一. 布隆过滤器简介
布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都比一般的算法要好的多，缺点是有一定的误识别率和删除困难。
二. 常用场景
1. 解决缓存穿透
2. 数据去重，如用户是否发送过短信
3. 特定数据识别
三. go-zero的布隆过滤器实现
1. 简介
依赖redis.bitmap, 将数据多次hash后，插入到多个特定位，并设置为1。当进行数据检测时，经过相同hash后，检测所有位，只要其中一位为0，则代表数据不存在，否则数据可能存在。
2. 布隆过滤器结构体
type (
// A Filter is a bloom filter.
// 结构体
Filter struct {
bits uint
bitSet bitSetProvider
}
// 位数组接口定义
bitSetProvider interface {
check([]uint) (bool, error)
set([]uint) error
}
)3. 初始化方法
func New(store *redis.Redis, key string, bits uint) *Filter {
return &Filter{
bits: bits,
bitSet: newRedisBitSet(store, key, bits),
}
}初始化方法比较简单，具体操作依赖newRedisBitSet
4. newRedisBitSet方法
func newRedisBitSet(store *redis.Redis, key string, bits uint) *redisBitSet {
return &redisBitSet{
store: store,
key: key,
bits: bits,
}
}简单的初始化, 初始化结束
5. 数据添加--Add
func (f *Filter) Add(data []byte) error {
// 获取数据多次hash后的各key
locations := f.getLocations(data)
// 插入数据
return f.bitSet.set(locations)
}首先获取hash后的key的切片，然后调用set方法，将数据插入位数组(redis.bitmap)
6. 数据添加--set
func (r *redisBitSet) set(offsets []uint) error {
// 将[]uint转为[]string
args, err := r.buildOffsetArgs(offsets)
if err != nil {
return err
}
// 执行lua脚本
_, err = r.store.Eval(setScript, []string{r.key}, args)
if err == redis.Nil {
return nil
}
return err
}首先将[]uint转为[]string, 因为redis lua需要[]string,然后执行lua脚本进行数据插入，使用lua是为了保证原子性
7. 数据添加--lua脚本
setScript = `
for _, offset in ipairs(ARGV) do
redis.call("setbit", KEYS[1], offset, 1)
end
`for循环获取到每个偏移量，使用setbit命令设置各偏移量为1
8. 数据检测--Exists
func (f *Filter) Exists(data []byte) (bool, error) {
// 同数据set一致，获取数据多次hash后，偏移量切片
locations := f.getLocations(data)
// 调用check方法进行检测
isSet, err := f.bitSet.check(locations)
if err != nil {
return false, err
}
return isSet, nil
}首先调用getLocations方法获取数据多次hash后偏移量切片，调用check方法进行数据检测
9. 数据检测--check
func (r *redisBitSet) check(offsets []uint) (bool, error) {
// []uint转为[]string,和set调用的一致
args, err := r.buildOffsetArgs(offsets)
if err != nil {
return false, err
}
//执行lua脚本，检测各偏移量数据是否都存在
resp, err := r.store.Eval(testScript, []string{r.key}, args)
// 根据返回值判断数据是否存在
// key不存在特殊处理
if err == redis.Nil {
return false, nil
} else if err != nil {
return false, err
}
exists, ok := resp.(int64)
if !ok {
return false, nil
}
return exists == 1, nil
}执行lua脚本判断数据是否存在，根据返回值返回数据是否存在
10. 数据检测--lua脚本
testScript = `
for _, offset in ipairs(ARGV) do
if tonumber(redis.call("getbit", KEYS[1], offset)) == 0 then
return false
end
end
return true
`fou循环判断各偏移量是否存在，只要有一个为0,就代表数据不存在，各offset都为1则代表数据存在
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