Redis设置布隆过滤器

经常会听到布隆过滤器，但是用到的却很少，此处就来总结一下布隆过滤器如何使用。

布隆过滤器（Bloom Filter）是一种空间效率极高的概率型数据结构，用于判断一个元素是否在一个集合中。它可能产生误判，但不会产生漏判。也就是说，布隆过滤器可能会错误地报告某个元素存在于集合中（即假阳性），但它绝不会错误地报告某个实际上存在的元素不存在于集合中。

布隆过滤器的基本原理：

1、初始化：布隆过滤器是一个位数组，初始时所有位都设置为0。

2、哈希函数：选择多个独立的哈希函数，每个函数都能将输入映射到位数组的一个位置上。

3、插入元素：当向布隆过滤器中添加一个元素时，会用所有的哈希函数对该元素进行哈希运算，得到的结果是位数组中的几个索引位置，然后将这些位置上的值设为1。

4、查询元素：查询一个元素是否在集合中时，同样使用相同的哈希函数计算出该元素对应的索引位置。如果所有这些位置上的值都是1，则认为该元素可能存在于集合中；如果任何一个位置的值为0，则可以确定该元素不在集合中。

使用场景：

1、缓存系统：在缓存系统中用来快速判断一个数据项是否已经被缓存过。

2、数据库系统：用于优化查询操作，减少对磁盘的访问次数。

3、网络爬虫：避免重复抓取已经访问过的URL。

4、垃圾邮件过滤：快速筛选出潜在的垃圾邮件。

注意事项

误报率：随着布隆过滤器中存储的元素数量增加，误报的概率也会增加。可以通过调整位数组的大小和哈希函数的数量来控制误报率。

不可删除性：标准的布隆过滤器不支持元素的删除操作，因为删除一个元素会影响其他元素的存在性检测。不过，可以通过一些变种如计数型布隆过滤器来实现元素的删除。

java项目中如何使用：

1、Guava依赖处理布隆过滤器：

<dependency>

<groupId>com.google.guava</groupId>

<artifactId>guava</artifactId>

<version>31.1-jre</version> <!-- 请使用最新版本 -->

</dependency>

2、Redisson依赖处理布隆过滤器：

<dependency>

<groupId>org.redisson</groupId>

<artifactId>redisson</artifactId>

<version>3.17.6</version> <!-- 请使用最新版本 -->

</dependency>