一、布隆过滤器redis实现
import redis
from bitarray import bitarray
from hashlib import md5
class BloomFilter(object):
def __init__(self, redis_conn, key, capacity, error_rate=0.001):
self.redis = redis_conn
self.key = key
self.capacity = capacity
self.error_rate = error_rate
self.num_bits, self.num_hashes = self.get_size(capacity, error_rate)
self.bit_array_key = f'{key}:bloom_filter'
self.num_keys_key = f'{key}:num_keys'
self.hash_keys = [f'{key}:hash_{i}' for i in range(self.num_hashes)]
def add(self, value):
if not self.exists(value):
for hash_key in self.hash_keys:
index = int(md5(str(value).encode('utf-8') + hash_key.encode('utf-8')).hexdigest(), 16) % self.num_bits
self.redis.setbit(self.bit_array_key, index, 1)
self.redis.incr(self.num_keys_key)
def exists(self, value):
for hash_key in self.hash_keys:
index = int(md5(str(value).encode('utf-8') + hash_key.encode('utf-8')).hexdigest(), 16) % self.num_bits
if not self.redis.getbit(self.bit_array_key, index):
return False
return True
def get_size(self, capacity, error_rate):
num_bits = - (capacity * math.log(error_rate)) // (math.log(2) ** 2)
num_hashes = int((num_bits / capacity) * math.log(2))
return int(num_bits), int(num_hashes)
我们可以使用redis提供的setbit和getbit函数存储和查询数据，使用md5哈希函数来产生多个散列值。
二、布隆过滤器与redis
在应用redis实现布隆过滤器时，我们有以下几个选择：
1. 将布隆过滤器存储在redis中
我们可以将布隆过滤器的位向量存储在redis的字符串类型中，哈希值存储在redis的哈希类型中。每一位的值可以使用redis提供的setbit和getbit函数进行设置和获取。增加数据时我们将元素经过多个哈希函数得到的多个位设置为1，查询数据时检查这些位是否均为1即可。
2. 将redis作为布隆过滤器
我们也可以直接使用redis的set和get函数来存储和查询数据，将布隆过滤器的哈希函数和散列值生成的多个位都设为键名，将元素作为其值存储在redis的哈希类型中。查询数据时只需检查元素是否存在于哈希表中即可。
三、布隆过滤器的实现和应用
1. 布隆过滤器解决redis缓存穿透
当用户请求一条缓存未命中的请求时，如果该记录不存在则需要查询数据库，导致增加数据库负载并降低性能。攻击者可以通过模拟不存在于缓存中的大量请求来绕过缓存直接查询数据库，导致缓存穿透。使用布隆过滤器可以快速过滤掉这些不存在的数据请求，从而避免缓存穿透问题。
2. 布隆过滤器存储及更新
当需要将数据从redis移除或者更新数据时，我们需要删除相应的位，否则会导致误判。
def remove(self, value):
if self.exists(value):
for hash_key in self.hash_keys:
index = int(md5(str(value).encode('utf-8') + hash_key.encode('utf-8')).hexdigest(), 16) % self.num_bits
self.redis.setbit(self.bit_array_key, index, 0)
self.redis.decr(self.num_keys_key)
3. 布隆过滤器持久化
将布隆过滤器进行持久化以便在redis重启时重新加载，这可以通过将位向量和哈希表中的数据分别保存在redis的字符串和哈希类型中，当redis重启时重新加载。
def save(self):
state = {
'num_bits': self.num_bits,
'num_hashes': self.num_hashes,
'num_keys': self.redis.get(self.num_keys_key),
'bit_array': self.redis.get(self.bit_array_key),
'hash_table': {k.decode('utf-8'): v.decode('utf-8') for k, v in self.redis.hgetall(self.hash_table_key).items()}
}
self.redis.set(f'{self.key}:state', json.dumps(state))
def load(self):
state = json.loads(self.redis.get(f'{self.key}:state'))
self.num_bits = state['num_bits']
self.num_hashes = state['num_hashes']
self.redis.set(self.num_keys_key, state['num_keys'])
self.redis.set(self.bit_array_key, state['bit_array'])
for hash_key, value in state['hash_table'].items():
self.redis.hset(self.hash_table_key, hash_key, value)
4. 布隆过滤器有什么用
布隆过滤器主要用于提高查询效率，降低数据库负载。在Redis中应用广泛，可以用于缓存穿透的解决，爬虫url过滤等。
5. 布隆过滤器怎么用
使用BloomFilter类创建布隆过滤器对象，向其中添加需要进行检查的元素，使用exists函数查询元素是否存在于布隆过滤器中。
redis_conn = redis.StrictRedis()
bloom_filter = BloomFilter(redis_conn, 'test', 1000000, 0.001)
bloom_filter.add('apple')
if bloom_filter.exists('apple'):
print('Exists!')
else:
print('Not exists!')
bloom_filter.remove('apple')
四、总结
本文介绍了布隆过滤器在Redis中的实现和应用，使用redis的setbit和getbit函数存储位向量和哈希表，使用md5哈希函数得到散列值，在redis中实现布隆过滤器简单有效。可以有效解决缓存穿透问题，提高数据库查询效率。
