基于Redis的Java布隆过滤器

通过在优锐课的java学习分享中，对于Redis有了更深的理解。了解如何通过Redis Java客户端Redisson在Java和Redis中使用Bloom过滤器。我们可以看到，码了很多专业的相关知识， 分享给大家参考学习。

 

布隆过滤器是一种概率数据结构，用于有效测试集合中是否存在元素。 使用Bloom筛选器可以帮助减少键/值对的昂贵磁盘查找次数。

 

使用Java编程语言，开发人员可以使用各种预先构建的Bloom过滤器数据结构，包括Google的Guava核心Java库中的“ BloomFilter类”。

 

 

 

Redis是一种开源的内存中数据结构存储，可用于实现NoSQL数据库。 但是，Java与开箱即用的Redis不兼容。

 

Java开发人员必须使用Redis Java客户端才能访问功能，例如Bloom过滤器。 在本文中，我们将讨论如何通过Redis Java客户端Redisson在Java和Redis中使用Bloom过滤器。

 

使用Redisson在Redis和Java中使用Bloom过滤器

 

Redisson是Redis的超快速，轻量级Java客户端，提供许多常见的Java对象和功能，包括Bloom过滤器。

 

以下示例代码演示了如何通过RBloomFilter接口在Redisson中使用Bloom过滤器：

 

Java

 

 1 RBloomFilter bloomFilter = redisson.getBloomFilter("sample");
 2 
 3 // initialize Bloom filter with
 4 
 5 // expectedInsertions = 55000000
 6 
 7 // falseProbability = 0.03
 8 
 9 bloomFilter.tryInit(55000000L, 0.03);
10 
11 bloomFilter.add(new SomeObject("field1Value", "field2Value"));
12 
13 bloomFilter.add(new SomeObject("field5Value", "field8Value"));
14 
15 bloomFilter.contains(new SomeObject("field1Value", "field8Value"));
16 
17 bloomFilter.count();

 

 

布隆过滤器是一种概率数据结构：它们可以明确地指出元素不存在于集合中，而只能说元素可能存在于集合中。 falseProbability参数控制给定的RBloomFilter出现假阳性的可能性。

 

expectedInsertions参数定义每个元素的预期插入次数。 RBloomFilter对象最多可包含2 ^ 32位。

 

Redisson还通过RClusteredBloomFilter接口在Redis中支持分布式Bloom过滤器。 RClusteredBloomFilter的内存效率更高，可缩小所有Redis节点上使用的内存。 RClusteredBloomFilter对象最多可包含2 ^ 64位。 请注意，RClusteredBloomFilter仅在Redisson的集群模式下可用。

 

以下示例代码演示了如何使用RClusteredBloomFilter接口：

 

Java

 

 1  RClusteredBloomFilter bloomFilter = redisson.getClusteredBloomFilter("sample");
 2 
 3 // initialize Bloom filter with
 4 
 5 // expectedInsertions = 255000000
 6 
 7 // falseProbability = 0.03
 8 
 9 
10 bloomFilter.tryInit(255000000L, 0.03)
11 
12 
13 bloomFilter.add(new SomeObject("field1Value", "field2Value"));
14 
15 
16 bloomFilter.add(new SomeObject("field5Value", "field8Value"));
17 
18 
19 bloomFilter.contains(new SomeObject("field1Value", "field8Value"));

 

 

 

 

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