Redis 4.0的布隆过滤器插件
还没有安装Redis的同学，可以参考我先前的文章安装，传送门《玩转Redis-Redis安装、后台启动、卸载》。Redis 4.0开始以插件形式提供布隆过滤器。
# docker方式安装
> docker pull redislabs/rebloom # 拉取镜像
> docker run -p6379:6379 redislabs/rebloom # 运行容器
> redis-cli # 连接容器中的 redis 服务
# linux服务器直接安装
>git clone git://github.com/RedisLabsModules/rebloom
>cd rebloom
>make
# 当前路径会生成一个rebloom.so文件
# 在redis的配置中（通常在/etc/redis/redis.conf）增加一行配置 loadmodule /"rebloom.so的绝对路径"/rebloom.so
# 重启Redis即可
上述的安装提到需要重启Redis，但是生产环境的Redis可不是你想重启就重启的。有什么方式可以不重启Redis就加载rebloom插件吗，MODULE LOAD命令就派上用场了。
# 不重启Redis加载rebloom插件
1、查看redis当前已加载的插件
> MODULE LOAD /"rebloom.so的绝对路径"/redisbloom.so
> module list
1) 1) "name"
2) "bf"
3) "ver"
4) (integer) 999999
# 看到以上数据则说明redisbloom加载成功了，模块名name为"bf"，模块版本号ver为999999。
# 动态执行模块卸载
# MODULE UNLOAD 模块名
# 当然，为了防止Redis重启导致动态加载的模块丢失，我们还是应该在redis.conf 中加上相关配置。
2.2、布隆过滤器的命令详解及示例
完整指令说明可前往官网查看：https://oss.redislabs.com/redisbloom/Bloom_Commands/。
2.2.1、Bloom命令简述
【核心命令】添加元素：BF.ADD（添加单个）、BF.MADD（添加多个）、BF.INSERT（添加多个）；
【核心命令】检查元素是否存在：BF.EXISTS（查询单个元素）、BF.MEXISTS（查询多个元素）
命令 功能 参数
BF.RESERVE 创建一个大小为capacity，错误率为error_rate的空的Bloom BF.RESERVE {key} {error_rate} {capacity} [EXPANSION expansion] [NONSCALING]
BF.ADD 向key指定的Bloom中添加一个元素item BF.ADD {key} {item}
BF.MADD 向key指定的Bloom中添加多个元素 BF.MADD {key} {item} [item…]
BF.INSERT 向key指定的Bloom中添加多个元素，添加时可以指定大小和错误率，且可以控制在Bloom不存在的时候是否自动创建 BF.INSERT {key} [CAPACITY {cap}] [ERROR {error}] [EXPANSION expansion] [NOCREATE] [NONSCALING] ITEMS {item…}
BF.EXISTS 检查一个元素是否可能存在于key指定的Bloom中 BF.EXISTS {key} {item}
BF.MEXISTS 同时检查多个元素是否可能存在于key指定的Bloom中 BF.MEXISTS {key} {item} [item…]
BF.SCANDUMP 对Bloom进行增量持久化操作 BF.SCANDUMP {key} {iter}
BF.LOADCHUNK 加载SCANDUMP持久化的Bloom数据 BF.LOADCHUNK {key} {iter} {data}
BF.INFO 查询key指定的Bloom的信息 BF.INFO {key}
BF.DEBUG 查看BloomFilter的内部详细信息（如每层的元素个数、错误率等） BF.DEBUG {key}
2.2.2、BF.RESERVE
参数
BF.RESERVE {key} {error_rate} {capacity}
功能
创建一个大小为capacity，错误率为error_rate的空的BloomFilter
时间复杂度
O(1)
参数说明
key：布隆过滤器的key；
error_rate：期望的错误率（False Positive Rate），该值必须介于0和1之间。该值越小，BloomFilter的内存占用量越大，CPU使用率越高。
capacity：布隆过滤器的初始容量，即期望添加到布隆过滤器中的元素的个数。当实际添加的元素个数超过该值时，布隆过滤器将进行自动的扩容，该过程会导致性能有所下降，下降的程度是随着元素个数的指数级增长而线性下降。
可选参数
expansion：当添加到布隆过滤器中的数据达到初始容量后，布隆过滤器会自动创建一个子过滤器，子过滤器的大小是上一个过滤器大小乘以expansion。expansion的默认值是2，也就是说布隆过滤器扩容默认是2倍扩容。
NONSCALING：设置此项后，当添加到布隆过滤器中的数据达到初始容量后，不会扩容过滤器，并且会抛出异常（(error) ERR non scaling filter is full）。
返回值
成功：OK；
其它情况返回相应的异常信息。
备注
BloomFilter的扩容是通过增加BloomFilter的层数来完成的。每增加一层，在查询的时候就可能会遍历多层BloomFilter来完成，每一层的容量都是上一层的两倍（默认）。
# 公众号@zxiaofan
# 创建一个容量为5且不允许扩容的过滤器；
127.0.0.1:6379> bf.reserve bf2 0.1 5 NONSCALING
OK
127.0.0.1:6379> bf.madd bf2 1 2 3 4 5
1) (integer) 1
2) (integer) 1
