SpringBoot+Redis的Bloom过滤器

1.保姆级Linux安装Redis

①把redis.tar.gz下载到linux中，并用命令tar -zxvf安装

②安装完成进入目录输入make进行编译，编译完成后输入make install 进行安装

③创建两个文件夹mkdir bin mkdir etc

将redis目录下的redis.conf文件移动到etc文件中：mv redis.conf etc

将redis目录下src目录中的mkreleasehdr.sh、redis-benchmark、redis-check-aof、redis-cli、redis-server文件移动到 bin文件夹中:mv mkreleasehdr.sh redis-benchmark redis-check-aof redis-cli redis-server /root/home/softwear/redis-6.2.1/bin

④进入etc中打开redis.conf文件，修改配置(例如输入/daemonize查找按n键查找下一个):

• 把文件中的daemonize属性改为yes（表明需要在后台运行）
• 把 redis.conf配置文件中的 bind 127.0.0.1 这一行给注释掉，这里的bind指的是只有指定的网段才能远程访问这个redis，注释掉后，就没有这个限制了。
• 把 redis.conf配置文件中的 protected-mode 设置成no（默认是设置成yes的， 防止了远程访问
• 编辑 redis.conf配置文件，修改Redis默认密码 (默认密码为空)（1）在配置文件中找到这一行 # requirepass foobared（2）删除前面的注释符号#，并把foobared修改成自己的密码 或者 另起一行 requirepass 自己的密码

⑤设置Redis开机启动

进入：vi /etc/rc.d/rc.local

将bin目录下的/root/home/softwear/redis-6.2.1/bin/redis-server 和etc目录下的/root/home/softwear/redis-6.2.1/etc/redis.conf 添加到文件中

⑥进入redis下的bin目录 cd ~/home/softwear/redis-6.2.1/bin, 启动redis服务redis-server

启动成功!

注意：修改完Redis配置文件后启动时一定要加上配置文件，例如：redis-server redis.conf

⑦redis-server服务启动之后启动后启动客户端 redis-cli

redis-cli -h(地址) 127.0.0.1 -p(端口号) 6379 -a(密码) .....

2.Bloom过滤器安装

下载插件https://download.csdn.net/download/RHHcainiao/88652985

也可以自行下载！

# 1.解压
 tar -zxvf v2.2.1.tar.gz
# 2. make一下
cd RedisBloom-2.2.1/
make

2.安装完布隆过滤器后，去redis的配置文件中加载 redisbloom.so文件，在redis.conf中添加配置

#1.打开Redis的conf配置文件
vim redis/redis.conf
添加如下内容：
loadmodule /root/redis-6.2.5/RedisBloom-2.2.5/redisbloom.so

3.验证是否安装且成功配置布隆过滤器，先重启redis，然后使用布隆过滤器的 bf.add命令进行测试,返回1代表布隆过滤器配置完成

# 1.重启进入redis客户端
redis-server /usr/local/redis/redis.conf 
redis-cli -h(地址) 127.0.0.1 -p(端口号) 6379 -a(密码) .....
# 2.测试布隆过滤器命令,如果返回1说明布隆过滤器配置成功!
bf.add k1 test

3. 布隆过滤器的基本使用

# 1.清空redis数据库(测试用，慎重！)
flushall
# 2.添加
bf.add k1 helloRedis
# 3.判断是否存在
bf.exists k1 helloRedis
# 4.判断一个不存在的key value
bf.exists k2 helloJava
# 5.批量添加
bf.madd k2 a b c d e
# 6.批量判断
bf.mexists k2 a b c d e

3.Bloom简介

Bloom本质上是一种数据结构，特点是 高效的插入和查询，可用来判断存在或者不存在

直接上代码：

4.SpringBoot集成Bloom

1.添加依赖

        
            com.google.guava
            guava
            30.1-jre
        

2.编写Bloom帮助类

import com.google.common.hash.BloomFilter;
import com.google.common.hash.Funnels;
import jakarta.annotation.PostConstruct;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.nio.charset.Charset;
//布隆过滤器
@Component
@Slf4j
public class BloomFilterService {
    //Bloom容量100万(根据业务自定义)
    private static final int EXPECTED_INSERTIONS = 1000000;
    //误差率0.1%
    private static final double FPP = 0.001;

    //注入过滤器
    private BloomFilter bloomFilter;


    /**
     * 初始化方法
     */
    @PostConstruct
    public void init() {
        log.info("初始化布隆过滤器..............");
        //创建一个过滤器，容量100万，误差率0.1% 字符编码UTF-8
        bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.stringFunnel(Charset.forName("UTF-8")), EXPECTED_INSERTIONS, FPP);
    }

    /**
     * 添加元素
     * @param value
     */
    public void add(String value) {
        log.info("向布隆过滤器添加数据....");
        bloomFilter.put(value);
    }

    /**
     * 是否存在元素
     * @param value
     * @return
     */
    public boolean mightContain(String value) {
        log.info("校验是否存在布隆过滤器.....");
        return bloomFilter.mightContain(value);
    }
}

3.接口示例编写

调用 localhost:8080/test   查看控制台结果

结论：第一次查询数据库后同步向Redis添加key和value向布隆过滤器添加key，第二次先去查布隆过滤器，存在直接从redis获取。

控制台：

向布隆过滤器添加数据....
数据库返回5
校验是否存在布隆过滤器.....
Redis返回5

import com.rh.model.vo.common.Result;
import com.rh.model.vo.common.ResultCodeEnum;
import com.rh.serviceproduct.bloom.BloomFilterService;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import java.util.concurrent.ThreadLocalRandom;


@RestController
public class TestController {
    @Autowired
    private RedisTemplateredisTemplate;
    @Autowired
    private BloomFilterService bloomFilterService;

    @RequestMapping(value="/test")
    public Result findAll(){
        //这里生成1-10可重复随机数，结果更直观
        int randomNumber=0;
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            randomNumber= ThreadLocalRandom.current().nextInt(1, 11);
        }
        String findValue=""+randomNumber;//定义一个最终返回值
        //1.定义key
        String redisKey="Hello:Bloom!"+randomNumber;
       //2.判断是否存在Bloom过滤器
        if (!bloomFilterService.mightContain(redisKey)) {
            //3.如果不存在去查Redis
            if (!redisTemplate.hasKey(redisKey)){
                //4.如果redis都不在去查库
                System.out.println("查询数据库.........");
                //5.将数据存入redis,同步存入Bloom
                redisTemplate.opsForValue().set(redisKey,findValue);
                bloomFilterService.add(redisKey);
                System.out.println("数据库返回"+findValue);
            }
        }else {
            //6.key存在Bloom中，从Redis获取数据,防止Bloom误判(概率极低),再判断一遍Redis是否存在key
            if (!redisTemplate.hasKey(redisKey)){
                System.out.println("查询数据库.........");
                redisTemplate.opsForValue().set(redisKey,findValue);
                bloomFilterService.add(redisKey);
            }
            findValue = redisTemplate.opsForValue().get(redisKey);
            System.out.println("Redis返回"+findValue);
        }
        return Result.build(findValue, ResultCodeEnum.SUCCESS);
    }
}