红色难题里用Redis过滤器到底咋整，redis过滤器那些事儿讲讲

行，那咱们就直接开唠这个“红色难题里用Redis过滤器到底咋整”的事儿，这事儿说白了，就是在一些特定的、要求很高的场景下（比如你提到的“红色难题”，我理解可能就是那种访问量巨大、数据海量、容错率极低的关键任务），怎么用好Redis这个叫“布隆过滤器”（Bloom Filter）的东西来挡一挡，省得数据库被冲垮，咱不用那些绕口的术语,就用人话把这事儿讲明白。

先唠唠这“过滤器”到底是个啥玩意儿？为啥需要它？

想象一下这个场景：你搞了个火爆的App，用户注册时得用手机号，每个手机号只能注册一次，最傻白甜的做法就是，用户输完手机号点击注册，你的程序就吭哧吭哧地去数据库里查一遍，看这个号有没有被人用过，如果没被用过，就完成注册；如果被用过了，就提示用户“此手机号已注册”。

平时用户量少的时候，这么干没问题，但万一赶上搞活动，一秒来好几万人注册，你这数据库每秒都得被查询好几万次，而且其中绝大部分查询结果都是“这个号没被注册过”（因为大部分用户是新来的），数据库压力山大，搞不好就慢如蜗牛甚至直接挂掉，这数据库一挂，整个App可能就瘫了，这就是你说的“红色难题”里的一种。

那咋办呢？这时候“布隆过滤器”就派上用场了，你可以把它理解成一个放在Redis里的、特别聪明的“预检员”，它的核心本领就一点：用很小的内存代价，飞快地告诉你“某个东西肯定不存在”或者“可能存在”。

它怎么做到的呢？它背后其实是几个哈希函数和一个很大的位数组（就是一堆0和1），当你把一个手机号“喂”给过滤器时，它会用这几个哈希函数分别算出几个位置，然后把这些位置在位数组上都标记为1，注意,是标记好多个位置。

等下次你要查这个手机号是否存在时，它还是用同样的哈希函数算出那几个位置，然后去看看位数组上这些位置是不是都是1。如果其中任何一个位置是0，那它就能百分百肯定地告诉你：“这手机号我绝对没见过！”（肯定不存在），但如果这些位置全是1，它只会说：“呃…这个手机号‘可能’见过”（可能存在）。

为啥是“可能”呢？因为不同的手机号经过哈希计算后，有可能标记的位置有重叠（这叫哈希碰撞），即使它说“可能存在”，也有极小的概率是误判（实际上这个手机号并没注册过），但关键是，它绝不会漏掉任何一个已经注册过的号（不会把“存在”判成“不存在”）。

在“红色难题”里，这玩意儿具体咋整？

回到注册的例子,我们就可以这么整：

1. 预热过滤器： 在系统上线或者搞活动之前，先把数据库里所有已经注册过的手机号，全部“教”给布隆过滤器，也就是把这些手机号一个个地添加到过滤器的位数组里，这个步骤可能有点慢,但只需要做一次。
2. 处理注册请求： 当有新用户来注册时，你的程序先不去麻烦数据库，而是先去问Redis里的这个布隆过滤器：“嘿，这个新手机号存在吗？”
3. 做出决策：
   • 如果过滤器非常肯定地说“肯定不存在”（有位子是0），那你程序就放心大胆地继续走注册流程，把数据写入数据库，因为过滤器说不存在，那就一定不存在，不会出现重复注册，这样一来，绝大部分无效的数据库查询（查重）就被这个“预检员”给挡掉了,数据库压力骤减。
   • 如果过滤器犹犹豫豫地说“可能存在”（所有位子都是1），这时候你的程序就不能直接相信了，因为有可能是个误判，那怎么办呢？为了确保万无一失，你的程序这时候再去数据库做一次精确的查询，由于经过过滤器第一轮筛查后，最终需要走到数据库查询这一步的请求已经非常少了（只有那些“可能存在”的）,数据库完全扛得住。

你看，这个策略的精髓就在于：用过滤器极快的速度和极低的内存消耗，扛住了绝大部分肯定是“不存在”的请求，只放行一小部分“可疑”的请求去让数据库做精准判断。 这是一种用空间（Redis内存）和一点点误判率,来换取数据库安全和系统高性能的经典设计。

用Redis实现时要注意的那些事儿

Redis自己并没有一个直接叫“Bloom Filter”的数据类型,但是有几种实现方式：

1. 用Redis的位图（Bitmap）自己实现： 这是最原始的方法，你需要自己写代码实现几个哈希函数，然后利用Redis的SETBIT和GETBIT命令来操作一个很大的位图，这种方法最灵活，但你得自己处理所有细节，比如哈希函数的选择、位图大小的计算等，比较麻烦。（来源：Redis官方文档对位图的介绍）
2. 用Redis的模块——RedisBloom： 这是现在最推荐的方式，RedisBloom是Redis的一个官方模块，它直接提供了布隆过滤器的完整命令，比如BF.ADD（添加元素）、BF.EXISTS（检查元素）。（来源：Redis Labs关于RedisBloom模块的介绍文档）你用起来就非常简单，像操作普通Redis命令一样，几行代码就搞定了，性能也好，这就好比你自己造轮子还是直接买了个成品汽车,显然用模块省心得多。

选择哪种？ 对于“红色难题”这种严肃场景，强烈建议直接用RedisBloom模块，稳定、高效、省心。

不能光说好处，也得聊聊它的“坑”

布隆过滤器不是万能的,有几个关键点必须心里有数：

• 误判率是天然的： 它天生就有一定的误判率，你需要根据你的数据量和能容忍的误判程度，来初始设置过滤器的大小和哈希函数的个数，如果位数组太小,误判率会飙升。
• 删除元素巨麻烦： 标准的布隆过滤器不支持直接删除某个元素，因为你把某个元素对应的位重置为0，可能会影响到其他也共享这些位的元素，如果要支持删除，需要用变种，计数布隆过滤器”，但这又会消耗更多内存。（来源：各种算法教材中关于布隆过滤器删除困难的普遍论述）
• 需要预热： 就像前面说的，你得先把已有的数据灌进去，不然过滤器一开始就是个“白痴”,啥都说不存在。

在应对“红色难题”这种高并发、大数据量的查询压力时，Redis布隆过滤器是一个非常给力的“守门员”，它的核心价值就是用微小的误判风险，换来数据库的平安和系统的流畅，具体实现上，最佳实践就是采用Redis的RedisBloom模块，然后根据业务情况调整好参数，只要理解了它的原理和局限性，用起来就能得心应手,成为你解决性能难题的一把利器。