3) (integer) 1
4) (integer) 1
5) (integer) 1
# 添加第6个元素时即提示BloomFilter已满；
127.0.0.1:6379> bf.madd bf2 6
1) (error) ERR non scaling filter is full
127.0.0.1:6379> bf.info bf2
1) Capacity
2) (integer) 5
3) Size
4) (integer) 155
5) Number of filters
6) (integer) 1
7) Number of items inserted
8) (integer) 5
9) Expansion rate
10) (integer) 2
2.2.3、BF.ADD
参数
BF.ADD {key} {item}
功能
向key指定的Bloom中添加一个元素item。
时间复杂度
O(log N)，N是过滤器的层数。
参数说明
key：布隆过滤器的名字；
item：待插入过滤器的元素；
返回值
元素不存在插入成功：返回1；
元素可能已经存在：返回0；
其它情况返回相应的异常信息。
2.2.3、BF.MADD
参数
BF.MADD {key} {item} [item…]
功能
向key指定的Bloom中添加多个元素item。
时间复杂度
O(log N)，N是过滤器的层数。
参数说明
key：布隆过滤器的名字；
item：待插入过滤器的元素，可插入多个；
返回值
成功：返回一个数组，数组的每一个元素可能为1或0，当item一定不存在时数组元素值为1，当item可能已经存在时数组元素值为0。
其它情况返回相应的异常信息。
2.2.5、BF.EXISTS
参数
BF.EXISTS {key} {item}
功能
检查一个元素是否可能存在于key指定的Bloom中
时间复杂度
O(log N)，N是过滤器的层数。
参数说明
key：布隆过滤器的名字；
item：待检查的元素；
返回值
元素一定不存在：0；
元素可能存在：1；
其它情况返回相应的异常信息。
2.2.6、BF.MEXISTS
参数
BF.MEXISTS [item…]
功能
检查多个元素是否可能存在于key指定的Bloom中
时间复杂度
O(log N)，N是过滤器的层数。
参数说明
key：布隆过滤器的名字；
item：待检查的元素，可设置多个；
返回值
成功：返回一个数组，数组的每一个元素可能为1或0，当item一定不存在时数组元素值为0，当item可能已经存在时数组元素值为1。
其它情况返回相应的异常信息。
# 公众号@zxiaofan
# 向BloomFilter添加单个元素
127.0.0.1:6379> bf.add bf1 itemadd1
(integer) 1
# 向BloomFilter批量添加多个元素
127.0.0.1:6379> bf.madd bf1 itemmadd1 itemmadd2
1) (integer) 1
2) (integer) 1
127.0.0.1:6379> bf.exists itemmadd1
(error) ERR wrong number of arguments for 'bf.exists' command
127.0.0.1:6379> bf.exists bf1 itemmadd1
(integer) 1
# 批量检查多个元素是否存在于BloomFilter
127.0.0.1:6379> bf.mexists bf1 itemadd1 itemmadd1 itemmadd2
1) (integer) 1
2) (integer) 1
3) (integer) 1
2.2.7、BF.INSERT
参数
BF.INSERT {key} [CAPACITY {cap}] [ERROR {error}] [EXPANSION expansion] [NOCREATE] [NONSCALING] ITEMS {item…}
功能
向key指定的Bloom中添加多个元素，添加时可以指定大小和错误率，且可以控制在Bloom不存在的时候是否自动创建
时间复杂度
O(log N)，N是过滤器的层数。
参数说明
key：布隆过滤器的名字；
CAPACITY：[如果过滤器已创建，则此参数将被忽略]。更多的信息参考<BF.RESERVE>；
ERROR：[如果过滤器已创建，则此参数将被忽略]。更多的信息参考<BF.RESERVE>；
expansion：布隆过滤器会自动创建一个子过滤器，子过滤器的大小是上一个过滤器大小乘以expansion。expansion的默认值是2，也就是说布隆过滤器扩容默认是2倍扩容。
NOCREATE：如果设置了该参数，当布隆过滤器不存在时则不会被创建。用于严格区分过滤器的创建和元素插入场景。该参数不能与CAPACITY和ERROR同时设置。
NONSCALING：设置此项后，当添加到布隆过滤器中的数据达到初始容量后，不会扩容过滤器，并且会抛出异常（(error) ERR non scaling filter is full）。
ITEMS：待插入过滤器的元素列表，该参数必传。
返回值
成功：返回一个数组，数组的每一个元素可能为1或0，当item一定不存在时数组元素值为1，当item可能已经存在时数组元素值为0。
其它情况返回相应的异常信息。
127.0.0.1:6379> del bfinsert
(integer) 1
127.0.0.1:6379> bf.insert bfinsert CAPACITY 5 ERROR 0.1 EXPANSION 2 NONSCALING ITEMS item1 item2
1) (integer) 1
2) (integer) 1
127.0.0.1:6379> bf.exists bfinsert item5
(integer) 0
127.0.0.1:6379> bf.insert bfinsert CAPACITY 5 ERROR 0.1 EXPANSION 2 NONSCALING ITEMS item1 item2 item3 item4 item5
1) (integer) 0
