Redis布隆过滤器的原理和应用场景，解决缓存穿透

最新推荐文章于 2025-07-17 11:10:55 发布
最新推荐文章于 2025-07-17 11:10:55 发布
阅读量3.5k 收藏 85
点赞数 48
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 数据库基础教程系列 文章标签： 数据库 redis java 分布式
本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/guorui_java/article/details/130038255
本文介绍了Redis中的布隆过滤器BloomFilter，一种用于去重问题的数据结构，主要用于解决缓存穿透、黑名单管理和网页爬虫URL去重。布隆过滤器通过多个无偏hash函数定位位数组中的位，存在误判但能确保不存在的确定性。文章详细阐述了其工作原理、使用场景，并提供了代码实例，展示了如何在Redis中应用布隆过滤器。

在这里插入图片描述

目录

大家好，我是哪吒。

专栏导读

2023年再不会Redis，就要被淘汰了

图解Redis，谈谈Redis的持久化，RDB快照与AOF日志

Redis单线程还是多线程？IO多路复用原理

Redis集群的最大槽数为什么是16384个？

Redis缓存穿透、击穿、雪崩到底是个啥？7张图告诉你

Redis分布式锁的实现方式

Redis分布式缓存、秒杀

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
mysql索引详解
学Java，找哪吒
07-07 10万+
MySQL的存储引擎架构将查询处理与数据的存储/提取相分离
PostgreSQL数据库备份和恢复
热门推荐
学Java，找哪吒
09-10 4万+
🏆作者简介：哪吒，优快云2022博客之星Top1、优快云2021博客之星Top2、多届新星计划导师✌、博客专家💪，专注Java硬核干货分享，立志做到Java赛道全网Top N。🏆本文收录于，，目前已经700+订阅，优快云最强Java专栏，包含全部Java基础知识点、Java8新特性、Java集合、Java多线程、Java代码实例，理论结合实战，实现Java的轻松学习。🏆姐妹篇，，包含面向对象、基本数据类型、数组、继承和多态、泛型、枚举等Java基础知识点。🏆姐妹进阶篇，
从原理到实战：如何通过布隆过滤器防止缓存击穿
m0_63437643的博客
05-28 160
del self._bf_conn 会调用`pyreBloom`内置的C的del方法，会关闭redis连接 ''' if self._bf_conn: logging.debug('pyreBloom reconnect') del self._bf_conn self._bf_conn = None _ = self.bf_conn。原因是除了Bloom Filter 本身有误判率，宕机之前的缓存不一定能覆盖到所有DB中的数据，当宕机后用户请求了一个以前从未请求的数据，这个时候就会产生误判。
【原创】缓存穿透-布隆过滤器实现
weixin_42306823的博客
04-17 1165
使用布隆过滤器，可以将数据库中的所有唯一主键放入布隆过滤器中。每当需要查询某个关键字时，先查询布隆过滤器。如果查询结果表明该关键字不存在，就可以直接返回查询结果为空。如果查询结果表明该关键字存在，就需要进行数据库的访问，查询具体的数据是否存在，不存在则在返回空。
硬核 | Redis 布隆（Bloom Filter）过滤器原理与实战
sinat_32849897的博客
03-23 875
在Redis 缓存击穿（失效）、缓存穿透、缓存雪崩怎么解决？中我们说到可以使用布隆过滤器避免「缓存穿透」。码哥，布隆过滤器还能在哪些场景使用呀？比如我们使用「码哥跳动」开发的「明日头条」APP 看新闻，如何做到每次推荐给该用户的内容不会重复，过滤已经看过的内容呢？你会说我们只要记录了每个用户看过的历史记录，每次推荐的时候去查询数据库过滤存在的数据实现去重。实际上，如果历史...
布隆过滤器BloomFilter
散步的博客
05-22 351
布隆过滤器BloomFilter： 是什么？ 由一个初值都为零的bit数组和多个哈希函数构成，用来快速判断某个数据是否存在 本质就是判断具体数据存不存在一个大的集合中 布隆过滤器是一种类似set的数据结构，只是统计的结果不太准确 特点： 1.高效的插入和查询，占用空间少，返回的结果是不确定的。 2.一个元素如果判断结果为存在的时候元素不一定存在 但是判断结果为不存在的时候则一定不存在 3.布隆过滤器可以添加元素，但是不能删除元素 因为删除元素会导致误判率增加 4. 误判只会发生在过滤器没有添加过的元素，对
redis持久化机制、删除策略、淘汰策略、数据一致性问题及布隆过滤器详解
weixin_41427129的博客
04-30 1745
