Redis处理高并发之布隆过滤器详解

什么是布隆过滤器

布隆过滤器是一种非常高效的数据结构，主要用于判断某个元素是否存在于一个集合中。其主要原理是: 利用位数组实现，通过哈希函数对元素进行多次哈希映射，将结果对位数组长度取模，保存到位数组对应的下标中。布隆过滤器不会漏判存在的元素，但可能会误判一个不存在的元素，误判率可以自行调整。

Redis中的布隆过滤器

Redis中的布隆过滤器是基于内置的BITMAP类型实现的一种数据结构，支持快速插入、删除和查询元素，布隆过滤器在处理高并发场景下有很好的性能表现。

Redis提供了以下两个命令操作布隆过滤器：

• BF.ADD key element [element ...]：向指定的key对应的布隆过滤器中添加一个或多个元素
• BF.EXISTS key element：判断指定的element是否在对应的布隆过滤器中存在

Redis中的布隆过滤器示例

在实际应用中，布隆过滤器可以用于防止高并发下的重复提交、重复操作等情况。下面通过两个场景来说明Redis中的布隆过滤器的使用方法。

场景1：防止高并发下的重复提交

前端用户在提交一个操作请求时，通过Ajax向后端发送一个请求，此时若前端用户通过多次点击提交来实现重复提交，则会导致后端处理同一请求多次，影响系统性能。可以通过布隆过滤器来判断当前请求是否已经处理过来避免这种情况。

// 判断是否已处理
if (redis.call('BF.EXISTS', KEYS[1], ARGV[1]) == 1) then
    -- 已处理过，返回false表示重复提交
    return false
else
    -- 未处理，则保存请求id到布隆过滤器中
    redis.call('BF.ADD', KEYS[1], ARGV[1])
    return true
end

场景2：防止高并发下的重复操作

某些操作需要保证只执行一次，但在高并发的情况下可能会被多次执行。通过布隆过滤器可以很好的解决这个问题，已经执行过的操作保存在布隆过滤器中作为过滤器来保证操作的幂等性。

// 判断是否已执行过此操作
if (redis.call('BF.EXISTS', KEYS[1], ARGV[1]) == 1) then
    -- 已执行过，返回true
    return true
else
    -- 未执行，则执行此操作并将操作标记为已执行
    redis.call('BF.ADD', KEYS[1], ARGV[1])
    -- 执行操作
    ...
    return false
end

总结

布隆过滤器是一种非常高效的数据结构，在Redis中的使用方法也非常简单。通过布隆过滤器可以很好的解决高并发下的重复操作、重复提交等问题，相比其他方案，布隆过滤器几乎没有额外的存储开销和时间开销。