2) (integer) 0
3) (integer) 1
4) (integer) 1
5) (integer) 0
127.0.0.1:6379> bf.add bfinsert item5
(integer) 0
127.0.0.1:6379> bf.info bfinsert
1) Capacity
2) (integer) 5
3) Size
4) (integer) 155
5) Number of filters
6) (integer) 1
7) Number of items inserted
8) (integer) 4
9) Expansion rate
10) (integer) 2
127.0.0.1:6379> bf.add bfinsert item6
(integer) 1
127.0.0.1:6379> bf.add bfinsert item5
(integer) 0
127.0.0.1:6379> bf.exists bfinsert item5
(integer) 1
# 这里有个比较有意思的现象，item5未显示添加成功，但是后续却显示exists
# 这说明发生了hash冲突，误判就是这样产生的。
2.2.8、BF.SCANDUMP
参数
BF.SCANDUMP {key} {iter}
功能
对Bloom进行增量持久化操作（增量保存）；
时间复杂度
O(log N)，N是过滤器的层数。
参数说明
key：布隆过滤器的名字；
iter：首次调用传值0，或者上次调用此命令返回的结果值；
返回值
返回连续的(iter, data)对，直到(0,NULL)，表示DUMP完成。
备注
127.0.0.1:6378> bf.madd bfdump d1 d2 d3 d4 d5 d6 d7
1) (integer) 1
2) (integer) 1
3) (integer) 1
4) (integer) 1
5) (integer) 1
6) (integer) 1
7) (integer) 1
127.0.0.1:6378> bf.scandump bfdump 0
1) (integer) 1
2) "\a\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x00\x05\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00\x8a\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00P\x04\x00\x00\x00\x00\x00\x00\a\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00{\x14\xaeG\xe1zt?\xe9\x86/\xb25\x0e&@\b\x00\x00\x00d\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00"
127.0.0.1:6378> bf.scandump bfdump 1
1) (integer) 139
2) "\x80\x00\b\n\x00$\x00 \b\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\b\x00\x00\x00\x00\x82$\x04\x00@\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x02\x04\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x04\x01@\xa0\x00@\x00\x00\x00\x00\x00\x10@\x00\x02\"\x00 \x00\x00\x04\x00\x00\x00\x00\x00 \x00\x80\x00\x00\"\x04\x04\x04\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x80\x00\x00\x00\x00\x00 \x80$\x00 \x00\x00 \x0c$\x00\x00\x00\b`\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\b\x80\x02 \x04\x00\x00\x00\x00\x00"
127.0.0.1:6378> bf.scandump bfdump 139
1) (integer) 0
2) ""
2.2.9、BF.LOADCHUNK
参数
BF.LOADCHUNK {key} {iter} {data}
功能
加载SCANDUMP持久化的Bloom数据；
时间复杂度
O(log N)，N是过滤器的层数。
参数说明
key：目标布隆过滤器的名字；
iter：SCANDUMP返回的迭代器的值，和data一一对应；
data：SCANDUMP返回的数据块（data chunk）；
返回值
成功则返回OK。
# Python 伪代码
# 来源于：https://oss.redislabs.com/redisbloom/Bloom_Commands/
chunks = []
iter = 0
# SCANDUMP
while True:
iter, data = BF.SCANDUMP(key, iter)
if iter == 0:
break
else:
chunks.append([iter, data])
# LOADCHUNK
for chunk in chunks:
iter, data = chunk
BF.LOADCHUNK(key, iter, data)
2.2.10、BF.INFO
参数
BF.INFO {key}
功能
返回BloomFilter的相关信息；
时间复杂度
O(1)；
参数说明
key：目标布隆过滤器的名字；
返回值
Capacity：预设容量；
Size：实际占用情况，但如何计算待进一步确认；
Number of filters：过滤器层数；
