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這期內容當中小編將會給大家帶來有關怎么在Redis中利bloom-filter過濾器實現一個去重功能,文章內容豐富且以專業的角度為大家分析和敘述,閱讀完這篇文章希望大家可以有所收獲。
前期準備
redis原生并不帶布隆過濾器,需要單獨下載并自行編譯和加載。
1.下載redisbloom插件(redis官網下載即可)
2.解壓,cd、make,make后會生成rebloom.so文件
tar -zxvf v1.1.1.tar.gz
cd redisbloom-1.1.1/
make
3.配置redis.conf文件,在配置文件中加上,目錄為rebloom.so文件的目錄路徑
loadmodule /目錄/rebloom.so
4.重新啟動redis
redis-server redis.conf
快速使用
創建filter:[bf.reserve key error_rate initial_size]
bf.reserve users 0.001 100000
bf.reserve命令有三個參數,分別是:
key:鍵
error_rate:期望錯誤率,期望錯誤率越低,需要的空間就越大。
capacity:初始容量,當實際元素的數量超過這個初始化容量時,誤判率上升。
如果不使用bf.reserve命令創建,而是使用Redis自動創建的布隆過濾器,默認的error_rate是 0.01,capacity是 100。
隆過濾器的error_rate越小,需要的存儲空間就越大,對于不需要過于精確的場景,error_rate設置稍大一點也可以。布隆過濾器的capacity設置的過大,會浪費存儲空間,設置的過小,就會影響準確率,所以在使用之前一定要盡可能地精確估計好元素數量,還需要加上一定的冗余空間以避免實際元素可能會意外高出設置值很多。總之,error_rate和 capacity都需要設置一個合適的數值。
添加元素:[bf.add key options]
bf.add users user3
判斷元素是否存在:[bf.exists key options]
bf.exists users user1
添加多個元素:[bf.add key ...options]
bf.madd users user4 user5 user6 user
判斷多個元素是否存在:[bf.add key ...options]
bf.mexists users user4 user5 user6 user7 user8
上述就是小編為大家分享的怎么在Redis中利bloom-filter過濾器實現一個去重功能了,如果剛好有類似的疑惑,不妨參照上述分析進行理解。如果想知道更多相關知識,歡迎關注億速云行業資訊頻道。
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