ブルームフィルタへのバルク挿入データによって、Luaのスクリプト
：に関するブルームフィルタの原理は、ブログに書いた前アルゴリズム（3）---ブルームフィルタの原則を
実際の開発プロセスでは、多くの場合の手順のいずれかを実行することは、現在のキーがあるかどうかを決定することです。
このブログは、次の3つの部分に分かれていること：
1、几种方式判断当前key是否存在的性能进行比较。
2、Redis实现布隆过滤器并批量插入数据,并判断当前key值是否存在。
3、针对以上做一个总结。まず、性能比較
次の方法を比較するための主要なパフォーマンステスト：
1、リストには、メソッドが含まれています
2、のcontainsKeyメソッドの地図
3、Googleのブルームフィルタ方式mightContain
前提准备
SpringBootプロジェクトを始めるときに、コレクションの一覧を表示し、地図の収集、Googleのブルームフィルタは、ストレージの分散500万条の長さ32位的Stringの文字列を。
1、デモ・コード
@Slf4j
@RestController
public class PerformanceController {
/**
* 存储500万条数据
*/
public static final int SIZE = 5000000;
/**
* list集合存储数据
*/
public static List<String> list = Lists.newArrayListWithCapacity(SIZE);
/**
* map集合存储数据
*/
public static Map<String, Integer> map = Maps.newHashMapWithExpectedSize(SIZE);
/**
* guava 布隆过滤器
*/
BloomFilter<String> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.unencodedCharsFunnel(), SIZE);
/**
* 用来校验的集合
*/
public static List<String> exist = Lists.newArrayList();
/**
* 计时工具类
*/
public static Stopwatch stopwatch = Stopwatch.createUnstarted();
/**
* 初始化数据
*/
@PostConstruct
public void insertData() {
for (int i = 0; i < SIZE; i++) {
String data = UUID.randomUUID().toString();
data = data.replace("-", "");
//1、存入list
list.add(data);
//2、存入map
map.put(data, 0);
//3、存入本地布隆过滤器
bloomFilter.put(data);
//校验数据 相当于从这500万条数据,存储5条到这个集合中
if (i % 1000000 == 0) {
exist.add(data);
}
}
}
/**
* 1、list 查看value是否存在 执行时间
*/
@RequestMapping("/list")
public void existsList() {
//计时开始
stopwatch.start();
for (String s : exist) {
if (list.contains(s)) {
log.info("list集合存在该数据=============数据{}", s);
}
}
//计时结束
stopwatch.stop();
log.info("list集合测试，判断该元素集合中是否存在用时:{}", stopwatch.elapsed(MILLISECONDS));
stopwatch.reset();
}
/**
* 2、查看map 判断k值是否存在 执行时间
*/
@RequestMapping("/map")
public void existsMap() {
//计时开始
stopwatch.start();
for (String s : exist) {
if (map.containsKey(s)) {
log.info("map集合存在该数据=============数据{}", s);
}
}
//计时结束
stopwatch.stop();
//获取时间差
log.info("map集合测试，判断该元素集合中是否存在用时:{}", stopwatch.elapsed(MILLISECONDS));
stopwatch.reset();
}
/**
* 3、查看guava布隆过滤器 判断value值是否存在 执行时间
*/
@RequestMapping("/bloom")
public void existsBloom() {
//计时开始
stopwatch.start();
for (String s : exist) {
if (bloomFilter.mightContain(s)) {
log.info("guava布隆过滤器存在该数据=============数据{}", s);
}
}
//计时结束
stopwatch.stop();
//获取时间差
log.info("bloom集合测试，判断该元素集合中是否存在用时:{}", stopwatch.elapsed(MILLISECONDS));
stopwatch.reset();
}
}2、テスト出力
测试结果
実際には、ここでは、単一のカウントそうであればあれば、その後があるかどうかを確認する方法ごとに5回行われ500万条数据，且每条数据长度为32位的String类型情况下、おそらく描くことができます。
1、List的contains方法执行所需时间，大概80毫秒左右。
2、Map的containsKey方法执行所需时间，不超过1毫秒。
3、Google布隆过滤器 mightContain 方法，不超过1毫秒。总结
ここでは、高効率のリストの理由よりも、言うまでもなく、地図、私は彼らがとても速いスピードであるとは思いませんでした。私もテスト100万条数据通过list遍历key时间竟然也不超过1毫秒。このことから、実際の開発プロセスでは、データの場合
量は、ほとんどの場合、実際には、ではありません。
3、メモリ分析を取ります
上記のパフォーマンスの観点からは、Googleのブルームフィルタは、データの量は、完全に上記決して十億、ブルームフィルタを考慮する必要を解決しませんが、データの膨大な量であればすることができて、本当に小さい場合、実際にはまったく利点はありませんレベル
確かにコレクションして、効率が受け入れることができないが、総メモリが受け入れられないことを言っていないではない、ということですか。
のは、リストコレクションに格納されたデータは、どのくらいのメモリニーズを占め5億道路の次の32バイトのキー値をカウントしてみましょう。
500万 * 32 = 16000000字节 ≈ 152MB
コレクションは、これは明らかに受け入れられない、このような大規模なメモリを占めました。
その後、我々はメモリを説明するために必要なブルームフィルタを計算します
提供ビット配列サイズがm、nはサンプル数、誤り率pです。
問題は、n見ることができます= 500ワン、P = 3％（Googleのブルームフィルタのデフォルトは3％で、我々はまた、変更することができます）
