.com'
结合 SpingBoot
搭建一个简单的 springboot 框架
方式一
配置
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"> <modelVersion>4.0.0</modelVersion> <groupId>com.bloom</groupId> <artifactId>test-bloomfilter</artifactId> <version>1.0-SNAPSHOT</version> <parent> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId> <version>1.5.8.RELEASE</version> <relativePath/> <!-- lookup parent from repository --> </parent> <dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.commons</groupId> <artifactId>commons-lang3</artifactId> <version>3.0.1</version> </dependency> </dependencies> </project>
redis本身对布隆过滤器就有一个很好地实现，在 java 端，我们直接导入 redisson 的 jar包即可
<dependency> <groupId>org.redisson</groupId> <artifactId>redisson</artifactId> <version>3.8.2</version> </dependency>
将 Redisson实例 注入 SpringIOC 容器中
@Configuration
public class RedissonConfig {
@Value("${redisson.redis.address}")
private String address;
@Value("${redisson.redis.password}")
private String password;
@Bean
public Config redissionConfig() {
Config config = new Config();
SingleServerConfig singleServerConfig = config.useSingleServer();
singleServerConfig.setAddress(address);
if (StringUtils.isNotEmpty(password)) {
singleServerConfig.setPassword(password);
}
return config;
}
@Bean
public RedissonClient redissonClient() {
return Redisson.create(redissionConfig());
}
}配置文件
redisson.redis.address=redis://127.0.0.1:6379 redisson.redis.password=
最后测试我们的布隆过滤器
@SpringBootApplication
public class BloomApplication {
public static void main(String[] args) {
ConfigurableApplicationContext context = SpringApplication.run(BloomApplication.class, args);
RedissonClient redisson = context.getBean(RedissonClient.class);
RBloomFilter bf = redisson.getBloomFilter("test-bloom-filter");
bf.tryInit(100000L, 0.03);
Set<String> set = new HashSet<String>(1000);
List<String> list = new ArrayList<String>(1000);
//向布隆过滤器中填充数据，为了测试真实，我们记录了 1000 个 uuid，另外 9000个作为干扰数据
for (int i = 0; i < 10000; i++) {
String uuid = UUID.randomUUID().toString();
if(i<1000){
set.add(uuid);
list.add(uuid);
}
bf.add(uuid);
}
int wrong = 0; // 布隆过滤器误判的次数
int right = 0;// 布隆过滤器正确次数
for (int i = 0; i < 10000; i++) {
String str = i % 10 == 0 ? list.get(i / 10) : UUID.randomUUID().toString();
if (bf.contains(str)) {
if (set.contains(str)) {
right++;
} else {
wrong++;
}
}
}
//right 为1000
System.out.println("right:" + right);
//因为误差率为3%，所以一万条数据wrong的值在30左右
System.out.println("wrong:" + wrong);
//过滤器剩余空间大小
System.out.println(bf.count());
}
}以上使我们使用 redisson 的使用方式，下面介绍一种比较原始的方式，使用lua脚本的方式
方式二
bf_add.lua
local bloomName = KEYS[1]
local value = KEYS[2]
local result = redis.call('BF.ADD',bloomName,value)
return resultbf_exist.lua
local bloomName = KEYS[1]
local value = KEYS[2]
local result = redis.call('BF.EXISTS',bloomName,value)
return result@Service
public class RedisBloomFilterService {
@Autowired
private RedisTemplate redisTemplate;
//我们依旧用刚刚的那个过滤器
public static final String BLOOMFILTER_NAME = "test-bloom-filter";
/**
* 向布隆过滤器添加元素
* @param str
* @return
*/
public Boolean bloomAdd(String str) {
DefaultRedisScript<Boolean> LuaScript = new DefaultRedisScript<Boolean>();
LuaScript.setScriptSource(new ResourceScriptSource(new ClassPathResource("bf_add.lua")));
LuaScript.setResultType(Boolean.class);
//封装传递脚本参数
List<String> params = new ArrayList<String>();
params.add(BLOOMFILTER_NAME);
params.add(str);
return (Boolean) redisTemplate.execute(LuaScript, params);
}
/**
* 检验元素是否可能存在于布隆过滤器中 * @param id * @return
*/
public Boolean bloomExist(String str) {
DefaultRedisScript<Boolean> LuaScript = new DefaultRedisScript<Boolean>();
LuaScript.setScriptSource(new ResourceScriptSource(new ClassPathResource("bf_exist.lua")));
LuaScript.setResultType(Boolean.class);
//封装传递脚本参数
ArrayList<String> params = new ArrayList<String>();
params.add(BLOOMFILTER_NAME);
params.add(String.valueOf(str));
return (Boolean) redisTemplate.execute(LuaScript, params);
}
}最后我们还是用上面的启动器执行测试代码
@SpringBootApplication
public class BloomApplication {
public static void main(String[] args) {
ConfigurableApplicationContext context = SpringApplication.run(BloomApplication.class, args);
RedisBloomFilterService filterService = context.getBean(RedisBloomFilterService.class);
Set<String> set = new HashSet<String>(1000);
List<String> list = new ArrayList<String>(1000);
//向布隆过滤器中填充数据，为了测试真实，我们记录了 1000 个 uuid，另外 9000个作为干扰数据
for (int i = 0; i < 10000; i++) {
String uuid = UUID.randomUUID().toString();
if (i < 1000) {
set.add(uuid);
list.add(uuid);
}
filterService.bloomAdd(uuid);
}
int wrong = 0; // 布隆过滤器误判的次数
int right = 0;// 布隆过滤器正确次数
for (int i = 0; i < 10000; i++) {
String str = i % 10 == 0 ? list.get(i / 10) : UUID.randomUUID().toString();
if (filterService.bloomExist(str)) {
if (set.contains(str)) {
right++;
} else {
wrong++;
}
}
}
//right 为1000
System.out.println("right:" + right);
//因为误差率为3%，所以一万条数据wrong的值在30左右
System.out.println("wrong:" + wrong);
}
}相比而言，个人比较推荐第一种，实现的原理都是差不多，redis 官方已经为我封装好了执行脚本，和相关 api，用官方的会更好一点
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