Redis高阶5-布隆过滤器

Redis布隆过滤器

​ 由一个初始值都为零的bit数组和多个哈希函数构成，用来快速判断集合中是否存在某个元素

目的	减少内存占用
方式	不保存数据信息，只是在内存中做一个是否存在的标记flag

布隆过滤器（英语：Bloom Filter）是 1970 年由布隆提出的。

它实际上是一个很长的二进制数组(00000000)+一系列随机hash算法映射函数，主要用于判断一个元素是否在集合中。

通常我们会遇到很多要判断一个元素是否在某个集合中的业务场景，一般想到的是将集合中所有元素保存起来，然后通过比较确定。

链表、树、哈希表等等数据结构都是这种思路。但是随着集合中元素的增加，我们需要的存储空间也会呈现线性增长，最终达到瓶颈。同时检索速度也越来越慢，上述三种结构的检索时间复杂度分别为O(n),O(logn),O(1)。这个时候，布隆过滤器（Bloom Filter）就应运而生

特点

• 高效的插入和查询，占用空间少，返回的结果是不确定性+不完美的
• 一个元素如果判断结果：存在时，元素不一定存在；不存在，则一定不存在
• 布隆过滤器可以添加元素，但是不能删除元素，由于涉及hashcode判断依据，删掉元素会导致误判率增加

原理

布隆过滤器(Bloom Filter) 是一种专门用来解决去重问题的高级数据结构。

实质就是一个大型***位数组***和几个不同的无偏hash函数(无偏表示分布均匀)。由一个初值都为零的bit数组和多个个哈希函数构成，用来快速判断某个数据是否存在。但是跟 HyperLogLog 一样，它也一样有那么一点点不精确，也存在一定的误判概率

添加key时

使用多个hash函数对key进行hash运算得到一个整数索引值，对位数组长度进行取模运算得到一个位置，

每个hash函数都会得到一个不同的位置，将这几个位置都置1就完成了add操作。

查询key时

只要有其中一位是零就表示这个key不存在，但如果都是1，则不一定存在对应的key。

***结论：***有，是可能有 无，是肯定无

hash冲突导致数据不准确

当有变量被加入集合时，通过N个映射函数将这个变量映射成位图中的N个点，

把它们置为 1（假定有两个变量都通过 3 个映射函数）。

hash函数

哈希函数的概念是：将任意大小的输入数据转换成特定大小的输出数据的函数，转换后的数据称为哈希值或哈希编码，也叫散列值

如果两个散列值是不相同的（根据同一函数）那么这两个散列值的原始输入也是不相同的。

这个特性是散列函数具有确定性的结果，具有这种性质的散列函数称为单向散列函数。

散列函数的输入和输出不是唯一对应关系的，如果两个散列值相同，两个输入值很可能是相同的，但也可能不同，

这种情况称为“散列碰撞（collision）”。

用 hash表存储大数据量时，空间效率还是很低，当只有一个 hash 函数时，还很容易发生哈希碰撞。

代码实现

Set<Integer> hashCodeSet = new HashSet<>();for (int i = 0; i <200000; i++) {int hashCode = new Object().hashCode();if(hashCodeSet.contains(hashCode)) {System.out.println("出现了重复的hashcode: "+hashCode+"\t 运行到"+i);break;}hashCodeSet.add(hashCode);}System.out.println("Aa".hashCode());System.out.println("BB".hashCode());System.out.println("柳柴".hashCode());System.out.println("柴柕".hashCode());

使用3步骤

1. 初始化bitmap

   布隆过滤器 本质上 是由长度为 m 的位向量或位列表（仅包含 0 或 1 位值的列表）组成，最初所有的值均设置为 0

2. 添加占坑位

   当我们向布隆过滤器中添加数据时，为了尽量地址不冲突，会使用多个 hash 函数对 key 进行运算，算得一个下标索引值，然后对位数组长度进行取模运算得到一个位置，每个 hash 函数都会算得一个不同的位置。再把位数组的这几个位置都置为 1 就完成了 add 操作。

   例如，我们添加一个字符串wmyskxz，对字符串进行多次hash(key) → 取模运行→ 得到坑位

   

