今天就跟大家聊聊有关如何理解redis布隆算法实现+锁，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。
今天七夕节了，不知道大家过的是甜甜蜜蜜还是水深火热呀，已婚老男人不配过七夕，只能默默的蹲在电脑前敲敲代码，写写文档，这不，趁着公司下午放假的功夫，我也整理了一下关于Redis的布隆过滤器和锁的相关知识。
简单一点，对于互联网开发，我们从单机到多机一直到微服务，随着数据量的增多，对于数据库的压力也随之增大，这个时候，勤劳的程序员们，将数据分为冷数据和热点数据，然后把热点数据存储在缓存中，提升查询效率并且减轻数据库的压力，但是，这是理想环境，毕竟互联网没有想象中的那么平静
比方说下面这种情况
黑客，一个让程序员向往但是又让安全部门感到头疼的人群，当上面的场景：有大量不同的key获取后台数据的时候该怎么处理，
在这个时候，我就不得不吹捧一波老祖宗的智慧，宁可错杀三千，绝不放过一个的纯真理念，从而产生了神奇的布隆过滤器，那布隆过滤器是怎么一个执行流程呢？继续往下看
布隆过滤器是─个使用错误率来换取空间和时间的算法错误率主要体现在:他说数据存在，那么不一定存在不存在，一定不存在
计算
安全
数据库
网络和加速
企业服务
代码只展示部分吧，因为完整展现太多了，没得办法
/**
* 判断keys是否存在于集合where中
*/
public boolean isExist(String where, String key) {
long[] indexs = getIndexs(key);
boolean result;
//这里使用了Redis管道来降低过滤器运行当中访问Redis次数 降低Redis并发量
Pipeline pipeline = jedis.pipelined();
try {
for (long index : indexs) {
pipeline.getbit(where, index);
}
result = !pipeline.syncAndReturnAll().contains(false);
} finally {
pipeline.close();
}
// if (!result) {
// put(where, key);
// }
return result;
}
/**
* 将key存入redis bitmap
*/
private void put(String where, String key) {
long[] indexs = getIndexs(key);
//这里使用了Redis管道来降低过滤器运行当中访问Redis次数 降低Redis并发量
Pipeline pipeline = jedis.pipelined();
try {
for (long index : indexs) {
pipeline.setbit(where, index, true);
}
pipeline.sync();
/**
* 把数据存储到mysql中
*/
} finally {
pipeline.close();
}
}
/**
* 根据key获取bitmap下标方法来自guava
*/
public long[] getIndexs(String key) {
long hash2 = hash(key);
long hash3 = hash2 >>> 16;
long[] result = new long[numHashFunctions];
for (int i = 0; i < numHashFunctions; i++) {
long combinedHash = hash2 + i * hash3;
if (combinedHash < 0) {
combinedHash = ~combinedHash;
}
result[i] = combinedHash % numBits;
}
return result;
}
/**
* 获取一个hash值 方法来自guava
*/
private long hash(String key) {
Charset charset = Charset.forName("UTF-8");
return Hashing.murmur3_128().hashObject(key, Funnels.stringFunnel(charset)).asLong();
}
private static int optimalNumOfHashFunctions(long n, long m) {
return Math.max(1, (int) Math.round((double) m / n * Math.log(2)));
}当然了，出现这种情况也不是只有黑客攻击，还有一种，我想很多人都参与过，它叫做限时秒杀，比如淘宝双十一，这个时候会造成的一种情况是大量的客户端拿着相同的Key去后台获取数据，但是，这种情况，你不能通过布隆过滤器然后去不放过一个吧，那该怎么办呢？锁住他呗！
可能这几张图这么看有那么一点点的模糊，个人还有日常工作，也就没有完整的整理形成文档，就以图片和简单的文字进行了简述。
看完上述内容，你们对如何理解redis布隆算法实现+锁有进一步的了解吗？如果还想了解更多知识或者相关内容，请关注亿速云行业资讯频道，感谢大家的支持。
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