Redis（）- 布隆过滤器

一、布隆过滤器

• 布隆过滤器：一种数据结构。由二进制数组（很长的二进制向量）组成的。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。
• 布隆过滤器设计理念：如果想要判断一个元素是不是在一个集合里，一般想到的是将所有元素保存起来，然后通过比较确定。链表，树等等数据结构都是这种思路。但是随着集合中元素的增加，我们需要的存储空间越来越大，检索速度也越来越慢。这时布隆过滤器就产生了。它可以通过N个Hash函数将一个元素映射成一个位阵列中的N个点，我们只要看看这N个点是不是1就可以知道集合中有没有它了。这就是布隆过滤器的基本思想。
• 布隆过滤器优缺点：相比于其它的数据结构，布隆过滤器在空间和时间方面都有巨大的优势。布隆过滤器存储空间和插入/查询时间都是常数。另外，Hash函数相互之间没有关系，方便由硬件并行实现。布隆过滤器不需要存储元素本身，在某些对保密要求非常严格的场合有优势。但是布隆过滤器的缺点和优点一样明显。误算率是其中之一。随着存入的元素数量增加，误算率随之增加。常见的补救办法是建立一个小的白名单，存储那些可能被误判的元素。但是如果元素数量太少，则使用散列表足矣。另外，一般情况下不能从布隆过滤器中删除元素。

二、Redis与布隆过滤器

• Redis实现布隆过滤器：在Redis中，Bitmaps提供了一套命令用来操作value中的每一个bit。
• Redis操作命令：

  # 设置值
  setbit key offset value
  # 获取值
  gitbit key offset
  # 获取位图指定范围值为1的个数规范的施工
  bitcount key [start end]

　　

三、Guava工具

• Guava工具：guava工具包是谷歌公司提供的，里面也提供了布隆过滤器的实现。代码如下