SpringBoot 如何集成 Redis 实现布隆过滤器

本文涉及的产品
云原生内存数据库 Tair,内存型 2GB
云数据库 Redis 版,标准版 2GB
推荐场景:
搭建游戏排行榜
简介: 针对 Redis 的缓存穿透问题,布隆过滤器是一个常见的解决办法。在单机的场景下,我们可以使用谷歌的 guava 包里面提供的布隆过滤器。在分布式的场景下,我们也可以选用 Redis 来实现布隆过滤器。

SpringBoot 如何集成 Redis 实现布隆过滤器

前言

本篇文章的代码示例已放到 github 上,Git地址为:advance(记录每一个学习过程),项目的介绍页面是我所有文章的一个引用目录,大家在引用目录里面即可找到对应文章的一个代码路径。

大家觉得有用的话,麻烦点个star👍再走呗!

使用场景

针对 Redis 的缓存穿透问题,布隆过滤器是一个常见的解决办法。在单机的场景下,我们可以使用谷歌的 guava 包里面提供的布隆过滤器。在分布式的场景下,我们也可以选用 Redis 来实现布隆过滤器。

虽然,Redis 的 BitMap天然就可以作为 布隆过滤器来实现,但毕竟自己实现的话,还是会有点麻烦。因此,我们可以选用 redisson 提供的布隆过滤器,提高我们的开发效率。

常用方法

配置布隆过滤器的Bean

@Bean

public RBloomFilter<String>  bloomFilter(){

   // 定义一个布隆过滤器,指定布隆过滤器的名称

   RBloomFilter<String> bloomFilter = redissonClient.getBloomFilter("bloomTest");

   //定义布隆过滤器的大小,以及误差率

   bloomFilter.tryInit(100000L, 0.003);

   return bloomFilter;

}

获取布隆过滤器

配置完之后,这个布隆过滤器就在 Spring 容器里面了,可以直接注入进来

@Autowired

private RBloomFilter<String> bloomFilter;

添加元素

String name1 = "小明";

String name2 = "小张";

bloomFilter.add(name1);

bloomFilter.add(name2);

判断布隆过滤器中是否存在某元素

boolean flag1 = bloomFilter.contains("小明");

System.out.println("布隆过滤器中是否可能有小明?" + flag1);

获取布隆过滤器的元素总数

System.out.println("当前布隆过滤器中有多少个数?" + bloomFilter.count());

获取布隆过滤器预计可以插入多少个数

System.out.println("预计布隆过滤器中可以插入多少个数?" + bloomFilter.getExpectedInsertions());

获取布隆过滤器的容错率

System.out.println("布隆过滤器的容错率:" + bloomFilter.getFalseProbability());

获取哈希函数的个数

System.out.println("布隆过滤器哈希哈数的个数:" + bloomFilter.getHashIterations());

获取 Bit 位的个数

System.out.println("布隆过滤器的bit位有多少个?" + bloomFilter.getSize());

使用示例

@Component

public class LineRunner implements CommandLineRunner {

   @Autowired

   private RBloomFilter<String> bloomFilter;

   @Override

   public void run(String... args) throws Exception {

       String name1 = "小明";

       String name2 = "小张";

       bloomFilter.add(name1);

       bloomFilter.add(name2);

       boolean flag1 = bloomFilter.contains("小明");

       System.out.println("布隆过滤器中是否可能有小明?" + flag1);

       boolean flag2 = bloomFilter.contains("小李");

       System.out.println("布隆过滤器中是否可能有小李?" + flag2);

       System.out.println("当前布隆过滤器中有多少个数?" + bloomFilter.count());

       System.out.println("预计布隆过滤器中可以插入多少个数?" + bloomFilter.getExpectedInsertions());

       System.out.println("布隆过滤器的容错率:" + bloomFilter.getFalseProbability());

       System.out.println("布隆过滤器哈希哈数的个数:" + bloomFilter.getHashIterations());

       System.out.println("布隆过滤器的bit位有多少个?" + bloomFilter.getSize());

   }

}

运行结果


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