Redis布隆过滤器实现检索亿级数据存在

1、什么是布隆过滤器

布隆过滤器（Bloom Filter）是 1970 年由布隆提出的，是一种非常节省空间的概率数据结构，运行速度快，占用内存小，但是有一定的误判率且无法删除元素。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组成，主要用于判断一个元素是否在一个集合中。

通常我们都会遇到判断一个元素是否在某个集合中的业务场景，这个时候我们可能都是采用 HashMap的Put方法或者其他集合将数据保存起来，然后进行比较确定，但是如果元素很多的情况下，采用这种方式就会非常浪费空间，最终达到瓶颈，检索速度也会越来越慢，这时布隆过滤器（Bloom Filter）就应运而生了。

1.1 布隆过滤器的优点：

• 支持海量数据场景下高效判断元素是否存在

• 布隆过滤器存储空间小，并且节省空间，不存储数据本身，仅存储hash结果取模运算后的位标记

• 不存储数据本身，比较适合某些保密场景

1.2 布隆过滤器的缺点：

• 不存储数据本身，所以只能添加但不可删除，因为删掉元素会导致误判率增加

• 由于存在hash碰撞，匹配结果如果是“存在于过滤器中”，实际不一定存在

• 当容量快满时，hash碰撞的概率变大，插入、查询的错误率也就随之增加了

• 布隆过滤器中一个元素如果判断结果为存在的时候元素不一定存在，但是判断结果为不存在的时候则一定不存在。因此，布隆过滤器不适合那些对结果必须精准的应用场景。

1.3 其他问题

• 不支持计数，同一个元素可以多次插入，但效果和插入一次相同

• 由于错误率影响hash函数的数量，当hash函数越多，每次插入、查询需做的hash操作就越多

2、布隆过滤器原理

布隆过滤器是由一个固定大小的二进制向量或者位图（bitmap）和一系列映射函数组成的。位数组中的每个元素都只占用 1 bit ，并且数组中元素只能是 0 或者 1。这样申请一个 100w 个元素的位数组只占用 1000000Bit / 8 = 125000 Byte = 125000/1024 KB ≈ 122KB 的空间。

2.1 添加元素

通过多个hash函数，算出一个值，然后将这个值所在的方格置为1

2.2 查找元素

通过几个哈希函数分别算出各个值，然后看其对应的地方是否都是1，如果存在一个不是1的情况，该新数据一定不存在于这个布隆过滤器中。

由于多个不同的数据通过hash函数算出来的结果是会有重复的，会存在某个位置是别的数据通过hash函数置为的1，所以不一定能判定该元素一定存在，存在一定的误判率。

2.3 不能删除元素

布隆过滤器通常不支持从集合中删除元素，因为删除一个元素会影响其他元素的哈希值，增加了误判率。

注：布隆过滤器可以判断某个数据一定不存在，但是无法判断一定存在。

3、Redis布隆过滤器的实践

Google开源的Guava自带布隆过滤器不支持分布式场景，因此本文采用Redisson 来构造布隆过滤器。

    public void bloom(){
        RBloomFilter