为了提高系统的访问效率和降低服务器压力，我们通常会采用缓存的策略，而使用缓存可以有效地支持高性能和高并发，而我们常用redis作为缓存。 高性能： 用户第一次访问数据库中的某些数据时，是从硬盘中读取的，该过程缓慢。而操作缓存是直接操作内存，速度快。所以，当第一次访问后，将数据存储在缓存，若数据库中的数据有变动，则同步改变缓存中相应的数据。 高并发： 直接操作缓存能够承受的请求是远远大于直接访问数据...
redis布隆过滤器原理及应用场景
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题,也期待与您一起探讨技术问题，共同成长。
07-02 1087
redis布隆过滤器原理及应用场景，布隆过滤器（Bloom Filter）是一种空间效率很高的随机数据结构，它利用位数组和哈希函数来判断一个元素是否存在于集合中。
Redisson布隆过滤器原理以及解决Redis缓存穿透方案
最新发布
weixin_58724261的博客
07-17 466
摘要 缓存穿透指查询不存在的数据导致数据库压力过大。布隆过滤器通过二进制向量和哈希函数高效判断元素是否存在，具有空间效率高、查询快的特点，但存在误判且不支持删除。Redisson布隆过滤器通过BitMap和多重哈希实现，适用于商品查询等防穿透场景。相比缓存空值、互斥锁方案，布隆过滤器更节省内存但需权衡误判率。实践中应合理设置参数并定期重建。
Redis + 布隆过滤器解决缓存穿透问题
宋发元
03-21 748
缓存穿透指的是。
布隆过滤器的原理和应用场景，解决缓存穿透
le12345678934694的博客
02-13 818
这和上面提到的hashcode判定原理是一样的，相同hashcode的字符串会存储在一个index，删除时，是将某个index移除，此时，就可能移除拥有相同hashcode的不同字符串，细品~高效地插入和查询，占用空间少，返回的结果是不确定的，一个元素如果判断结果为存在，它不一定存在；不存在时，一定不存在。组成，用来判断某个数据是否存在，它和HyperLogLog一样，不是那么的精准，存在一定的误判概率。，请求先在布隆过滤器中判断，如果布隆过滤器不存在时，直接返回，不再反问Redis和MySQL。
从理论到实战：布隆过滤器解决Redis缓存穿透问题
running_yang的博客
02-25 641
本文实现的布隆过滤器完整代码已打包上传关键收获理解布隆过滤器的空间效率与误判率之间的权衡掌握生产环境中防止缓存穿透的完整解决方案学会通过内存映射优化大数据量场景的性能扩展阅读Redis官方文档关于缓存击穿的防护建议Google Guava库的BloomFilter实现分析。
Redis之布隆过滤器原理与缓存穿透
chongfa2008的博客
09-10 379
1：业务场景引入 1：需求① 原本有10亿个号码，现在又来了10万个号码，要快速准确判断这10万个号码是否在10亿个号码库中？ 解决方案1：将10亿个号码存入数据库中，进行数据库查询，准确性有了，但是速度会比较慢。 解决办法二：将10亿号码放入内存中，比如Redis缓存中，这里我们算一下占用内存大小：10亿*8字节=8GB，通过内存查询，准确性和速度都有了，但是大约8gb的内存空间，挺浪费内存空间的。 2：需求② 接触过爬虫的，应该有这么一个需求，需要爬虫的网站千千万万，对于一个新的网站url，
使用redis布隆过滤器的场景
qq_57756904的博客
03-05 831
布隆过滤器的核心优势是空间效率高，但需要注意其概率性误判的特点。对于需要高精度的场景，可以结合其他数据结构（如 Redis Set）使用。
SQL性能优化的21个小技巧
学Java，找哪吒
08-29 4万+
真正的一文在手，优化我有！
MySql基础知识总结（SQL优化篇）
学Java，找哪吒
07-12 4万+
1、建表语句 + 联合索引 CREATE TABLE `student` ( `id` int(10) NOT NULL, `name` varchar(20) NOT NULL, `age` int(10) NOT NULL, `sex` int(11) DEFAULT NULL, `address` varchar(100) DEFAULT NULL, `phone` varchar(100) DEFAULT NULL, `create_time` timestamp .
2023年再不会Redis，就要被淘汰了
学Java，找哪吒
03-06 2万+
Redis实战系列，打造精品专栏。
既然有MySQL了，为什么还要有MongoDB？
学Java，找哪吒
01-11 2万+
MongoDB数据库实战系列，打造精品专栏。
Redis缓存实践与布隆过滤器应用
"Redis学习笔记包括Redis的基本语法、配置、如何与SpringBoot整合、持久化机制、主从复制、缓存问题（如雪崩和穿透）以及如何利用Redis实现布隆过滤器。" Redis是一种高性能的键值对数据存储系统，常被用作数据库、...
评论 35
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

哪 吒

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值