# Redis Bloom: 介绍与示例
## 引言
在现代的软件开发中，随着数据量的不断增加，我们需要更高效、更快速地处理和查询数据。布隆过滤器（Bloom Filter）是一种非常有效的数据结构，它可以快速判断一个元素是否存在于一个集合中，同时具有空间效率高、查询速度快的特点。Redis 是一个流行的开源内存数据库，它提供了 Redis Bloom 模块，基于 Bloom Filter 实现
原创
2023-08-10 17:34:03
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一、使用场景1.布隆过滤器的特性是：去重,多数去重场景都跟这个特性有关。比如爬虫的时候去掉相同的URL，推送消息去掉相同的消息等。2.解决缓存击穿的问题。3.反垃圾邮件，从数十亿个垃圾邮件列表中判断某邮箱是否垃圾邮箱(同理，垃圾短信).二、概念 其内部维护一个全为0的bit数组，需要说明的是，布隆过滤
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2023-11-25 17:50:57
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# Redis Bloom Module - 实现 bf.exists 的好处
## 引言
本文将介绍如何使用 Redis 的 Bloom Module 实现 `bf.exists` 的功能，并解释这种实现方式的优势。我们将使用以下步骤来完成这个任务：
1. 安装 Redis Bloom Module
2. 创建并加载一个布隆过滤器
3. 添加元素到布隆过滤器
4. 检查元素是否存在于布隆过
原创
2023-09-05 20:55:25
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安装及使用布隆过滤器以前的文章有布隆去重的原理，今天来个使用 Redis5中BloomFilter和Redisson 安装及使用Centos7 上 Redis 5.x 安装及使用布隆过滤器（BloomFilter ）1 进入redis安装目录：cd /usr/local/redis-5.0.4
2. 下载插件： git clone https://github.com/RedisBloom/Re
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2023-06-25 20:58:17
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# 如何使用 Redis BF 模块：新手开发者指南
## 引言
Redis 是一个流行的高性能键值存储数据库，广泛用于缓存和实时数据处理。最近，Redis BF 模块（Bloom Filter）为我们提供了一种在大量数据中进行快速查询的能力。本文将逐步教你实现 Redis BF 模块，适合刚入行的小白。
## 实现流程概述
以下是实现 Redis BF 模块的步骤，我们将逐一进行讲解：
set：添加，如果说已经存在键名，替换
setnx：添加，如果说键名已经存在，添加失败
键名具有唯一性1，connect
描述：实例连接到一个Redis.
参数：host: string，port: int
返回值：BOOL 成功返回：TRUE;失败返回：FALSE
示例：
复制代码 代码如下:<?php
$redis = new redis();
$result = $
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2024-09-10 11:26:45
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# Spring Boot与Redis布隆过滤器的结合
在互联网的快速发展中，数据处理和存储的需求越来越高。为了提高数据查找的效率和节省内存，布隆过滤器（Bloom Filter）作为一种空间效率极高的数据结构，越来越受到开发者的青睐。本文将介绍如何在Spring Boot项目中结合Redis来实现布隆过滤器，并提供相关的代码示例和流程甘特图。
## 什么是布隆过滤器？
布隆过滤器是一种概率
原创
2024-08-28 06:28:12
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# Redis 没有 BF 命令：深入了解 Bloom Filter
Redis 是一个高性能的键值存储数据库，其内存数据结构使其能够实现快速的数据读写。尽管 Redis 提供了多种数据结构及其相应命令，但并没有内置的 Bloom Filter（布隆过滤器，简称 BF）命令。本文将介绍布隆过滤器的概念及其在 Redis 中的实现方式，并用代码示例加以说明。
## 什么是布隆过滤器？
布隆过滤
原创
2024-09-24 07:01:24
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# 如何在 Ubuntu 中查看 Redis Bloom Filter
Redis 是一个高性能的键值存储系统，支持多种数据结构。在 Redis 中，Bloom Filter 是一种高效的概率数据结构，可用于测试一个元素是否属于一个集合。今天，我们将学习如何在 Ubuntu 环境中查看 Redis 的 Bloom Filter。
## 流程概述
在开始之前，让我们先提炼出整个操作的步骤。以下
原创
2024-09-11 05:18:58
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# 如何实现 Redis 7 的 Bloom 命令
Redis 7 引入了一些新的数据结构和命令，其中之一就是 Bloom 过滤器。Bloom 过滤器是一种用于检测某个元素是否可能在一个集合中的数据结构，具有高效的空间使用和快速的查询能力。本文章将详细介绍如何实现 Redis 7 的 Bloom 过滤器命令，同时为刚入行的小白提供一个明确的步骤指导。
## 流程概述
要使用 Redis 的
原创
2024-09-14 04:41:57
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pipe echo -e "aaa\nbbb" 使用-e，echo就认为\n后是另一条命令 nc localhost 6379 使用nc打开socket连接 echo -e "set k2 99\nincr k2\nget k2" | nc localhost 6379 通过管道发生命令到6379端 ...
