ubuntu16.04安装，使用redis布隆过滤器示例

简言

1. 环境：ubuntu16.04，redis版本:5.0.7，布隆过滤器实现版本：RedisBloom1.1.1

2. 默认情况，下载安装redis时是不带布隆过滤器功能的，它是以插件的形式提供服务，需要手动加载（修改配置文件后重启redis或者用命令module load来动态加载）

3. RedisBloom的官方地址：https://github.com/RedisBloom/RedisBloom

4. 预设布隆过滤器的空间时，如果不知道误判率，容量，实际占用空间，哈希函数个数设置多少合适，可以在这个网站计算 https://hur.st/bloomfilter/?n=10000&p=0.001&m=&k=

下载安装

1. 运行命令 wget https://github.com/RedisLabsModules/rebloom/archive/v1.1.1.tar.gz，我们这里下载的是1.1.1版本，还有其他版本供选择

2. 运行命令 tar -zxvf v1.1.1.tar.gz 解压，解压后的文件夹如下

3. 进入目录 RedisBloom-1.1.1后，运行命令 make 即可编译出so文件，如下

4. 打开我们redis-server用的配置文件redis.conf，在MODULES模块下添加一行 loadmodule /usr/local/redis/redis-stable/RedisBloom-1.1.1/rebloom.so，如下图

5. 重新启动redis-server（注意：一定要使用我们刚才修改的redis.conf配置文件），连接进redis，运行命令可以查看所有已加载的module，可以看到布隆过滤器（模块名：bf，版本：10101）

使用示例

1. bf.add 往一个布隆过滤器中添加单个元素（若该过滤器不存在时，会自动创建），成功添加返回1，失败返回0

2. bf.madd 往一个布隆过滤器中添加多个元素（若该过滤器不存在时，会自动创建），返回一个数组，和请求参数一一对应，成功的为1，失败的为0

3. bf.exists 判断是否存在一个元素，存在的返回1，不存在的返回0，注意：布隆过滤器的最大特点，它返回0时表示元素一定不存在；返回1时元素大概率是存在的，极小概率不存在，这个误判概率到底有多大决定于我们给它的配置

4. bf.mexists 判断多个元素是否存在，返回一个数组，和请求参数一一对应，存在的为1，不存在的为0，注意：同样存在误判概率

5. bf.debug 查看一个布隆过滤器的信息

第一行的size表当前元素数，这里为7，注意这个值很大时不一定准确

第二行表第一层数据块的信息，我们没有使用bf.reserve指定配置时，布隆过滤器会自动初始化，当添加的元素超过当前容量时，会自动初始化下一层数据块

bytes 表该层数据的字节数，128也就是128字节

bits 表该层数据的位数，1024也就是1024个位，其实就是前面的128字节*8=1024位

hashes 表哈希函数的个数

hashwitdth 不清楚，以后再研究

capacity 表该层的最大容量，106表最多可以放106个元素

size 表该层目前的元素数

ratio 表误判率，就是前面的bf.exists返回的误判率

6. bf.reserve 预设一个布隆过滤器的初始值，参数依次为：过滤器名字，误判率，容量，容量只是我们建议的容量，它会根据实际情况调整

技巧

如果不知道误判率，容量，实际占用空间，哈希函数个数这些设置多少合适，可以到这个网站上计算 https://hur.st/bloomfilter/?n=10000&p=0.001&m=&k= 输入容量，误判率后它会自动计算出来

如下图所示：

预设容量为10000，误判率为0.001（也就是0.1%）时，最佳的哈希函数是10个(这个影响布隆过滤器的效率)，预计占用容量17.55K

你可以单独修改容量，这时哈希函数的个数就会增加；也可以单独修改哈希函数的个数，这时容量就会增加

想要最佳容量和性能时，建议使用它给的数值即可，这个是最优解，至于其中的数学证明知乎上有一篇不错文章可以自行搜索

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