Redis布隆过滤器原理及应用场景「建议收藏」

Redis布隆过滤器原理及应用场景「建议收藏」1、布隆过滤器是什么?(判断某个key一定不存在)本质上布隆过滤器是一种数据结构,比较巧妙的概率型数据结构特点是高效地插入和查询,可以用来告诉你“某样东西一定不存在或者可能存在”。相比于传统的List、Set、Map等数据结构,它更高效、占用空间更少,但是缺点是其返回的结果是概率性的,而不是确切的。使用:1.布隆过滤器在NoSQL数据库领域中应用的非常广泛2….

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1、布隆过滤器是什么?(判断某个key一定不存在)

  1. 本质上布隆过滤器是一种数据结构,比较巧妙的概率型数据结构

  2. 特点是高效地插入和查询,可以用来告诉你 “某样东西一定不存在或者可能存在”。

  3. 相比于传统的 List、Set、Map 等数据结构,它更高效、占用空间更少,但是缺点是其返回的结果是概率性的,而不是确切的。

使用:

1. 布隆过滤器在NoSQL数据库领域中应用的非常广泛

2. 当用户来查询某一个row时,可以先通过内存中的布隆过滤器过滤掉大量不存在的row请求,然后去再磁盘进行查询

3. 布隆过滤器说某个值不存在时,那肯定就是不存在,可以显著降低数据库IO请求数量

2、应用场景

1)场景1(给用户推荐新闻)

  1. 当用户看过的新闻,肯定会被过滤掉,对于没有看多的新闻,可能会过滤极少的一部分(误判)。

  2. 这样可以完全保证推送给用户的新闻都是无重复的。

2)场景2(爬虫url去重)

  1. 在爬虫系统中,我们需要对url去重,已经爬取的页面不再爬取

  2. 当url高达几千万时,如果一个集合去装下这些URL地址非常浪费空间

  3. 使用布隆过滤器可以大幅降低去重存储消耗,只不过也会使爬虫系统错过少量页面

3、布隆过滤器原理

  1. 每个布隆过滤器对应到Redis的数据结构是一个大型的数组和几个不一样的无偏hash函数

  2. 如下图:f、g、h就是这样的hash函数(无偏差指让hash映射到数组的位置比较随机)

添加:值到布隆过滤器

  • 1)向布隆过滤器添加key,会使用 f、g、h hash函数对key算出一个整数索引,然后对长度取余

  • 2)每个hash函数都会算出一个不同的位置,把算出的位置都设置成1就完成了布隆过滤器添加过程

查询:布隆过滤器值

  • 1)当查询某个key时,先用hash函数算出一个整数索引,然后对长度取余

  • 2)当你有一个不为1时肯定不存在这个key,当全部都为1时可能有这个key

  • 3)这样内存中的布隆过滤器过滤掉大量不存在的row请求,然后去再磁盘进行查询,减少IO操作

删除:不支持

  • 1)目前我们知道布隆过滤器可以支持 add 和 isExist 操作

  • 2)如何解决这个问题,答案是计数删除,但是计数删除需要存储一个数值,而不是原先的 bit 位,会增大占用的内存大小。

  • 3)增加一个值就是将对应索引槽上存储的值加一,删除则是减一,判断是否存在则是看值是否大于0。

在这里插入图片描述

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