docker安装redis-布隆过滤器

最新推荐文章于 2025-11-13 10:35:01 发布

原创最新推荐文章于 2025-11-13 10:35:01 发布 · 1.3k 阅读

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本文介绍如何使用Docker快速部署Rebloom Redis服务。通过简单的两步操作，包括拉取Rebloom镜像及运行容器，即可轻松启动并连接到Rebloom Redis服务，为开发和运维人员提供高效的数据存储解决方案。

docker pull redislabs/rebloom # 拉取镜像
docker run -itd --restart=always --name redis-rebloom -p 6379:6379 redislabs/rebloom # 运行容器
redis-cli # 连接容器中的 redis 服务

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【Linux】Docker安装Redis之布隆过滤器

qq_50446805的博客

01-29

659

Docker 要求 CentOS 系统的内核版本高于 3.10 ，查看本页面的前提条件来验证你的CentOS 版本是否支持 Docker。如果是以上错误，说明SELinux不支持此内核上的overlay2图形驱动程序，将selinux禁用即可。然后再次启动Dcoker即可，如果还是无法启动，可以考虑升级CentOs内核版本。不输入密码会报错误：NOAUTH Authentication required.systemctl start docker启动docker，并验证版本。注意：启动如果报以下错误。

Redis系列-安装布隆过滤器

dengwei_dw的专栏

04-25

1418

使用布隆过滤器来解决缓存穿透问题。

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Docker安装redis与布隆过滤器bloomfilter插件

Mirage__的博客

02-11

1184

目标想使用Docker安装的redis添加bloomfilter插件，以实现一个布隆过滤器，经过搜索发现docker中有整合的redis与bloomfilter插件的镜像。直接使用redislabs/rebloom镜像。安装 docker拉取镜像 docker pull redislabs/rebloom 运行容器 docker run -p 6379:6379 --...

Docker部署带布隆过滤器的Redis，并设置最大内存，2024年最新Linux运维动态换肤实现原理解析

04-17

382

最近很多小伙伴找我要Linux学习资料，于是我翻箱倒柜，整理了一些优质资源，涵盖视频、电子书、PPT等共享给大家！

RedisBloom 开源项目使用教程

最新发布

gitblog_00182的博客

11-13

398

RedisBloom 是一个为 Redis 添加概率数据结构的开源项目。它包括布隆过滤器（Bloom Filter）、布谷鸟过滤器（Cuckoo Filter）、计数最小哈希（Count-Min Sketch）、Top-K 和 t-digest 等数据结构。利用这些数据结构，可以有效地对 streaming 数据进行查询，而无需存储流中的所有元素。这些数据结构允许在准确性和内存消耗之间进行可控的权

Linux中使用Docker安装Redis容器以及布隆过滤器

愿你我都能实现自己的梦想

07-15

1276

Docker创建Redis容器，以及安装布隆过滤器插件。

Docker安装Redis之布隆过滤器

sjy_2010的专栏

03-08

801

1、Docker安装略 2、搜索 docker search redislabs 3、拉取 4、启动 docker run -tid -p 6379:6379 --name redis-bloom --restart=always redislabs/rebloom:latest 5、设置密码进入容器： docker exec -it redis-bloom /bin/bash 进入redis：redis-cli 6、添加数...

【Redis】Redis布隆过滤器工作原理与实战（Redis专栏启动）

小明的Java问道之路

12-11

4823

本文系统性学习布隆过滤器（Bloom Filter），了解什么是布隆过滤器，布隆过滤器的原理，同时学习Redis中的布隆过滤器的安装与使用，针对其原理和特点，给出一些常见的使用场景。

docker 安装redis及布隆过滤器

03-26

好的，我现在需要帮助用户解决如何在Docker中安装Redis并集成布隆过滤器的问题。首先，我要回顾用户提供的引用内容，确保答案准确。根据引用[1]、[3]、[4]，用户提到直接使用redislabs/rebloom镜像可以整合Redis和...