3. 判断是否存在

   向布隆过滤器查询某个key是否存在时，先把这个 key 通过相同的多个 hash 函数进行运算，查看对应的位置是否都为 1，

   只要有一个位为零，那么说明布隆过滤器中这个 key 不存在；

   如果这几个位置全都是 1，那么说明极有可能存在；

   因为这些位置的 1 可能是因为其他的 key 存在导致的，也就是前面说过的hash冲突。。。。。

   就比如我们在 add 了字符串wmyskxz数据之后，很明显下面1/3/5 这几个位置的 1 是因为第一次添加的 wmyskxz 而导致的；

   此时我们查询一个没添加过的不存在的字符串inexistent-key，它有可能计算后坑位也是1/3/5 ，这就是误判了

​

使用场景

1. 解决缓存穿透的问题，和redis结合bitmap使用

   *缓存穿透是什么*

   一般情况下，先查询缓存redis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，相当于redis前面挡着一个布隆过滤器。

   当有新的请求时，先到布隆过滤器中查询是否存在：

   如果布隆过滤器中不存在该条数据则直接返回；

   如果布隆过滤器中已存在，才去查询缓存redis，如果redis里没查询到则再查询Mysql数据库

   

2. 黑名单校验，识别垃圾邮件

   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。

3. 安全连接网址，全球上10亿的网址判断

4. …

案例

1. 整体架构

   

2. springboot+redis+mybatis整合

   Mybatis通用Mapper4

   • t_customer用户表SQL

     CREATE TABLE `t_customer` (`id` int(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,`cname` varchar(50) NOT NULL,`age` int(10) NOT NULL,`phone` varchar(20) NOT NULL,`sex` tinyint(4) NOT NULL,`birth` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,PRIMARY KEY (`id`),KEY `idx_cname` (`cname`)) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=10 DEFAULT CHARSET=utf8mb4
     

   • 建springboot的Module

   • 改POM

     <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
     <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"><modelVersion>4.0.0</modelVersion><groupId>com.zhg</groupId><artifactId>SpringBootRedis7Demo1</artifactId><version>1.0-SNAPSHOT</version><parent><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId><version>2.6.10</version><relativePath/></parent><properties><!--  依赖版本号 --><project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding><maven.compiler.source>1.8</maven.compiler.source><maven.compiler.target>1.8</maven.compiler.target><java.version>1.8</java.version><hutool.version>5.5.8</hutool.version><druid.version>1.1.18</druid.version><mapper.version>4.1.5</mapper.version><pagehelper.version>5.1.4</pagehelper.version><mysql.version>8.0.18</mysql.version><swagger2.version>2.9.2</swagger2.version><swagger-ui.version>2.9.2</swagger-ui.version><mybatis.spring.version>2.1.3</mybatis.spring.version></properties><dependencies><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId></dependency><!--Mybatis 通用mapper tk单独使用，自己带着版本号--><dependency><groupId>org.mybatis</groupId><artifactId>mybatis</artifactId><version>3.4.6</version></dependency><!--mybatis-spring--><dependency><groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId><artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId><version>${mybatis.spring.version}</version></dependency><!-- Mybatis Generator --><dependency><groupId>org.mybatis.generator</groupId><artifactId>mybatis-generator-core</artifactId><version>1.4.0</version><scope>compile</scope><optional>true</optional></dependency><!--通用Mapper--><dependency><groupId>tk.mybatis</groupId><artifactId>mapper</artifactId><version>${mapper.version}</version></dependency><!--persistence--><dependency><groupId>javax.persistence</groupId><artifactId>persistence-api</artifactId><version>1.0.2</version></dependency><dependency><groupId>org.projectlombok</groupId><artifactId>lombok</artifactId><optional>true</optional></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId><scope>test</scope><exclusions><exclusion><groupId>org.junit.vintage</groupId><artifactId>junit-vintage-engine</artifactId></exclusion></exclusions></dependency></dependencies><build><resources><resource><directory>${basedir}/src/main/java</directory><includes><include>**/*.xml</include></includes></resource><resource><directory>${basedir}/src/main/resources</directory></resource></resources><plugins><plugin><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId><configuration><excludes><exclude><groupId>org.projectlombok</groupId><artifactId>lombok</artifactId></exclude></excludes></configuration></plugin><plugin><groupId>org.mybatis.generator</groupId><artifactId>mybatis-generator-maven-plugin</artifactId><version>1.3.6</version><configuration><configurationFile>${basedir}/src/main/resources/generatorConfig.xml</configurationFile><overwrite>true</overwrite><verbose>true</verbose></configuration><dependencies><dependency><groupId>mysql</groupId><artifactId>mysql-connector-java</artifactId><version>${mysql.version}</version></dependency><dependency><groupId>tk.mybatis</groupId><artifactId>mapper</artifactId><version>${mapper.version}</version></dependency></dependencies></plugin></plugins></build>
     </project>
     

