Spring Boot集成RBloomFilter快速入门Demo

1.什么是BloomFilter？

布隆过滤器原理：布隆过滤器（Bloom Filter）是一种空间效率很高的概率型数据结构，用于判断一个元素是否在一个集合中。它允许有一定的误判率，换取了存储空间的极大节省。这种数据结构在空间效率和查询速度上具有明显优势，尤其适用于大规模数据去重和快速查找的场景。

布隆过滤器的工作原理如下：

布隆过滤器的核心是一个m位的位数组（Bit Array）和k个哈希函数。

初始化时，布隆过滤器创建一个 m 位的位数组（Bit Array），所有位都设为 0。
选取 k 个不同的哈希函数，每个函数都能将任意元素映射到位数组的 m 位中的一个位置。
添加元素时，将元素通过所有 k 个哈希函数进行哈希，得到 k 个位置，并将这些位置的位设为 1。
检查元素是否存在时，同样通过 k 个哈希函数计算出 k 个位置。如果所有这些位置的位都是 1，则认为元素可能存在；如果任何一个位是 0，则元素一定不存在。

BloomFilter的应用场景

BloomFilter广泛应用于需要快速判断元素是否属于一个集合的场景，例如网页爬虫中的URL去重、缓存击穿的解决方案等。在网页爬虫中，URL去重是一项重要的任务。由于互联网上存在大量重复的URL，为了提高爬取效率，需要判断一个URL是否已经被爬取过。使用BloomFilter可以快速判断一个URL是否在已爬取的URL集合中，从而避免重复爬取。在缓存击穿的解决方案中，BloomFilter可以用于判断一个请求是否需要继续查找数据库或缓存。当一个请求到达时，可以先通过BloomFilter判断请求的参数是否已经被处理过，如果是，则直接返回结果，如果否，则继续查找数据库或缓存。

2.环境搭建

Docker Compose

yaml 复制代码

version: '3'
services:

  redis:
    image: redis/redis-stack
    container_name: redis
    ports:
      - 6379:6379

  redis-insight:
    image: redislabs/redisinsight
    container_name: redis-insight
    ports:
      - 8001:8001

Run following command:

docker-compose up -d

登录http://localhost:8001/

3.代码工程

实验目标

利用redis的RBloomFilter实现元素的是否存在的判断

pom.xml

xml 复制代码

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <parent>
        <artifactId>springboot-demo</artifactId>
        <groupId>com.et</groupId>
        <version>1.0-SNAPSHOT</version>
    </parent>
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <artifactId>BloomFilter</artifactId>

    <properties>
        <maven.compiler.source>8</maven.compiler.source>
        <maven.compiler.target>8</maven.compiler.target>
    </properties>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-autoconfigure</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.redisson</groupId>
            <artifactId>redisson</artifactId>
            <version>3.16.1</version>
        </dependency>

    </dependencies>
</project>

config

kotlin 复制代码

package com.et.config;

import org.redisson.Redisson;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.redisson.config.Config;
import org.redisson.config.SingleServerConfig;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.util.StringUtils;

@Configuration
public class RedissonConfig {

    @Value("${redisson.redis.address}")
    private String address;

    @Value("${redisson.redis.password}")
    private String password;

    @Bean
    public Config redissionConfig() {
        Config config = new Config();
        SingleServerConfig singleServerConfig = config.useSingleServer();
        singleServerConfig.setAddress(address);
        if (!StringUtils.isEmpty(password)) {
            singleServerConfig.setPassword(password);
        }

        return config;
    }

    @Bean
    public RedissonClient redissonClient() {
        return Redisson.create(redissionConfig());
    }
}

启动类

ini 复制代码

package com.et;

import org.redisson.api.RBloomFilter;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.context.ConfigurableApplicationContext;

import java.util.*;

@SpringBootApplication
public class DemoApplication {

   public static void main(String[] args) {
      ConfigurableApplicationContext context = SpringApplication.run(DemoApplication.class, args);
      RedissonClient redisson = context.getBean(RedissonClient.class);
      RBloomFilter bf = redisson.getBloomFilter("test-bloom-filter");
      bf.tryInit(100000L, 0.03);
      Set<String> set = new HashSet<String>(1000);
      List<String> list = new ArrayList<String>(1000);
      //Fill the Bloom filter with data. To test the reality, we recorded 1000 uuids and another 9000 as interference data.
      for (int i = 0; i < 10000; i++) {
         String uuid = UUID.randomUUID().toString();
         if(i<1000){
            set.add(uuid);
            list.add(uuid);
         }

         bf.add(uuid);
      }

      int wrong = 0; // Number of false positives by the Bloom filter
      int right = 0;// Bloom filter correct times
      for (int i = 0; i < 10000; i++) {
         String str = i % 10 == 0 ? list.get(i / 10) : UUID.randomUUID().toString();
         if (bf.contains(str)) {
            if (set.contains(str)) {
               right++;
            } else {
               wrong++;
            }
         }
      }

      //right is 1000
      System.out.println("right:" + right);
      //Because the error rate is 3%, the wrong value of 10,000 data is about 30.
      System.out.println("wrong:" + wrong);
      //Filter remaining space size
      System.out.println(bf.count());
   }
}

application.properties

ini 复制代码

redisson.redis.address=redis://127.0.0.1:6379
redisson.redis.password=

以上只是一些关键代码，所有代码请参见下面代码仓库

代码仓库

github.com/Harries/spr...(RBloomFilter)

4.测试

启动Spring Boot应用，查看控制台输出日志

less 复制代码

right:1000
wrong:15
29873