一. 布隆过滤器简介
布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都比一般的算法要好的多，缺点是有一定的误识别率和删除困难。
二. 常用场景
1. 解决缓存穿透
2. 数据去重，如用户是否发送过短信
3. 特定数据识别
三. go-zero的布隆过滤器实现
1. 简介
依赖redis.bitmap, 将数据多次hash后，插入到多个特定位，并设置为1。当进行数据检测时，经过相同hash后，检测所有位，只要其中一位为0，则代表数据不存在，否则数据可能存在。
2. 布隆过滤器结构体
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type ( // A Filter is a bloom filter. // 结构体 Filter struct { bits uint bitSet bitSetProvider } // 位数组接口定义 bitSetProvider interface { check([]uint) (bool, error) set([]uint) error }) |
3. 初始化方法
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func New(store *redis.Redis, key string, bits uint) *Filter { return &Filter{ bits: bits, bitSet: newRedisBitSet(store, key, bits), }} |
初始化方法比较简单，具体操作依赖newRedisBitSet
4. newRedisBitSet方法
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func newRedisBitSet(store *redis.Redis, key string, bits uint) *redisBitSet { return &redisBitSet{ store: store, key: key, bits: bits, }} |
简单的初始化, 初始化结束
5. 数据添加--Add
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func (f *Filter) Add(data []byte) error { // 获取数据多次hash后的各key locations := f.getLocations(data) // 插入数据 return f.bitSet.set(locations)} |
首先获取hash后的key的切片，然后调用set方法，将数据插入位数组(redis.bitmap)
6. 数据添加--set
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func (r *redisBitSet) set(offsets []uint) error { // 将[]uint转为[]string args, err := r.buildOffsetArgs(offsets) if err != nil { return err } // 执行lua脚本 _, err = r.store.Eval(setScript, []string{r.key}, args) if err == redis.Nil { return nil } return err} |
首先将[]uint转为[]string, 因为redis lua需要[]string,然后执行lua脚本进行数据插入，使用lua是为了保证原子性
7. 数据添加--lua脚本
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setScript = `for _, offset in ipairs(ARGV) do redis.call("setbit", KEYS[1], offset, 1)end` |
for循环获取到每个偏移量，使用setbit命令设置各偏移量为1
8. 数据检测--Exists
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func (f *Filter) Exists(data []byte) (bool, error) { // 同数据set一致，获取数据多次hash后，偏移量切片 locations := f.getLocations(data) // 调用check方法进行检测 isSet, err := f.bitSet.check(locations) if err != nil { return false, err } return isSet, nil} |
首先调用getLocations方法获取数据多次hash后偏移量切片，调用check方法进行数据检测
9. 数据检测--check
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func (r *redisBitSet) check(offsets []uint) (bool, error) { // []uint转为[]string,和set调用的一致 args, err := r.buildOffsetArgs(offsets) if err != nil { return false, err } //执行lua脚本，检测各偏移量数据是否都存在 resp, err := r.store.Eval(testScript, []string{r.key}, args) // 根据返回值判断数据是否存在 // key不存在特殊处理 if err == redis.Nil { return false, nil } else if err != nil { return false, err } exists, ok := resp.(int64) if !ok { return false, nil } return exists == 1, nil} |
执行lua脚本判断数据是否存在，根据返回值返回数据是否存在
10. 数据检测--lua脚本
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testScript = `for _, offset in ipairs(ARGV) do if tonumber(redis.call("getbit", KEYS[1], offset)) == 0 then return false endendreturn true` |
fou循环判断各偏移量是否存在，只要有一个为0,就代表数据不存在，各offset都为1则代表数据存在
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原文链接：https://blog.csdn.net/qq_22323251/article/details/128893869