式によって算出しました：
m ≈ 16.7MB
より多くを受け取ることができません。
だから、Googleのブルームフィルタも大きな欠点であります
1、每次项目启动都要重新将数据存入Google布隆过滤器，消费额外的资源。
2、分布式集群部署架构中，需要在每个集群节点都要存储一份相同数据到布隆过滤器中。
3、随着数据量的加大，布隆过滤器也会占比较大的JVM内存，显然也不够合理。だから、より良い解決策は、分散クラスタとしてブルームフィルタのRedisを使用することであります。
二、Redisのブルームフィルタ
1、Redisのサーバーを設定します
あなたが使用していない場合はドッカーを、あなたは、サーバー上のRedisを展開した後、別のサポートRedisのブルームフィルタプラグインをインストールする必要がありますrebloom。
ドッキングウィンドウの展開は、単に次のコマンドを非常に簡単ですので、あなたが使用している場合：
docker pull redislabs/rebloom # 拉取镜像
docker run -p 6379:6379 redislabs/rebloom # 运行容器このインストールは成功しました。
2、Luaのスクリプト一括挿入
SpringBoot私はここに出てきた完全なコードを貼り付けていない、最後の記事は、私はここで、我々は下のスクリプトの意味についての話、プロジェクトのgithubの添付を取り上げます。
bloomFilter-inster.lua
local values = KEYS
local bloomName = ARGV[1]
local result_1
for k,v in ipairs(values) do
result_1 = redis.call('BF.ADD',bloomName,v)
end
return result_11）パラメータ説明
ここではKEYSとARGV[1]私たちは、JavaコードでredisTemplateを渡すために必要なすべてのソリューションがあります
execute(RedisScript<T> script, List<K> keys, Object... args)- スクリプトエンティティは、一括挿入用のluaスクリプトをカプセル化。
- キースクリプトのためKEYS。
- ARGV [1]第一の可変パラメータに、可変入力パラメータ複数の場合、取得する..... ARGV [2]であることができます。
2）トラバーサル
1を横断する2つの方法がありますLuaのスクリプトがあるipairs他は、pairs彼らはまだ相違していること。ここを参照することができますブログエントリ以下、起動しません。
注意LuaのJavaのトラバーサルのトラバーサルとも少し違う、私たちはJavaで0から始めている、とのLuaスクリプトkについては、開始するには1からです。
3）コマンドを挿入
BF.ADDコマンドは、ブルームフィルタデータに挿入され、挿入は正常に返さtrueに。
3、判断布隆过滤器元素是否存在Lua脚本
bloomFilter-exist.lua
local bloomName = KEYS[1]
local value = KEYS[2]
-- bloomFilter
local result_1 = redis.call('BF.EXISTS', bloomName, value)
return result_1从这里我们可以很明显看到， KEYS[1]对于的是keys集合的get(0)位置,所以说Lua遍历是从1开始的。
BF.EXISTS 是判断布隆过滤器中是否存在该数据命令，存在返回true。
4、测试
我们来测下是否成功。
@Slf4j
@RestController
public class RedisBloomFilterController {
@Autowired
private RedisService redisService;
public static final String FILTER_NAME = "isMember";
/**
* 保存 数据到redis布隆过滤器
*/
@RequestMapping("/save-redis-bloom")
public Object saveReidsBloom() {
//数据插入布隆过滤器
List<String> exist = Lists.newArrayList("11111", "22222");
Object object = redisService.addsLuaBloomFilter(FILTER_NAME, exist);
log.info("保存是否成功====object:{}",object);
return object;
}
/**
* 查询 当前数据redis布隆过滤器是否存在
*/
@RequestMapping("/exists-redis-bloom")
public void existsReidsBloom() {
//不存在输出
if (!redisService.existsLuabloomFilter(FILTER_NAME, "00000")) {
log.info("redis布隆过滤器不存在该数据=============数据{}", "00000");
}
//存在输出
if (redisService.existsLuabloomFilter(FILTER_NAME, "11111")) {
log.info("redis布隆过滤器存在该数据=============数据{}", "11111");
}
}
}这里先调插入接口，插入两条数据，如果返回true则说明成功，如果是同一个数据第一次插入返回成功，第二次插入就会返回false，说明重复插入相同值会失败。
然后调查询接口，这里应该两条日志都会输出，因为上面"00000"是取反的，多了个！号。
我们来看最终结果。
符合我们的预期，说明，redis布隆过滤器从部署到整合SpringBoot都是成功的。
三、总结
下面个人对整个做一个总结吧。主要是思考下，在什么环境下可以考虑用以上哪种方式来判断该元素是否存在。
1、数据量不大，且不能有误差。
那么用List或者Map都可以，虽然说List判断该元素是否存在采用的是遍历集合的方式，在性能在会比Map差，但就像上面测试一样，100万的数据，
List遍历和Map都不超过1毫秒，选谁不都一样，何必在乎那0.几毫秒的差异。
2、数据量不大，且允许有误差。
这就可以考虑用Google布隆过滤器了，尽管查询数据效率都差不多，但关键是它可以减少内存的开销，这就很关键。
3、数据量大，且不能有误差。
如果说数量大，为了提升查询元素是否存在的效率，而选用Map的话，我觉得也不对，因为如果数据量大，所占内存也会更大，所以我更推荐用
Redis的map数据结构来存储数据，这样可以大大减少JVM内存开销，而且不需要每次重启都要往集合中存储数据。
4、数据量大，且允许有误差。
如果是单体应用，数据量内存也可以接收，那么可以考虑Google布隆过滤器，因为它的查询速度会比redis要快。毕竟它不需要网络IO开销。
如果是分布式集群架构，或者数据量非常大，那么还是考虑用redis布隆过滤器吧，毕竟它不需要往每一节点都存储数据，而且不占用JVM虚拟机内存。
Github地址：https://github.com/yudiandemingzi/spring-boot-redis-lua
参考
3、Lua泛型for遍历table时ipairs与pairs的区别
只要自己变优秀了，其他的事情才会跟着好起来（上将10）