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Redis 布隆过滤器

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面试中被问及缓存穿透怎么解决，Redis布隆过滤器绝对是高频答案。但很多候选人知其然不知其所以然，今天我们就来深入剖析Redis布隆过滤器，下次被问到就能侃侃而谈了！

布隆过滤器是什么？原理简单说

想象你有一个超大的位数组（一堆0和1）和几把不同的哈希“勺子”。当你往布隆过滤器里“加料”（一个元素）时，就用这几把勺子分别舀一下（哈希计算），得到几个位置，然后把位数组上这些位置都标记成1（布隆过滤器位数组置1）。

布隆过滤器核心结构示意图

下次你想查这个“料”在不在，再用同样的勺子去舀同样的位置（哈希计算），看看这些位置是不是都是1。如果全是1，布隆过滤器就说“可能在哦！”；要是有任何一个位置是0，那它肯定拍胸脯保证“绝对没加过！”（布隆过滤器判断元素存在性原理）。

为啥说它“可能不准”？优缺点分析

布隆过滤器的最大优势就是省空间、查询快（时间复杂度O(k)，k是哈希函数个数）。比如你用Redis布隆过滤器判断10亿条URL是否被爬过，可能只需要几百MB内存，而用HashSet早就爆了（布隆过滤器节省空间优势）。

但它的硬伤是存在误判率（False Positive）。为什么呢？因为不同元素的不同哈希“勺子”可能会舀到同一个位置（哈希冲突）。当位数组越来越满，这个位置被别人标记成1的概率就越大。即使某个元素你没加过，但它对应的几个位置恰好都被其他元素碰巧标记成了1（其他元素导致位数组置1），布隆过滤器就会误以为它存在。记住，它只会错杀（误判存在），不会放过（不存在就是不存在）！

所以，Redis布隆过滤器特别适合用在能容忍一定误判、对空间敏感、需要快速判断元素是否存在的场景。

Redis布隆过滤器实战应用场景

1. 解决缓存穿透神器： 这是Redis布隆过滤器最经典的面试题应用！当查询一个根本不存在的数据（比如不存在的用户ID），请求每次都绕过缓存直达数据库。在查询缓存前，先用Redis布隆过滤器判断这个Key是否存在。如果布隆过滤器说“不存在”，直接返回空，保护数据库（布隆过滤器防止缓存穿透）；如果说“可能存在”，再去查缓存/DB。 缓存穿透与布隆过滤器拦截流程

2. 爬虫URL去重： 判断一个URL是否已经被爬取过。海量URL用传统集合存吃不消，Redis布隆过滤器轻松搞定（布隆过滤器URL去重）。

3. 邮件黑名单/垃圾邮件过滤： 快速判断发件人邮箱是否在黑名单中。

4. 防止重复推荐/防重提交： 比如判断某篇新闻是否已经推荐给某个用户，或者判断用户的某个请求（如秒杀订单）是否是第一次提交（布隆过滤器防重提交）。

Redis中如何使用布隆过滤器？

Redis 4.0 开始提供了官方模块 RedisBloom。常用命令很简单：

• BF.ADD key item: 向key对应的布隆过滤器添加元素。
• BF.EXISTS key item: 检查元素是否（可能）存在于key对应的布隆过滤器中。
• BF.RESERVE key error_rate initial_size: 关键！ 创建布隆过滤器时预估容量和期望的误判率。

面试必问点：初始化参数怎么选？ 被问到Redis布隆过滤器的参数时别慌：

• initial_size (n): 你预估要存多少个元素。这个值一定要估计准，否则实际元素远超它时，误判率会飙升（布隆过滤器容量影响误判率）！
• error_rate (p): 你期望能容忍的最大误判率，比如0.01（1%）。值越小，需要的位数组越大，哈希函数也越多（布隆过滤器误判率设置）。

RedisBloom参数调优示意图

总结

Redis布隆过滤器是一个强大的概率型数据结构，核心价值在于空间效率极高且查询极其迅速，特别擅长解决海量数据存在性判断问题，尤其是在应对缓存穿透这个老大难问题上表现出色（Redis布隆过滤器核心价值）。使用时务必清楚理解其误判特性，并根据业务场景仔细设置初始容量initial_size和误判率error_rate这两个关键参数（布隆过滤器使用注意事项）。

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