redis之二十一 -- 布隆过滤器安装与使用及原理分析

mr~li的博客

01-05

863

我们前面有讲到过 HyperLogLog 可以用来做基数统计，但它没提供判断一个值是否存在的查询方法，那我们如何才能查询一个值是否存在于海量数据之中呢？如果使用传统的方式，例如 SQL 中的传统查询，因为数据量太多，查询效率又低有占用系统的资源，因此我们需要一个优秀的算法和功能来实现这个需求，这是我们今天要讲的——布隆过滤器。开启布隆过滤器 在 Redis 中不能直接使用布隆过滤器，但我们可以通过 Redis 4.0 版本之后提供的 modules（扩展模块）的方式引入，本文提供两种方式的开启方式

docker安装redis 布隆过滤器

02-14

要在Docker中安装Redis布隆过滤器，可以按照以下步骤进行操作： 1. 首先，确保已经安装了Docker。如果没有安装，请根据您的操作系统进行安装。 2. 打开终端或命令提示符，并运行以下命令来拉取Redis镜像： ``` ...

docker 安装的redislabs/rebloom 无法使用布隆过滤器命令

l2233445的博客

11-09

201

在我使用命令启动容器后，然后在容器内部执行bf.add，显示没有这边命令。

redis布隆过滤器（Bloom）详细使用教程

鹏鹏2077

02-03

6261

的过滤器，这个过滤器的配置都是一些基础的配置，比如初始容量是100 错误率是0.01也就是百分之一的错误率，这个过滤明显不能满足我们的需要因为过滤器的工作原理就是通过多个哈希函数对key进行计算然后记录下来，那么容量就决定了在计算的过程中发生碰撞的概率大小了，所以我们在使用的时候一定要去手动创建过滤器以确保满足自己的需要。它以较小的空间占用和高效的查询时间著称。解释一下：bf.add 是安装布隆过滤器后才可以使用的命令，这是添加一个key的命令，user是过滤器的名字，而tese就是我们要去添加的key。

Redis-布隆过滤器

zxl1252277960的博客

04-05

304

目录简介安装布隆过滤器下载并安装布隆过滤器启动 Redis 服务器启动验证简介我们前面有讲到过 HyperLogLog 可以用来做基数统计，但它没提供判断一个值是否存在的查询方法，那我们如何才能查询一个值是否存在于海量数据之中呢？讲个使用场景，比如我们在使用新闻客户端看新闻时，它会给我们不停地推荐新的内容，它每次推荐时要去重，去掉那些已经看过的内容。问题来了，新闻客户端推荐系统如何实现推送去重的？你会想到服务器记录了用户看过的所有历史记录，当推荐系统推荐新闻时会从每个用户的历史记录里进行筛选，过滤掉

docker redis 安装布隆过滤器插件 redBloom filter

qq_35425070的博客

08-09

2332

直接使用官方提供的镜像启动。若仅想简单修改密码，直接使用，则使用如下命令。

docker下安装redis bloom容器，以及在php、php框架中使用redis布隆过滤器

biny的博客

12-27

1405

docker安装redis bloom容器 #docker-composer.yaml version: "3.6" # 确定docker-composer文件的版本 services: # 代表就是一组服务 - 简单来说一组容器 # server redis: # 这个表示服务的名称，课自定义; 注意不是容器名称 image: redislabs/rebloom # 指定容器的镜像文件 container_name: php8_redis6_1 # 这是容器的名称

Redis(五)--详解布隆过滤器和缓存穿透解决方案

weixin_33811539的博客

04-02

5387

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...

Redis 及RedisBloom 安装

L, there!

03-04

2882

下载地址：Redis、 RedisBloom Redis wget http://download.redis.io/releases/redis-5.0.7.tar.gz tar -zxvf redis-5.0.7.tar.gz -C /opt/apps/ cd /opt/apps/redis-5.0.7 make 查看是否生成启动 ls /usr/local...

Redis布隆过滤器

乔治大哥的博客

10-16

2452

正文场景在项目开发中，我们经常会遇到去重问题。比如：判断一个人有没有浏览过一篇文章，判断一个人当天是否登录过某个系统，判断一个ip是否发过一个请求，等等。比较容易想到的是使用set来实现这个功能。但如果数据量较大，使用set会非常消耗内存，性能也不高。在前面的文章中，我们介绍了一种数据结构：BitMap来提高性能。但BitMap仍然比较消耗内存，尤其是在数据比较稀疏的情况下，使用Bit...