Number of items inserted：已经实际插入的元素数量；
Expansion rate：子过滤器扩容系数（默认2）；
127.0.0.1:6379> bf.info bf2
1) Capacity
2) (integer) 5
3) Size
4) (integer) 155
5) Number of filters
6) (integer) 1
7) Number of items inserted
8) (integer) 5
9) Expansion rate
10) (integer) 2
2.2.11、BF.DEBUG
参数
BF.DEBUG {key}
功能
查看BloomFilter的内部详细信息（如每层的元素个数、错误率等）；
时间复杂度
O(log N)，N是过滤器的层数；
参数说明
key：目标布隆过滤器的名字；
返回值
size：BloomFilter中已插入的元素数量；
每层BloomFilter的详细信息
bytes：占用字节数量；
bits：占用bit位数量，bits = bytes * 8；
hashes：该层hash函数数量；
hashwidth：hash函数宽度；
capacity：该层容量（第一层为BloomFilter初始化时设置的容量，第2层容量 = 第一层容量 * expansion，以此类推）；
size：该层中已插入的元素数量（各层size之和等于BloomFilter中已插入的元素数量size）；
ratio：该层错误率（第一层的错误率 = BloomFilter初始化时设置的错误率 * 0.5，第二层为第一层的0.5倍，以此类推，ratio与expansion无关）；
# 公众号 @zxiaofan
# 创建一个容量为5的BloomFilter，其key为“bfexp”；
127.0.0.1:6379> bf.reserve bfexp 0.1 5
OK
# 查看BloomFilter的内部信息，此时BloomFilter的层数为1
127.0.0.1:6379> bf.debug bfexp
1) "size:0"
2) "bytes:4 bits:32 hashes:5 hashwidth:64 capacity:5 size:0 ratio:0.05"
127.0.0.1:6379> bf.madd bfexp 1 2 3 4 5
1) (integer) 1
2) (integer) 1
3) (integer) 1
4) (integer) 1
5) (integer) 1
127.0.0.1:6379> bf.debug bfexp
1) "size:5"
2) "bytes:4 bits:32 hashes:5 hashwidth:64 capacity:5 size:5 ratio:0.05"
127.0.0.1:6379> bf.madd bfexp 11 12 13 14 15
1) (integer) 1
2) (integer) 1
3) (integer) 1
4) (integer) 0
5) (integer) 1
# 添加10个元素后，此时BloomFilter的层数变为2；
# BloomFilter的元素数量为2层过滤器之和（5+4=9），添加“14”时实际因为hash冲突没添加成功；
127.0.0.1:6379> bf.debug bfexp
1) "size:9"
2) "bytes:4 bits:32 hashes:5 hashwidth:64 capacity:5 size:5 ratio:0.05"
3) "bytes:10 bits:80 hashes:6 hashwidth:64 capacity:10 size:4 ratio:0.025"
127.0.0.1:6379> bf.madd bfexp 21 22 23
1) (integer) 1
2) (integer) 1
3) (integer) 1
127.0.0.1:6379> bf.debug bfexp
1) "size:12"
2) "bytes:4 bits:32 hashes:5 hashwidth:64 capacity:5 size:5 ratio:0.05"
3) "bytes:10 bits:80 hashes:6 hashwidth:64 capacity:10 size:7 ratio:0.025"
127.0.0.1:6379> bf.madd bfexp 24 25
1) (integer) 1
2) (integer) 1
127.0.0.1:6379> bf.debug bfexp
1) "size:14"
2) "bytes:4 bits:32 hashes:5 hashwidth:64 capacity:5 size:5 ratio:0.05"
3) "bytes:10 bits:80 hashes:6 hashwidth:64 capacity:10 size:9 ratio:0.025"
127.0.0.1:6379> bf.madd bfexp 31 32 33 34 35
1) (integer) 1
2) (integer) 1
3) (integer) 1
4) (integer) 1
5) (integer) 1
# 添加20个元素后，此时BloomFilter的层数变为3；
127.0.0.1:6379> bf.debug bfexp
1) "size:19"
2) "bytes:4 bits:32 hashes:5 hashwidth:64 capacity:5 size:5 ratio:0.05"
3) "bytes:10 bits:80 hashes:6 hashwidth:64 capacity:10 size:10 ratio:0.025"
4) "bytes:23 bits:184 hashes:7 hashwidth:64 capacity:20 size:4 ratio:0.0125"
原文链接：https://blog.csdn.net/u010887744/article/details/108700911
