一. 布隆过滤器简介
布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都比一般的算法要好的多，缺点是有一定的误识别率和删除困难。
二. 常用场景
1. 解决缓存穿透
2. 数据去重，如用户是否发送过短信
3. 特定数据识别
三. go-zero的布隆过滤器实现
1. 简介
依赖redis.bitmap, 将数据多次hash后，插入到多个特定位，并设置为1。当进行数据检测时，经过相同hash后，检测所有位，只要其中一位为0，则代表数据不存在，否则数据可能存在。
2. 布隆过滤器结构体
type (
// A Filter is a bloom filter.
// 结构体
Filter struct {
bits uint
bitSet bitSetProvider
}
// 位数组接口定义
bitSetProvider interface {
check([]uint) (bool, error)
set([]uint) error
}
)
3. 初始化方法
func New(store *redis.Redis, key string, bits uint) *Filter {
return &Filter{
bits: bits,
bitSet: newRedisBitSet(store, key, bits),
}
}
初始化方法比较简单，具体操作依赖newRedisBitSet
4. newRedisBitSet方法
func newRedisBitSet(store *redis.Redis, key string, bits uint) *redisBitSet {
return &redisBitSet{
store: store,
key: key,
bits: bits,
}
}
简单的初始化, 初始化结束
5. 数据添加--Add
func (f *Filter) Add(data []byte) error {
// 获取数据多次hash后的各key
locations := f.getLocations(data)
// 插入数据
return f.bitSet.set(locations)
}
首先获取hash后的key的切片，然后调用set方法，将数据插入位数组(redis.bitmap)
6. 数据添加--set
func (r *redisBitSet) set(offsets []uint) error {
// 将[]uint转为[]string
args, err := r.buildOffsetArgs(offsets)
if err != nil {
return err
}
// 执行lua脚本
_, err = r.store.Eval(setScript, []string{r.key}, args)
if err == redis.Nil {
return nil
}
return err
}
首先将[]uint转为[]string, 因为redis lua需要[]string,然后执行lua脚本进行数据插入，使用lua是为了保证原子性
7. 数据添加--lua脚本
setScript = `
for _, offset in ipairs(ARGV) do
redis.call("setbit", KEYS[1], offset, 1)
end
`
for循环获取到每个偏移量，使用setbit命令设置各偏移量为1
8. 数据检测--Exists
func (f *Filter) Exists(data []byte) (bool, error) {
// 同数据set一致，获取数据多次hash后，偏移量切片
locations := f.getLocations(data)
// 调用check方法进行检测
isSet, err := f.bitSet.check(locations)
if err != nil {
return false, err
}
return isSet, nil
}
首先调用getLocations方法获取数据多次hash后偏移量切片，调用check方法进行数据检测
9. 数据检测--check
func (r *redisBitSet) check(offsets []uint) (bool, error) {
// []uint转为[]string,和set调用的一致
args, err := r.buildOffsetArgs(offsets)
if err != nil {
return false, err
}
//执行lua脚本，检测各偏移量数据是否都存在
resp, err := r.store.Eval(testScript, []string{r.key}, args)
// 根据返回值判断数据是否存在
// key不存在特殊处理
if err == redis.Nil {
return false, nil
} else if err != nil {
return false, err
}
exists, ok := resp.(int64)
if !ok {
return false, nil
}
return exists == 1, nil
}
执行lua脚本判断数据是否存在，根据返回值返回数据是否存在
10. 数据检测--lua脚本
testScript = `
for _, offset in ipairs(ARGV) do
if tonumber(redis.call("getbit", KEYS[1], offset)) == 0 then
return false
end
end
return true
`
fou循环判断各偏移量是否存在，只要有一个为0,就代表数据不存在，各offset都为1则代表数据存在
到此这篇关于go-zero源码阅读-布隆过滤器的文章就介绍到这了,更多相关go-zero布隆过滤器内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！