通过在优锐课的 java 学习分享中，对于Redis有了更深的理解。了解如何通过Redis Java 客户端 Redisson 在 Java 和 Redis 中使用 Bloom 过滤器。我们可以看到，码了很多专业的相关知识， 分享给大家参考学习。

布隆过滤器是一种概率数据结构，用于有效测试集合中是否存在元素。 使用Bloom 筛选器可以帮助减少键 / 值对的昂贵磁盘查找次数。

使用Java 编程语言，开发人员可以使用各种预先构建的 Bloom 过滤器数据结构，包括 Google 的 Guava 核心 Java 库中的“ BloomFilter 类”。

Redis 是一种开源的内存中数据结构存储，可用于实现 NoSQL 数据库。 但是，Java 与开箱即用的 Redis 不兼容。

Java 开发人员必须使用 Redis Java 客户端才能访问功能，例如 Bloom 过滤器。 在本文中，我们将讨论如何通过 Redis Java 客户端 Redisson 在 Java 和 Redis 中使用 Bloom 过滤器。

使用Redisson 在 Redis 和 Java 中使用 Bloom 过滤器

Redisson 是 Redis 的超快速，轻量级 Java 客户端，提供许多常见的 Java 对象和功能，包括 Bloom 过滤器。

以下示例代码演示了如何通过RBloomFilter 接口在 Redisson 中使用 Bloom 过滤器：

Java

 1 RBloomFilter<SomeObject> bloomFilter = redisson.getBloomFilter("sample");
 2 
 3 // initialize Bloom filter with
 4 
 5 // expectedInsertions = 55000000
 6 
 7 // falseProbability = 0.03
 8 
 9 bloomFilter.tryInit(55000000L, 0.03);
10 
11 bloomFilter.add(new SomeObject("field1Value", "field2Value"));
12 
13 bloomFilter.add(new SomeObject("field5Value", "field8Value"));
14 
15 bloomFilter.contains(new SomeObject("field1Value", "field8Value"));
16 
17 bloomFilter.count();

布隆过滤器是一种概率数据结构：它们可以明确地指出元素不存在于集合中，而只能说元素可能存在于集合中。 falseProbability 参数控制给定的 RBloomFilter 出现假阳性的可能性。

expectedInsertions 参数定义每个元素的预期插入次数。 RBloomFilter 对象最多可包含 2 ^ 32 位。

Redisson 还通过 RClusteredBloomFilter 接口在 Redis 中支持分布式 Bloom 过滤器。 RClusteredBloomFilter 的内存效率更高，可缩小所有 Redis 节点上使用的内存。 RClusteredBloomFilter 对象最多可包含 2 ^ 64 位。 请注意，RClusteredBloomFilter 仅在 Redisson 的集群模式下可用。

以下示例代码演示了如何使用RClusteredBloomFilter 接口：

Java

 1  RClusteredBloomFilter<SomeObject> bloomFilter = redisson.getClusteredBloomFilter("sample");
 2 
 3 // initialize Bloom filter with
 4 
 5 // expectedInsertions = 255000000
 6 
 7 // falseProbability = 0.03
 8 
 9 
10 bloomFilter.tryInit(255000000L, 0.03)
11 
12 
13 bloomFilter.add(new SomeObject("field1Value", "field2Value"));
14 
15 
16 bloomFilter.add(new SomeObject("field5Value", "field8Value"));
17 
18 
19 bloomFilter.contains(new SomeObject("field1Value", "field8Value"));

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