lettuce使用redis的布隆过滤器，java布隆过滤器解决redis缓存穿透

redis布隆过滤器属于bigkey

1、布隆过滤器 （英语：Bloom Filter）是 1970 年由布隆提出的。它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。主要用于判断一个元素是否在一个集合中。

2、bitmap本质上还是使用的string字符串，不过可以通过bit来进行操作，把这个key的value值想象成bit组成的数组。

3、实现方式：Redis实现布隆过滤器——借鉴Guava的BF算法：SpringBootx中使用Redis的bitmap结构（工具类）注意：bitmap使用存在风险，若仅仅计算hash值，会导致bitmap占用空间过大。一般需要对hash值进行取余处理。

4、布隆过滤器和替代算法：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。但是如果元素数量太少，则使用散列表足矣。

相关问答

Q1: redis常用数据结构介绍和业务应用场景分析

1、String 字符串 字符串类型是 Redis 最基础的数据结构，首先键都是字符串类型，而且 其他几种数据结构都是在字符串类型基础上构建的，我们常使用的 set key value 命令就是字符串。

2、应用场景：排行榜，带权重的消息队列 描述：Bitmaps这个“数据结构”可以实现对位的操作。 把数据结构加上引号主要因为：Bitmaps本身不是一种数据结构， 实际上它就是字符串 ， 但是它可以对字符串的位进行操作。

3、数据结构，可以存储一些集合性的数据。比如在微博应用中，可以将一个用户所有的关注人存在一个集合中，将其所有粉丝存在一个集合。

4、云数据库redis的应用场景有：缓存、会话存储、发布/订阅系统、计数器和排行榜、实时数据分析。

5、Redis 是一个高性能的 key-value 存储系统，它可以用作缓存、消息中间件、分布式锁等等。以下是一些常见的应用场景： - 缓存：Redis 可以用作缓存，提高网站访问速度，降低数据库压力。

Q2: 布隆过滤器

1、使用布隆过滤器判断元素是否存在，是一种低空间成本的方式。布隆过滤器是1970年由布隆提出的，它实际上是一个很长的二进制向量，和一系列随机映射函数。

2、布隆过滤器 （英语：Bloom Filter）是 1970 年由布隆提出的。它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。主要用于判断一个元素是否在一个集合中。

3、布隆过滤器内部维护一个bitArray(位数组)，开始所有数据为0，当一个元素过来时，能过多个哈希函数（hashhashhash3）计算不同的hash值，并通过hash值找到bitArray的下标，将里面的值改为由0变为1。

4、这说明了若想保持某固定误判率不变，布隆过滤器的bit数m与被add的元素数n应该是线性同步增加的。三 如何设计bloomfilter 此概率为某bit位在插入n个元素后未被置位的概率。

Q3: 爬虫:5.增量爬取和去重

批量型的网络爬虫 这种类型是针对用户有着明确的抓取范围和目标，当达到既定的目标之后，抓取工作就会停止。这个目标可以是抓取的时间，也可以是抓取的数量等 。

Python爬虫开发可以设计出各种功能强大的应用，包括但不限于以下几个方面： 数据采集：使用Python爬虫可以自动化地从互联网上抓取各种数据，如新闻、商品信息、股票数据等。可以根据需求自定义采集规则，提取所需的数据。

Python中的网络爬虫有多种类型，包括基于库的爬虫和基于框架的爬虫。基于库的爬虫使用Python的网络请求库（如requests）和解析库（如BeautifulSoup）来发送请求和解析网页内容。这种爬虫的开发相对简单，适合小规模的数据采集任务。

增量式爬虫： 适用于爬取全站，将整个网站的所有的页面都进行一遍抓取。 爬虫内部的url库会不停的增加。并且增加线程的数量。通用式爬虫： 适用于轮训，监控等目的，来进行固定数据的监控抓取。

那在爬取的过程中，可以将所有已经爬取的问题id保存在一个set()中，如果即将爬取的问题id已经存在了，那就跳过，反之则继续。

Q4: 使用布隆过滤器判断元素是否存在

使用布隆过滤器判断元素是否存在，是一种低空间成本的方式。布隆过滤器是1970年由布隆提出的，它实际上是一个很长的二进制向量，和一系列随机映射函数。

这种情况也造成了布隆过滤器的删除问题，因为布隆过滤器的每一个 bit 并不是独占的，很有可能多个元素共享了某一位。如果我们直接删除这一位的话，会影响其他的元素。

因为布隆过滤器是一种概率型数据结构，存在非常小的误判几率，不能判断某个元素一定百分之百存在，所以只能用在允许有少量误判的场景，不能用在需要100%精确判断存在的场景）。

如原字节数组中，对应1，3，7中存在的元素的值都为1。则判定为此元素 可能存在 ，但凡有一个元素的值不为1，则判定此元素 一定不存在 。

布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合。它的优点是空间效率和查询时间都比一般的算法要好得多，缺点是有一定的误识别率和删除困难。

布隆过滤器是一种数据结构，概率型数据结构，特定是高效插入和查询，可以用来告诉你“某一值一定不存在或者kennel存在”。相比于传统的map、set等数据结构，占用空间更少，但其返回结果是概率型的，不确定。

lettuce使用redis的布隆过滤器的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于java布隆过滤器解决redis缓存穿透、lettuce使用redis的布隆过滤器的信息别忘了在本站进行查找喔。