前言

如果您觉得有用的话，记得给博主点个赞，评论，收藏一键三连啊，写作不易啊^ _ ^。
而且听说点赞的人每天的运气都不会太差，实在白嫖的话，那欢迎常来啊!!!

一篇40分钟文章带您掌握布隆过滤器(Redisson)

01布隆过滤器是什么?

简单来说，判断一个元素是否存在于大数据量的集合中，即某样东西一定不存在或者可能存在，因为布隆过滤器有一定的误差率。

02 实战-如何用Redisson实现布隆过滤器

布隆过滤器设计:

/**
 * 布隆过滤器
 * 使用场景:主要是针对不存在的,进行查询短路操作,避免无效的查询
 * author : yangzhenyu
 * **/
@Component
@ConfigurationProperties(prefix = "redisson.rbloomfilter", ignoreUnknownFields = true)
public class RbloomFilterUtil {
    
    
    private static Logger log = LoggerFactory.getLogger(RbloomFilterUtil.class);
    public RbloomFilterUtil() {
    
    
        log.info("=================== 布隆过滤器初始化===================");
    }
    @Autowired
    private RedissonClient redisson;
    private RBloomFilter<Long> bloomFilter;
    @Value("test")
    private String key;

    public void setKey(String key) {
    
    
        this.key = key;
    }

    //==================================================================================================================
    //==================================================================================================================

    @PostConstruct
    private void initBloomFilter(){
    
    
        this.bloomFilter = redisson.getBloomFilter(key);
        //初始化布隆过滤器：预计元素为10000L,误差率为3%
        this.bloomFilter.tryInit(10000L,0.03);
    }

    public boolean isContains(Long id){
    
    
        return this.bloomFilter.contains(id);
    }

    public void put(Long id){
    
    
        this.bloomFilter.add(id);
    }


}

配置:

redisson:
  rbloomfilter:
    key: redisson.rbloomfilter.key  #布隆过滤器key值

初始化:1~10000

/**
 * @author yangzhneyu
 * 项目启动预处理3
 * 作用:springBoot 项目启动预先加载数据
 * 通过@Order来排序，数字越小，越先执行
 * */
@Component
@Order(3)
public class StartUpRunnerThree implements CommandLineRunner {
    
    
    private static Logger log = LoggerFactory.getLogger(StartUpRunnerThree.class);
    @Autowired
    private RbloomFilterUtil rbloomFilterUtil;
    @Override
    public void run(String... args) throws Exception {
    
    
        log.info("===================项目启动预处理3【布隆过滤器初始化测试】===================");
        Long l= 10000L;
        for (Long i = 0L;i<l;i++){
    
    
            rbloomFilterUtil.put(i);
        }
    }
}

03 布隆过滤器测试

测试代码:


    /**
     * 布隆过滤器
     * */
    @Autowired
    private RbloomFilterUtil rbloomFilterUtil;
    /**
     * 布隆过滤器测试
     * */
    @ApiOperation(value = "布隆过滤器测试",notes = "布隆过滤器测试")
    @ResponseBody
    @PostMapping("/rbloomFilter")
    public ResponseBo rbloomFilter(String index)  {
    
    
        String msgValue = "rbloomFilter";
        long startTime = init(msgValue,index);
        try{
    
    
            String msg = "布隆过滤器过滤结果:"+rbloomFilterUtil.isContains(Long.valueOf(index));
            endLog(msgValue,startTime);
            return ResponseBo.ok(msg);
        }catch (Exception e){
    
    
            endLogError(msgValue,startTime,e);
            return ResponseBo.error("保存失败" + e.getMessage());
        }
    }

测试:
输入"-1"
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
输入"8885"

输入"45"
在这里插入图片描述

输入"455555555"
在这里插入图片描述

通过上述效果证明布隆过滤器搭建成功!!!

04 布隆过滤器适用场景

布隆过滤器可以充当缓存击穿的解决方案。
缓存击穿:前段不断请求一个不再缓存中，也不再数据库中导致大量的请求落到数据库头上，最后造成数据库服务压力暴增。
布隆过滤器可以高效的判断一个元素是否存在一个集合中，因而可以将布隆过滤器用于防缓存击穿设计中。

05 布隆过滤器的缺点

在判断元素是否在数据集合的时候，有一定的误判率
添加到布隆过滤器中的元素是不可以删除的。

06 布隆过滤器如何扩容

保留原有的布隆过滤器，建立一个更大的，新增数据都放在新的布隆过滤器中，去重的时候检查所有的布隆过滤器。

07 布隆过滤器如何删除

设置过期时间:

    @Autowired
    private RedissonClient redisson;
    redisson.getBloomFilter(key值).expire(时间, 时间类型);

在这里插入图片描述

一篇30分钟文章带您掌握布隆过滤器(Redisson)

文章目录

前言