Redis布隆过滤器（原理+图解）
相比于 Set 的去重功能而言，布隆过滤器在空间上能节省 90% 以上，但是它的不足之处是去重率大约在 99% 左右，也就是说有 1% 左右的误判率，这种误差是由布隆过滤器的自身结构决定的。俗话说“鱼与熊掌不可兼得”，如果想要节省空间，就需要牺牲 1% 的误判率，而且这种误判率，在处理海量数据时，几乎可以忽略。
应用场景
布隆过滤器是 Redis 的高级功能，虽然这种结构的去重率并不完全精确，但和其他结构一样都有特定的应用场景，比如当处理海量数据时，就可以使用布隆过滤器实现去重。下面举两个简单的例子：
1) 示例：
百度爬虫系统每天会面临海量的 URL 数据，我们希望它每次只爬取的页面，而对于没有更新过的页面则不爬取，因策爬虫系统必须对已经抓取过的 URL 去重，否则会严重影响执行效率。但是如果使用一个 set（）去装载这些 URL 地址，那么将造成资源空间的严重浪费。
2) 示例：
垃圾邮件过滤功能也采用了布隆过滤器。虽然在过滤的过程中，布隆过滤器会存在一定的误判，但比较于牺牲宝贵的性能和空间来说，这一点误判是微不足道的。
工作原理
布隆过滤器（Bloom Filter）是一个高空间利用率的概率性数据结构，由二进制向量（即位数组）和一系列随机映射函数（即哈希函数）两部分组成。布隆过滤器使用
exists()来判断某个元素是否存在于自身结构中。当布隆过滤器判定某个值存在时，其实这个值只是有可能存在；当它说某个值不存在时，那这个值肯定不存在，这个误判概率大约在 1% 左右。1) 工作流程-添加元素
布隆过滤器主要由位数组和一系列 hash 函数构成，其中位数组的初始状态都为 0。下面对布隆过滤器工作流程做简单描述，如下图所示：
图1：布隆过滤器原理
当使用布隆过滤器添加 key 时，会使用不同的 hash 函数对 key 存储的元素值进行哈希计算，从而会得到多个哈希值。根据哈希值计算出一个整数索引值，将该索引值与位数组长度做取余运算，最终得到一个位数组位置，并将该位置的值变为 1。每个 hash 函数都会计算出一个不同的位置，然后把数组中与之对应的位置变为 1。通过上述过程就完成了元素添加(add)操作。
2) 工作流程-判定元素是否存在
当我们需要判断一个元素是否存时，其流程如下：首先对给定元素再次执行哈希计算，得到与添加元素时相同的位数组位置，判断所得位置是否都为 1，如果其中有一个为 0，那么说明元素不存在，若都为 1，则说明元素有可能存在。
3) 为什么是可能“存在”
您可能会问，为什么是有可能存在？其实原因很简单，那些被置为 1 的位置也可能是由于其他元素的操作而改变的。比如，元素1 和 元素2，这两个元素同时将一个位置变为了 1（图1所示）。在这种情况下，我们就不能判定“元素 1”一定存在，这是布隆过滤器存在误判的根本原因。安装与使用
在 Redis 4.0 版本之后，布隆过滤器才作为插件被正式使用。布隆过滤器需要单独安装，下面介绍安装 RedisBloom 的几种方法：
1) docker安装
docker 安装布隆过滤器是最简单、快捷的一种方式：docker pull redislabs/rebloom:latest
docker run -p 6379:6379 --name redis-rediloom redislabs/rebloom:latest
docker exec -it redis-rediloom bash
redis-cli
#测试是否安装成功
127.0.0.1:6379> bf.add www.biancheng网站站点" rel="nofollow" />
下载地址：
https://githu网站站点" rel="nofollow" />
127.0.0.1:6379> bf.add spider:url www.biancheng网站站点" rel="nofollow" />
import redis
size=10000
r = redis.Redis()
count = 0
for i in range(size):
#添加元素，key为userid，值为user0...user9999
r.execute_command("bf.add", "userid", "user%d" % i)
#判断元素是否存在，此处切记 i+1
res = r.execute_command("bf.exists", "userid", "user%d" % (i + 1))
if res == 1:
print(i)
count += 1
#求误判率，round()中的5表示保留的小数点位数
print("size: {} ,error rate:{}%".format(size, round(count / size * 100, 5)))
执行三次测试，size 从小到大。输出结果如下：
通过上述结果可以看出布隆过滤器的错误率为 1% 多点，当 size 越来越大时，布隆过滤器的错误率就会升高，那么有没有办法降低错误率呢？这就用到了布隆过滤器提供的size: 1000 , error rate: 1.0%
size: 10000 , error rate: 1.25%
size: 100000 , error rate: 1.305%
bf.reserve方法。如果不使用该方法设置参数，那么布隆过滤器将按照默认参数进行设置，如下所示：key #指定存储元素的键，若已经存在,则bf.reserve会报错
error_rate=0.01 #表示错误率
initial_size=100 #表示预计放入布隆过滤器中的元素数量
当放入过滤器中的元素数量超过了 initial_size 值时，错误率 error_rate 就会升高。因此就需要设置一个较大 initial_size 值，避免因数量超出导致的错误率上升。
解决错误率过高的问题
错误率越低，所需要的空间也会越大，因此就需要我们尽可能精确的估算元素数量，避免空间的浪费。我们也要根据具体的业务来确定错误率的许可范围，对于不需要太精确的业务场景，错误率稍微设置大一点也可以。注意：如果要使用自定义的布隆过滤器需要在 add 操作之前，使用 bf.reserve 令显式地创建 key，格式如下：
布隆过滤器相比于平时常用的的列表、散列、等数据结构，其占用空间更少、效率更高，但缺点就是返回的结果具有概率性，并不是很准确。在理论情况下，添加的元素越多，误报的可能性就越大。再者，存放于布隆过滤器中的元素不容易被删除，因为可能出现会误删其他元素情况。client.execute_command("bf.reserve", "keyname", 0.001, 50000)