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redission布隆过滤器

时间: 2023-08-08 12:11:55 浏览: 229

原理说明-bloomfilter简介

原理说明采用包含m位的位数组存储，将n个元素集合S={x1, x2,…,xn} ，用k个相互独立的哈希函数映射到{1,…,m}的范围中。插入如图S{x,y,z}集合中的每个元素，用3个hash函数映射到{1,…,18}范围内，将相应的位置为1 查询 w表示待查询元素用相同的3个hash函数，将w映射到{1,…,18}范围内如果每位都是1，则表示w在集合中，否表表示不在集合中在判断一个元素是否属于某个集合时，有可能会把不属于这个集合的元素误认为属于这个集合（false positive）它通过极少的错误换取了存储空间的极大节省。 http://blog.csdn.net/jiaomeng/archive/2007/01/27/1495500.aspx

Redisson布隆过滤器是基于Redis实现的Java分布式布隆过滤器。它可以在多个JVM节点或其他进程中通过相同的KEY获取到布隆过滤器。布隆过滤器的主要功能是判断某个元素是否存在于容器中，因此非常适合解决缓存穿透问题和检查数据是否重复的场景。使用Redisson布隆过滤器时，需要单独开一个定时任务来初始化布隆过滤器的数据，并在删除或更新数据时重新刷新布隆过滤器。虽然使用布隆过滤器可能稍显麻烦，但可以使用Redis的Set类型来替代。\[1\]\[2\] 在代码示例中，可以看到使用Redisson布隆过滤器的示例代码。首先通过redisson.getBloomFilter方法获取布隆过滤器实例，然后使用tryInit方法初始化布隆过滤器的容量和误差率。接下来可以使用add方法向布隆过滤器中添加元素，使用contains方法判断元素是否存在于布隆过滤器中。\[2\]\[3\] 总结来说，Redisson布隆过滤器是一种解决缓存穿透和检查数据重复的有效工具，但在使用时需要注意初始化和刷新布隆过滤器的操作。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [从头开始学Redisson--------布隆过滤器](https://blog.csdn.net/yanluandai1985/article/details/104848454)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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