   • mgb配置相关src\main\resources路径下新建

     config.properties

     #t_customer表包名
     package.name=com.zhg.redis7jdbc.driverClass = com.mysql.jdbc.Driver
     jdbc.url = jdbc:mysql://localhost:3306/bigdata
     jdbc.user = root
     jdbc.password =123456
     

     generatorConfig.xml

     <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
     <!DOCTYPE generatorConfigurationPUBLIC "-//mybatis.org//DTD MyBatis Generator Configuration 1.0//EN""http://mybatis.org/dtd/mybatis-generator-config_1_0.dtd"><generatorConfiguration><properties resource="config.properties"/><context id="Mysql" targetRuntime="MyBatis3Simple" defaultModelType="flat"><property name="beginningDelimiter" value="`"/><property name="endingDelimiter" value="`"/><plugin type="tk.mybatis.mapper.generator.MapperPlugin"><property name="mappers" value="tk.mybatis.mapper.common.Mapper"/><property name="caseSensitive" value="true"/></plugin><jdbcConnection driverClass="${jdbc.driverClass}"connectionURL="${jdbc.url}"userId="${jdbc.user}"password="${jdbc.password}"></jdbcConnection><javaModelGenerator targetPackage="${package.name}.entities" targetProject="src/main/java"/><sqlMapGenerator targetPackage="${package.name}.mapper" targetProject="src/main/java"/><javaClientGenerator targetPackage="${package.name}.mapper" targetProject="src/main/java" type="XMLMAPPER"/><table tableName="t_customer" domainObjectName="Customer"><generatedKey column="id" sqlStatement="JDBC"/></table></context>
     </generatorConfiguration>

   • 一键生成，双击插件mybatis-generator:gererate，一键生成entity+mapper接口+xml实现SQL

   Springboot+Redis+Mybatis

   • 改造Module

   • POM

     <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
     <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"><modelVersion>4.0.0</modelVersion><groupId>com.zhg</groupId><artifactId>SpringBootRedis7Demo1</artifactId><version>1.0-SNAPSHOT</version><parent><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId><version>2.6.10</version><relativePath/></parent><properties><project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding><maven.compiler.source>1.8</maven.compiler.source><maven.compiler.target>1.8</maven.compiler.target><junit.version>4.12</junit.version><log4j.version>1.2.17</log4j.version><lombok.version>1.16.18</lombok.version></properties><dependencies><!--SpringBoot通用依赖模块--><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId></dependency><!--jedis--><dependency><groupId>redis.clients</groupId><artifactId>jedis</artifactId><version>4.3.1</version></dependency><!--lettuce--><!--<dependency><groupId>io.lettuce</groupId><artifactId>lettuce-core</artifactId><version>6.2.1.RELEASE</version></dependency>--><!--SpringBoot与Redis整合依赖--><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.apache.commons</groupId><artifactId>commons-pool2</artifactId></dependency><!--swagger2--><dependency><groupId>io.springfox</groupId><artifactId>springfox-swagger2</artifactId><version>2.9.2</version></dependency><dependency><groupId>io.springfox</groupId><artifactId>springfox-swagger-ui</artifactId><version>2.9.2</version></dependency><!--Mysql数据库驱动--><dependency><groupId>mysql</groupId><artifactId>mysql-connector-java</artifactId><version>8.0.18</version></dependency><!--SpringBoot集成druid连接池--><dependency><groupId>com.alibaba</groupId><artifactId>druid-spring-boot-starter</artifactId><version>1.1.10</version></dependency><dependency><groupId>com.alibaba</groupId><artifactId>druid</artifactId><version>1.1.16</version></dependency><!--mybatis和springboot整合--><dependency><groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId><artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId><version>1.3.0</version></dependency><!--hutool--><dependency><groupId>cn.hutool</groupId><artifactId>hutool-all</artifactId><version>5.2.3</version></dependency><!--persistence--><dependency><groupId>javax.persistence</groupId><artifactId>persistence-api</artifactId><version>1.0.2</version></dependency><!--通用Mapper--><dependency><groupId>tk.mybatis</groupId><artifactId>mapper</artifactId><version>4.1.5</version></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-autoconfigure</artifactId></dependency><!--通用基础配置junit/devtools/test/log4j/lombok/--><dependency><groupId>junit</groupId><artifactId>junit</artifactId><version>${junit.version}</version></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId><scope>test</scope></dependency><dependency><groupId>log4j</groupId><artifactId>log4j</artifactId><version>${log4j.version}</version></dependency><dependency><groupId>org.projectlombok</groupId><artifactId>lombok</artifactId><version>${lombok.version}</version><optional>true</optional></dependency></dependencies><build><plugins><plugin><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId></plugin></plugins></build></project>

