红色的过滤器和redis过滤器怎么用，教程里讲了不少东西感觉挺实用的

首先需要说明一下,“红色的过滤器”这个说法，很可能是一个口误或特定场景下的俗称，在技术圈里，它通常指的是 布隆过滤器，这个名字的由来可能与其发明者布隆（Bloom）的名字音译有关，被一些人戏称为“红色过滤器”或直接理解为其颜色代表，下面我们将主要讲解布隆过滤器和Redis过滤器的使用。

布隆过滤器是什么？

想象一下你需要解决一个问题：你要判断一个人是不是你的网站的新访客，最笨的办法是每次有人访问，你就去翻一遍所有老访客的记录本，看看有没有他的名字，如果网站有上亿用户，这个查询会非常慢。

布隆过滤器就是一个聪明的小工具,它帮你用很小的空间代价，快速回答“某个东西可能在集合里”或者“肯定不在集合里”，它本质上是一个很长的二进制向量（你可以想象成一个超长的、只由0和1组成的数组）和一系列哈希函数。

它的工作方式很像你在参加一个大型会议时领取的胸牌,工作人员不需要记住所有参会者的脸，他们只需要看你胸前有没有挂那个特定的胸牌，有胸牌，你可能是参会者（因为胸牌可能被仿制或冒用）；但没有胸牌，你肯定不是参会者。

对应到技术层面：

• 二进制数组：就像是一排初始状态都是“0”的开关。
• 哈希函数：就像几个不同的印章，能把任何数据（比如一个用户名）盖出一个或多个独特的“印记”（即计算出几个数字位置）。
• 添加元素：当你要把一个数据加入过滤器时，就用这几个“印章”（哈希函数）在它身上盖一下，得到几个位置，然后把二进制数组上对应这些位置的开关从“0”拨到“1”。
• 查询元素：当你要查询一个数据是否存在时，同样用这些“印章”盖一下，得到几个位置，如果这些位置全部都是“1”，那么系统会说：“这个数据可能存在”，如果其中任何一个位置是“0”，那么系统会肯定地说：“这个数据肯定不存在”。

为什么是“可能”存在？ 因为不同的数据经过哈希计算后，有极小的概率会指向二进制数组中完全相同的位置（这被称为哈希碰撞），布隆过滤器存在一定的误判率，但它绝不会漏判（即不会把存在的说成不存在）。

Redis过滤器又是什么？

Redis本身是一个速度极快的内存数据库,而Redis过滤器，其实就是Redis数据库提供的一种功能，让你能够直接使用布隆过滤器的能力，因为布隆过滤器需要存储那个很长的二进制数组，并且保证多个服务都能访问到它，而Redis正好完美满足这个需求：它速度快（内存操作），并且支持分布式访问。

当我们说“使用Redis过滤器”时，通常指的是使用Redis的 RedisBloom 模块，这个模块为Redis增加了布隆过滤器等概率性数据结构的命令。

具体怎么用？（基于RedisBloom模块的教程）

教程中通常会教你如何安装RedisBloom模块,然后在命令行或者代码中使用它，这里用简单的语言描述一下核心步骤和命令：

1. 安装准备：你需要确保你的Redis服务器加载了RedisBloom模块，这可能需要在启动Redis时通过参数指定模块路径，或者使用已经预装该模块的云Redis服务。

2. 创建一个布隆过滤器： 在Redis中，你不需要显式地“创建”一个过滤器，你会在第一次使用的时候定义它，关键命令是 BF.RESERVE，这个命令允许你预先设定这个过滤器的容量和可接受的误判率。 在Redis命令行中输入：

   BF.RESERVE my_filter 0.01 100000

   这行命令的意思是：创建一个名叫 my_filter 的布隆过滤器，它预计要存放10万个元素，并且期望的误判率不超过1%（0.01），提前设置能优化性能。

3. 向过滤器中添加元素： 使用 BF.ADD 命令。

   BF.ADD my_filter "user123"

   这表示把字符串 "user123" 添加到名为 my_filter 的过滤器中，如果添加成功，Redis会返回整数 1。

4. 检查元素是否存在： 使用 BF.EXISTS 命令。

   BF.EXISTS my_filter "user123"

   Redis会返回 1，表示“很可能存在”。 如果你查询一个没加过的：

   BF.EXISTS my_filter "hacker"

   Redis会返回 0，表示“肯定不存在”。

5. 批量操作： 教程里肯定会提到批量操作很实用，因为能减少网络请求，对应的命令是 BF.MADD（批量添加）和 BF.MEXISTS（批量检查）。 一次性检查多个用户：

   BF.MEXISTS my_filter "user123" "user456" "hacker"

   Redis会返回一个数组,[1, 1, 0]，分别对应每个元素的检查结果。

教程里觉得实用的场景有哪些？

教程通常会强调布隆过滤器在解决特定问题上的巨大威力：

• 缓存穿透问题：这是最经典的用法，如果黑客一直请求一个数据库中根本不存在的数据，每次请求都会穿过缓存直接打到数据库上，可能导致数据库崩溃，在查询缓存和数据库之前，先用布隆过滤器查一下，如果过滤器说“肯定不存在”，就直接拒绝请求，完美保护了数据库。
• 推荐系统去重：比如给用户推送新闻，需要避免推送已经读过的，可以把用户读过的新闻ID放进布隆过滤器，推送前检查一下，虽然可能有极小的误判（某条新闻没读过但被判定为读过，从而不推送），但保证了绝不会重复推送，用很小的误差换来了巨大的性能提升。
• 垃圾邮件识别：判断一个邮件地址是否是已知的垃圾邮件发送者。

布隆过滤器（可能被称作红色过滤器）是一个用空间换时间、允许一点点误差的“侦察兵”，而Redis过滤器则是让你在分布式系统中方便地启用这个“侦察兵”的强大工具，教程的价值就在于用具体的命令和场景，告诉你如何把这个看似复杂的理论，变成几行代码就能解决的实际问题。