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2021-10-23 19:35:00
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Redis实现队列功能，一般是使用LPUSH命令和BRPOP命令来配合完成。不过队列也有自己的优先级，如果存在多个队列，但是只有一个消费者，怎么实现消费的优先级？BRPOP的基本语法BLPOP LIST1 LIST2 .. LISTN TIMEOUT
第一个是键名，第二个是超时时间，单位是秒，如果列表为空或者超过了超时时间还没获取到新元素，就返回一个nil，否则返回一个含有两个元素的列表，第一
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2023-09-19 21:25:57
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要想使用redis提供的布隆过滤器，必须添加redis 4.0版本以上的插件才行，具体参照网上安装步骤。一 Docker安装RedisBloom需要先进行安装，推荐使用Docker进行安装，简单方便:docker pull redislabs/rebloom:latest
docker run -p 6379:6379 --name redis-redisbloom redislabs/reblo
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2023-10-07 16:15:55
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【引】基数很大的集合，需要我们比较某个元素是不是存在于这个集合。如果这个查询验证的频率还很高，那么如何设计呢？【方案】1.数据库查询可能我们要考虑的就是如何去分库了，然后再hash到对应的库中进行查找元素。这会是一个比较复杂，实施起来也麻烦的方案。2.HashSet对于查询的热点数据，我们也可以存于Set，即内存中，这样响应速度肯定也快，但是如何判断哪些需要在内存哪些需要放在磁盘也是需要平衡的。3
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2023-07-09 20:35:22
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一、BLPOP key [key ...] timeout
BLPOP 是阻塞式列表的弹出原语。 它是命令 LPOP 的阻塞版本，这是因为当给定列表内没有任何元素可供弹出的时候， 连接将被 BLPOP 命令阻塞。 当给定多个 key 参数时，按参数 key 的先后顺序依次检查各个列表，弹出第一个非空列表的头元素。timeout 参数表示的是一个指定阻塞的最大秒数的整型值。当 timeout 为 0
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2023-08-07 22:32:04
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前期准备 redis原生并不带布隆过滤器，需要单独下载并自行编译和加载。 1.下载redisbloom插件(redis官网下载即可) https://github.com/RedisLabsModules/redisbloom/ wget https://github.com/RedisLabsMo
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2020-09-20 22:18:00
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在这篇博文中，我将详细探讨如何通过 Redis 中的位图（bitmap）实现布隆过滤器（Bloom Filter）的原理、架构及其应用场景。
随着大数据技术的迅速发展，布隆过滤器作为一种用于判断元素是否在集合中的概率型数据结构，受到了广泛的关注。布隆过滤器可以高效地判断某个元素是否存在于一个可能很大的数据集里，它以固定的空间复杂度提供了快速的查询效率。然而，其主要问题是能产生假阳性，意味着可能会
# Redis Bloom Module简介及其应用
## 引言
Redis是一款高性能的内存数据库，具备快速读写的特性。然而，当数据量增大时，Redis的内存消耗也会随之增加。为了解决这个问题，Redis引入了Bloom过滤器，作为其官方的一个模块。Bloom过滤器是一种高效的数据结构，可以用来判断某个元素是否存在于一个集合中，且具备空间效率高、查询速度快的特点。
本文将介绍Redis B
原创
2023-09-05 08:38:49
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近来遇到一个问题，使用redis的哈希对象存储数据，发现redis的内存耗用是单纯存进去的数据的两倍多，希望能够找到有效的方法缩减这部分多出来的空间。 经过一番研究，是由于存储的时候，具体的存储结构使用的是hashtable来存储的，hashtable使用的内存大小是数据的两倍。一开始的时候怀疑是SDS预留出来的空间，但是经过测试，发现SDS在初始创建对象的时候是不会预留空间的，只会在出现修
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2024-10-27 23:23:37
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bitset的好处很多，尤其是第一次接触到这个结构的人。觉得只需要一个key就可以很简单的处理这个标志位的数据， 甚至说几个亿的offset占用内存也会很小。但在项目实际使用过程中还是要好好算算这笔账的。bitset占用的内存是用最大的offset来决定的，根本不会管你实际要存多少有效数据，计算公式为占用内存bit = 最大offset
占用内存B = 最大offset / 8
占用内存KB =
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2023-11-06 13:30:55
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