   • YML

     server:port: 7777
     spring:application:name: redis7_studyswagger2:enabled: truemvc:pathmatch:matching-strategy: ant_path_matcher
     #============redis=====================redis:database: 0host: 127.0.0.1port: 6379password:lettuce:pool:max-active: 8max-wait: -1msmax-idle: 8min-idle: 0
     #============alibaba.druid=====================datasource:type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourcedriver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driverurl: jdbc:mysql://localhost:3306/bigdata?useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=utf8&serverTimezone=Asia/Shanghaiusername: rootpassword: zhg.168..druid:test-while-idle: false
     #============log=====================
     logging:level:root: infocom.zhg.redis7: infopattern:console: "%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger- %msg%n"file: "%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger- %msg%n"file:name: D:/mylogs2023/redis7_study.log
     #============mybatis=====================
     mybatis:mapper-locations: classpath:mapper/*.xmltype-aliases-package: com.zhg.redis7.entities
     

   • 主启动

     @SpringBootApplication
     @MapperScan("com.zhg.redis7.mapper") //tk.mybatis.spring.annotation.MapperScan;
     public class Redis7Main {public static void main(String[] args){SpringApplication.run(Redis7Main.class,args);}
     }
     

   • 业务类

     CustomerSerivce

     @Service
     @Slf4j
     public class CustomerSerivce
     {public static final String CACHE_KEY_CUSTOMER = "customer:";@Resourceprivate CustomerMapper customerMapper;@Resourceprivate RedisTemplate redisTemplate;public void addCustomer(Customer customer){int i = customerMapper.insertSelective(customer);if(i > 0){//到数据库里面，重新捞出新数据出来，做缓存customer=customerMapper.selectByPrimaryKey(customer.getId());//缓存keyString key=CACHE_KEY_CUSTOMER+customer.getId();//往mysql里面插入成功随后再从mysql查询出来，再插入redisredisTemplate.opsForValue().set(key,customer);}}public Customer findCustomerById(Integer customerId){Customer customer = null;//缓存key的名称String key=CACHE_KEY_CUSTOMER+customerId;//1 查询rediscustomer = (Customer) redisTemplate.opsForValue().get(key);//redis无，进一步查询mysqlif(customer==null){//2 从mysql查出来customercustomer=customerMapper.selectByPrimaryKey(customerId);// mysql有，redis无if (customer != null) {//3 把mysql捞到的数据写入redis，方便下次查询能redis命中。redisTemplate.opsForValue().set(key,customer);}}return customer;}}
     

     CustomerController

   @Api(tags = "客户Customer接口+布隆过滤器讲解")
   @RestController
   @Slf4j
   public class CustomerController{@Resourceprivate CustomerSerivce customerSerivce;@ApiOperation("数据库初始化2条Customer数据")@RequestMapping(value = "/customer/add", method = RequestMethod.POST)public void addCustomer() {for (int i = 0; i < 2; i++) {Customer customer = new Customer();customer.setCname("customer"+i);customer.setAge(new Random().nextInt(30)+1);customer.setPhone("1381111xxxx");customer.setSex((byte) new Random().nextInt(2));customer.setBirth(Date.from(LocalDateTime.now().atZone(ZoneId.systemDefault()).toInstant()));customerSerivce.addCustomer(customer);}}@ApiOperation("单个用户查询，按customerid查用户信息")@RequestMapping(value = "/customer/{id}", method = RequestMethod.GET)public Customer findCustomerById(@PathVariable int id) {return customerSerivce.findCustomerById(id);}
   }
   

   RedisConfig和swaggerconfig详见Sringboot整合Redis

   启动测试Swagger是否OK

3. 添加布隆过滤器案例

• BloomFilterInit白名单

  import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
  import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
  import org.springframework.stereotype.Component;import javax.annotation.PostConstruct;
  import javax.annotation.Resource;/*** 布隆过滤器白名单初始化工具类，一开始就设置一部分数据为白名单所有，* 白名单业务默认规定：布隆过滤器有，redis也有。*/
  @Component
  @Slf4j
  public class BloomFilterInit
  {@Resourceprivate RedisTemplate redisTemplate;@PostConstruct//初始化白名单数据，故意差异化数据演示效果......public void init(){//白名单客户预加载到布隆过滤器String uid = "customer:12";//1 计算hashcode，由于可能有负数，直接取绝对值int hashValue = Math.abs(uid.hashCode());//2 通过hashValue和2的32次方取余后，获得对应的下标坑位long index = (long) (hashValue % Math.pow(2, 32));log.info(uid+" 对应------坑位index:{}",index);//3 设置redis里面bitmap对应坑位，该有值设置为1redisTemplate.opsForValue().setBit("whitelistCustomer",index,true);}
  }
  

