基於Redis的Java布隆過濾器

通過在優銳課的java學習分享中，對於Redis有了更深的理解。了解如何通過Redis Java客戶端Redisson在Java和Redis中使用Bloom過濾器。我們可以看到，碼了很多專業的相關知識， 分享給大家參考學習。

 

布隆過濾器是一種概率數據結構，用於有效測試集合中是否存在元素。 使用Bloom篩選器可以幫助減少鍵/值對的昂貴磁盤查找次數。

 

使用Java編程語言，開發人員可以使用各種預先構建的Bloom過濾器數據結構，包括Google的Guava核心Java庫中的“ BloomFilter類”。

 

 

 

Redis是一種開源的內存中數據結構存儲，可用於實現NoSQL數據庫。 但是，Java與開箱即用的Redis不兼容。

 

Java開發人員必須使用Redis Java客戶端才能訪問功能，例如Bloom過濾器。 在本文中，我們將討論如何通過Redis Java客戶端Redisson在Java和Redis中使用Bloom過濾器。

 

使用Redisson在Redis和Java中使用Bloom過濾器

 

Redisson是Redis的超快速，輕量級Java客戶端，提供許多常見的Java對象和功能，包括Bloom過濾器。

 

以下示例代碼演示了如何通過RBloomFilter接口在Redisson中使用Bloom過濾器：

 

Java

 

RBloomFilter<SomeObject> bloomFilter = redisson.getBloomFilter("sample");

// initialize Bloom filter with

// expectedInsertions = 55000000

// falseProbability = 0.03

bloomFilter.tryInit(55000000L, 0.03);

bloomFilter.add(new SomeObject("field1Value", "field2Value"));

bloomFilter.add(new SomeObject("field5Value", "field8Value"));

bloomFilter.contains(new SomeObject("field1Value", "field8Value"));

bloomFilter.count();

 

 

布隆過濾器是一種概率數據結構：它們可以明確地指出元素不存在於集合中，而只能說元素可能存在於集合中。 falseProbability參數控制給定的RBloomFilter出現假陽性的可能性。

 

expectedInsertions參數定義每個元素的預期插入次數。 RBloomFilter對象最多可包含2 ^ 32位。

 

Redisson還通過RClusteredBloomFilter接口在Redis中支持分布式Bloom過濾器。 RClusteredBloomFilter的內存效率更高，可縮小所有Redis節點上使用的內存。 RClusteredBloomFilter對象最多可包含2 ^ 64位。 請注意，RClusteredBloomFilter僅在Redisson的集群模式下可用。

 

以下示例代碼演示了如何使用RClusteredBloomFilter接口：

 

Java

 

 RClusteredBloomFilter<SomeObject> bloomFilter = redisson.getClusteredBloomFilter("sample");

// initialize Bloom filter with

// expectedInsertions = 255000000

// falseProbability = 0.03


bloomFilter.tryInit(255000000L, 0.03)


bloomFilter.add(new SomeObject("field1Value", "field2Value"));


bloomFilter.add(new SomeObject("field5Value", "field8Value"));


bloomFilter.contains(new SomeObject("field1Value", "field8Value"));

 

 

 

 

文章寫道這里，如有 不足之處，歡迎補充評論。

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