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那些年向前冲 大厂二面：Redis的分布式布隆过滤器是什么原理？( 二 )


在使用bf.add命令添加元素之前 ， 使用bf.reserve命令创建一个自定义的布隆过滤器 。 bf.reserve命令有三个参数 ， 分别是：
key：键error_rate：期望错误率 ， 期望错误率越低 ， 需要的空间就越大 。 capacity：初始容量 ， 当实际元素的数量超过这个初始化容量时 ， 误判率上升 。比如：
>bf.reserveone-more-filter0.00011000000OK如果对应的key已经存在时 ， 在执行bf.reserve命令就会报错 。 如果不使用bf.reserve命令创建 ， 而是使用Redis自动创建的布隆过滤器 ， 默认的error_rate是0.01 ， capacity是100 。
布隆过滤器的error_rate越小 ， 需要的存储空间就越大 ， 对于不需要过于精确的场景 ， error_rate设置稍大一点也可以 。 布隆过滤器的capacity设置的过大 ， 会浪费存储空间 ， 设置的过小 ， 就会影响准确率 ， 所以在使用之前一定要尽可能地精确估计好元素数量 ， 还需要加上一定的冗余空间以避免实际元素可能会意外高出设置值很多 。 总之 ， error_rate和capacity都需要设置一个合适的数值 。
布隆过滤器的应用解决缓存穿透的问题一般情况下 ， 先查询缓存是否有该条数据 ， 缓存中没有时 ， 再查询数据库 。 当数据库也不存在该条数据时 ， 每次查询都要访问数据库 ， 这就是缓存穿透 。 缓存穿透带来的问题是 ， 当有大量请求查询数据库不存在的数据时 ， 就会给数据库带来压力 ， 甚至会拖垮数据库 。
可以使用布隆过滤器解决缓存穿透的问题 ， 把已存在数据的key存在布隆过滤器中 。 当有新的请求时 ， 先到布隆过滤器中查询是否存在 ， 如果不存在该条数据直接返回；如果存在该条数据再查询缓存查询数据库 。
黑名单校验发现存在黑名单中的 ， 就执行特定操作 。 比如：识别垃圾邮件 ， 只要是邮箱在黑名单中的邮件 ， 就识别为垃圾邮件 。 假设黑名单的数量是数以亿计的 ， 存放起来就是非常耗费存储空间的 ， 布隆过滤器则是一个较好的解决方案 。 把所有黑名单都放在布隆过滤器中 ， 在收到邮件时 ， 判断邮件地址是否在布隆过滤器中即可 。
总结今天老顾带着大家了解了redis布隆过滤器的原理 ， 以及应用场景；希望能给小伙伴带来帮助 ， 谢谢！！！
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