布隆過濾器在Redis中的應用

一、布隆過濾器redis實現

import redis
from bitarray import bitarray
from hashlib import md5

class BloomFilter(object):
    def __init__(self, redis_conn, key, capacity, error_rate=0.001):
        self.redis = redis_conn
        self.key = key
        self.capacity = capacity
        self.error_rate = error_rate
        self.num_bits, self.num_hashes = self.get_size(capacity, error_rate)
        self.bit_array_key = f'{key}:bloom_filter'
        self.num_keys_key = f'{key}:num_keys'
        self.hash_keys = [f'{key}:hash_{i}' for i in range(self.num_hashes)]
        
    def add(self, value):
        if not self.exists(value):
            for hash_key in self.hash_keys:
                index = int(md5(str(value).encode('utf-8') + hash_key.encode('utf-8')).hexdigest(), 16) % self.num_bits
                self.redis.setbit(self.bit_array_key, index, 1)
            self.redis.incr(self.num_keys_key)

    def exists(self, value):
        for hash_key in self.hash_keys:
            index = int(md5(str(value).encode('utf-8') + hash_key.encode('utf-8')).hexdigest(), 16) % self.num_bits
            if not self.redis.getbit(self.bit_array_key, index):
                return False
        return True

    def get_size(self, capacity, error_rate):
        num_bits = - (capacity * math.log(error_rate)) // (math.log(2) ** 2)
        num_hashes = int((num_bits / capacity) * math.log(2))
        return int(num_bits), int(num_hashes)

我們可以使用redis提供的setbit和getbit函數存儲和查詢數據，使用md5哈希函數來產生多個散列值。

二、布隆過濾器與redis

在應用redis實現布隆過濾器時，我們有以下幾個選擇：

1. 將布隆過濾器存儲在redis中

我們可以將布隆過濾器的位向量存儲在redis的字符串類型中，哈希值存儲在redis的哈希類型中。每一位的值可以使用redis提供的setbit和getbit函數進行設置和獲取。增加數據時我們將元素經過多個哈希函數得到的多個位設置為1，查詢數據時檢查這些位是否均為1即可。

2. 將redis作為布隆過濾器

我們也可以直接使用redis的set和get函數來存儲和查詢數據，將布隆過濾器的哈希函數和散列值生成的多個位都設為鍵名，將元素作為其值存儲在redis的哈希類型中。查詢數據時只需檢查元素是否存在於哈希表中即可。

三、布隆過濾器的實現和應用

1. 布隆過濾器解決redis緩存穿透

當用戶請求一條緩存未命中的請求時，如果該記錄不存在則需要查詢數據庫，導致增加數據庫負載並降低性能。攻擊者可以通過模擬不存在於緩存中的大量請求來繞過緩存直接查詢數據庫，導致緩存穿透。使用布隆過濾器可以快速過濾掉這些不存在的數據請求，從而避免緩存穿透問題。

2. 布隆過濾器存儲及更新

當需要將數據從redis移除或者更新數據時，我們需要刪除相應的位，否則會導致誤判。

def remove(self, value):
    if self.exists(value):
        for hash_key in self.hash_keys:
            index = int(md5(str(value).encode('utf-8') + hash_key.encode('utf-8')).hexdigest(), 16) % self.num_bits
            self.redis.setbit(self.bit_array_key, index, 0)
            self.redis.decr(self.num_keys_key)

3. 布隆過濾器持久化

將布隆過濾器進行持久化以便在redis重啟時重新加載，這可以通過將位向量和哈希表中的數據分別保存在redis的字符串和哈希類型中，當redis重啟時重新加載。

def save(self):
    state = {
        'num_bits': self.num_bits,
        'num_hashes': self.num_hashes,
        'num_keys': self.redis.get(self.num_keys_key),
        'bit_array': self.redis.get(self.bit_array_key),
        'hash_table': {k.decode('utf-8'): v.decode('utf-8') for k, v in self.redis.hgetall(self.hash_table_key).items()}
    }
    self.redis.set(f'{self.key}:state', json.dumps(state))

def load(self):
    state = json.loads(self.redis.get(f'{self.key}:state'))
    self.num_bits = state['num_bits']
    self.num_hashes = state['num_hashes']
    self.redis.set(self.num_keys_key, state['num_keys'])
    self.redis.set(self.bit_array_key, state['bit_array'])
    for hash_key, value in state['hash_table'].items():
        self.redis.hset(self.hash_table_key, hash_key, value)

4. 布隆過濾器有什麼用

布隆過濾器主要用於提高查詢效率，降低數據庫負載。在Redis中應用廣泛，可以用於緩存穿透的解決，爬蟲url過濾等。

5. 布隆過濾器怎麼用

使用BloomFilter類創建布隆過濾器對象，向其中添加需要進行檢查的元素，使用exists函數查詢元素是否存在於布隆過濾器中。

redis_conn = redis.StrictRedis()
bloom_filter = BloomFilter(redis_conn, 'test', 1000000, 0.001)
bloom_filter.add('apple')
if bloom_filter.exists('apple'):
    print('Exists!')
else:
    print('Not exists!')
bloom_filter.remove('apple')

四、總結

本文介紹了布隆過濾器在Redis中的實現和應用，使用redis的setbit和getbit函數存儲位向量和哈希表，使用md5哈希函數得到散列值，在redis中實現布隆過濾器簡單有效。可以有效解決緩存穿透問題，提高數據庫查詢效率。