• CheckUtils

  import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
  import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
  import org.springframework.stereotype.Component;import javax.annotation.Resource;@Component
  @Slf4j
  public class CheckUtils
  {@Resourceprivate RedisTemplate redisTemplate;public boolean checkWithBloomFilter(String checkItem,String key){int hashValue = Math.abs(key.hashCode());long index = (long) (hashValue % Math.pow(2, 32));boolean existOK = redisTemplate.opsForValue().getBit(checkItem, index);log.info("----->key:"+key+"\t对应坑位index:"+index+"\t是否存在:"+existOK);return existOK;}
  }
  

• CustomerSerivce

  @Service
  @Slf4j
  public class CustomerSerivce
  {public static final String CACHE_KEY_CUSTOMER = "customer:";@Resourceprivate CustomerMapper customerMapper;@Resourceprivate RedisTemplate redisTemplate;@Resourceprivate CheckUtils checkUtils;public void addCustomer(Customer customer){int i = customerMapper.insertSelective(customer);if(i > 0){//到数据库里面，重新捞出新数据出来，做缓存customer=customerMapper.selectByPrimaryKey(customer.getId());//缓存keyString key=CACHE_KEY_CUSTOMER+customer.getId();//往mysql里面插入成功随后再从mysql查询出来，再插入redisredisTemplate.opsForValue().set(key,customer);}}public Customer findCustomerById(Integer customerId){Customer customer = null;//缓存key的名称String key=CACHE_KEY_CUSTOMER+customerId;//1 查询rediscustomer = (Customer) redisTemplate.opsForValue().get(key);//redis无，进一步查询mysqlif(customer==null){//2 从mysql查出来customercustomer=customerMapper.selectByPrimaryKey(customerId);// mysql有，redis无if (customer != null) {//3 把mysql捞到的数据写入redis，方便下次查询能redis命中。redisTemplate.opsForValue().set(key,customer);}}return customer;}/*** BloomFilter → redis → mysql* 白名单：whitelistCustomer* @param customerId* @return*/public Customer findCustomerByIdWithBloomFilter (Integer customerId){Customer customer = null;//缓存key的名称String key = CACHE_KEY_CUSTOMER + customerId;//布隆过滤器check，无是绝对无，有是可能有//===============================================if(!checkUtils.checkWithBloomFilter("whitelistCustomer",key)){log.info("白名单无此顾客信息:{}",key);return null;}//===============================================//1 查询rediscustomer = (Customer) redisTemplate.opsForValue().get(key);//redis无，进一步查询mysqlif (customer == null) {//2 从mysql查出来customercustomer = customerMapper.selectByPrimaryKey(customerId);// mysql有，redis无if (customer != null) {//3 把mysql捞到的数据写入redis，方便下次查询能redis命中。redisTemplate.opsForValue().set(key, customer);}}return customer;}
  }
  

• CustomerController

  @ApiOperation("BloomFilter案例讲解")
  @RequestMapping(value = "/customerbloomfilter/{id}", method = RequestMethod.GET)
  public Customer findCustomerByIdWithBloomFilter(@PathVariable int id) throws ExecutionException, InterruptedException
  {return customerSerivce.findCustomerByIdWithBloomFilter(id);
  }
  

• 测试

布隆过滤器优缺点

• 优点

  高效地插入和查询，内存占用bit空间少

• 缺点

  不能删除元素。

  因为删掉元素会导致误判率增加，因为hash冲突同一个位置可能存的东西是多个共有的，你删除一个元素的同时可能也把其它的删除了。

tomer == null) {
//2 从mysql查出来customer
customer = customerMapper.selectByPrimaryKey(customerId);
// mysql有，redis无
if (customer != null) {
//3 把mysql捞到的数据写入redis，方便下次查询能redis命中。
redisTemplate.opsForValue().set(key, customer);
}
}
return customer;
}
}

- CustomerController```java
@ApiOperation("BloomFilter案例讲解")
@RequestMapping(value = "/customerbloomfilter/{id}", method = RequestMethod.GET)
public Customer findCustomerByIdWithBloomFilter(@PathVariable int id) throws ExecutionException, InterruptedException
{return customerSerivce.findCustomerByIdWithBloomFilter(id);
}

• 测试

布隆过滤器优缺点

• 优点

  高效地插入和查询，内存占用bit空间少

• 缺点

  不能删除元素。

  因为删掉元素会导致误判率增加，因为hash冲突同一个位置可能存的东西是多个共有的，你删除一个元素的同时可能也把其它的删除了。

  存在误判，不能精准过滤