redis布隆去重的坏处，redission 布隆过滤器

Redis使用bitmap、zset、hash、list等结构完成骚操作?

1、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。

2、redis支持的数据类型有String、Hash、List、Set、Zset。String（字符串类型）：可以是普通字符串，也可以是整数或浮点数值。可以设置过期时间；可以对字符串进行append、get、set、incr、decr等操作。

3、操作中key理解为集合的名字四 zset(排序set)zset是set的一个升级版本，他在set的基础上增加了一个顺序属性，这一属性在添加修改元素的时候可以指定，每次指定后，zset会自动重新按新的值调整顺序。

4、redis的五种数据类型分别是string、hash 、list、set、zset 。string string是redis最基本的类型，你可以理解成与Memcached一模一样的类型，一个key对应一个value。string类型是二进制安全的。

相关问答

Q1: Redis缓存穿透解决方案:布隆过滤器

1、如果非要用这种方式来解决穿透问题的话，尽量将无效的 key 的过期时间设置短一点比如 1 分钟。另外，一般情况下我们是这样设计 key 的： 表名：列名：主键名：主键值。

2、预防和解决缓存穿透问题，可以考虑以下两种方法：缓存空对象： 将空值缓存起来，但是这样就有一个问题，大量无效的空值将占用空间，非常浪费。

3、在程序的世界中，布隆过滤器是程序员的一把利器，利用它可以快速地解决项目中一些比较棘手的问题。如网页 URL 去重、垃圾邮件识别、大集合中重复元素的判断和缓存穿透等问题。

4、多次执行，结果一致，根据结果判定：内存的存储存在局限性，可以使用redis中的bitMap来实现字节数组的存储。使用redis实现布隆过滤器。需要根据公式，手动计算字节数组的长度和哈希的个数。实现过程，待完善。。

Q2: 布隆过滤器

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。

布隆过滤器，主要需实现的目标是， 在指定的数据个数范围内，满足误判率在设定的范围内 ，误判率太高的话，无法起到过滤数据的情况，误判率不能为0。

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。

这说明了若想保持某固定误判率不变，则布隆过滤器的 位数 m 与添加的元素数 n 应该是线性同步增加的。设计和应用布隆过滤器的方法 应用时首先要先由用户决定添加的元素数 n 和期望的误差率 P。

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。

在讲解布隆过滤器原理之前先讲位图。 位图是bit类型的数组。 int类型4字节即32bit，所以长度100的int类型数组可以看出长度3200的bit数组。

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