Redis中的Filter功能运用（redis的filter）

Redis中的Filter功能运用

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Redis作为一种常见的缓存数据库，近年来在互联网领域内使用日渐广泛。在Redis中，Filter功能也是一个重要的应用，通过使用Filter功能，可以用来实现诸如唯一性约束、去重等操作。本文将从概述Redis中Filter的作用开始，分析并实现其中一种常见的去重功能——布隆过滤器。

1. Redis中的Filter简介

Filter在Redis中的作用类似于集合，但是与普通的集合不同，Filter可以用来实现一些特殊的操作。在Redis中，Filter的实现依赖于底层位数组，具体来说，Filter的元素是由位数组中的某些位置决定的。

在Redis中，Filter通常包括两种类型：一种是按位存储，即将一个元素M映射为一个位数组B中的n个位置，通常由hash函数计算得到，将这n个位置赋值为1，表示M存在于此Filter中；另一种是计数型Filter，即过滤器中的每个元素都是一个计数器，这样就可以更精确地计算元素的存在次数。

2. 布隆过滤器的原理

布隆过滤器是一种常见的基于位数组的Filter，它采用多个Hash函数将一个元素映射到多个位数组中的位置，对于一个元素，如果它对应的所有位置都是1，那么它就存在于Filter中。布隆过滤器具有空间效率高、查询效率快等优点，因此在实际应用中得到了广泛的应用。

下面是一个基于Python的简单实现：

“`Python

import random

import hashlib

class BloomFilter:

def __init__(self, capacity, error_rate=0.01):

self.capacity = capacity

self.error_rate = error_rate

self.bit_array = [0] * capacity

self.hash_FUNC_num = int(round(-capacity * math.log(error_rate) / (math.log(2) ** 2)))

self.hash_funcs = self.generate_hash_funcs()

def add(self, v):

for hash_func in self.hash_funcs:

index = hash_func(v) % self.capacity

self.bit_array[index] = 1

def contns(self, v):

for hash_func in self.hash_funcs:

index = hash_func(v) % self.capacity

if self.bit_array[index] == 0:

return False

return True

def generate_hash_funcs(self):

hash_funcs = []

for i in range(self.hash_func_num):

seed = random.randint(0, 2 ** 32 – 1)

hash_funcs.append(self.hash_func(seed))

return hash_funcs

def hash_func(self, seed):

def func(v):

v_str = str(v).encode(‘utf-8’)

return int(hashlib.sha256(v_str + seed.to_bytes((seed.bit_length() + 7) // 8, byteorder=’big’)).hexdigest(), 16)

return func

其中，BloomFilter类的构造方法中需要传入两个参数：capacity表示Filter的容量，即其中可以存放元素的个数；error_rate表示错误率，即在Filter中查找不存在的元素时返回true的概率。

该类中，主要实现了以下三个方法：

- add(self, v)：向Filter中添加一个元素
- contns(self, v)：判断Filter中是否包含某个元素
- generate_hash_funcs(self)：生成多个Hash函数

3. 布隆过滤器的应用

在Redis中，布隆过滤器被广泛应用于去重操作。例如，在爬取网页时，可以使用布隆过滤器来降低重复爬取网页的次数，从而提高效率。

在Redis中实现布隆过滤器，只需使用Redis的位数组数据类型bitarray即可。下面是基于Python的Redis布隆过滤器的简单实现：

```Python
import redis
import math

class RedisBloomFilter:
    def __init__(self, key, capacity, error_rate=0.01):
        self.key = key
        self.capacity = capacity
        self.error_rate = error_rate
        self.redis = redis.Redis()
        self.hash_func_num = int(round(-capacity * math.log(error_rate) / (math.log(2) ** 2)))
        self.hash_funcs = self.generate_hash_funcs()
    def add(self, v):
        for hash_func in self.hash_funcs:
            index = hash_func(v) % self.capacity
            self.redis.setbit(self.key, index, 1)
    def contns(self, v):
        for hash_func in self.hash_funcs:
            index = hash_func(v) % self.capacity
            if self.redis.getbit(self.key, index) == 0:
                return False
        return True
    def generate_hash_funcs(self):
        hash_funcs = []
        for i in range(self.hash_func_num):
            seed = self.key + ':' + str(i)
            hash_funcs.append(self.hash_func(seed))
        return hash_funcs
    def hash_func(self, seed):
        def func(v):
            v_str = str(v).encode('utf-8')
            return int(hashlib.sha256(v_str + seed.encode('utf-8')).hexdigest(), 16)
        return func

该类中，需要传入三个参数：key表示在Redis中存储Filter的名称；capacity表示Filter的容量；error_rate表示错误率。实现中，主要需要调用Redis的setbit和getbit方法来设置和获取位数组中的值，其他部分与Python实现的布隆过滤器类似。

布隆过滤器作为Redis中常见的Filter，相比于其他Filter具有更快的查询速度和更小的存储空间，因此在实际应用中也被广泛采用。了解并熟练掌握基于Redis的布隆过滤器的实现方式，可以帮助我们更好地利用Redis提高代码的效率和性能。

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