redis使用布隆过滤器

windows中使用redisbloom过滤器：
https://blog.csdn.net/weixin_44770915/article/details/107918770https://blog.csdn.net/weixin_44770915/article/details/107918770

package com.example.redisclient.util;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.script.DefaultRedisScript;
import org.springframework.data.redis.core.script.RedisScript;
import org.springframework.stereotype.Component;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;/*** 布隆过滤器*/
@Component
public class RedisBloom {@Autowiredprivate StringRedisTemplate redisTemplate;private static RedisScript<Boolean> bfreserveScript = new DefaultRedisScript<>("if redis.call('bf.reserve', KEYS[1], ARGV[1], ARGV[2]) then return true else return false end", Boolean.class);private static RedisScript<Boolean> bfaddScript = new DefaultRedisScript<>("return redis.call('bf.add', KEYS[1], ARGV[1])", Boolean.class);private static RedisScript<Boolean> bfexistsScript = new DefaultRedisScript<>("return redis.call('bf.exists', KEYS[1], ARGV[1])", Boolean.class);private static String bfmaddScript = "return redis.call('bf.madd', KEYS[1], %s)";private static String bfmexistsScript = "return redis.call('bf.mexists', KEYS[1], %s)";/*** 设置错误率和大小（需要在添加元素前调用，若已存在元素，则会报错）* 错误率越低，需要的空间越大* @param key* @param errorRate 错误率，默认0.01* @param initialSize 默认100，预计放入的元素数量，当实际数量超出这个数值时，误判率会上升，尽量估计一个准确数值再加上一定的冗余空间* @return*/public Boolean bfreserve(String key, double errorRate, int initialSize){Boolean create = false;try {create = redisTemplate.execute(bfreserveScript, Arrays.asList(key), errorRate+"", initialSize+"");}catch (Exception e){if (e.getMessage().contains("ERR item exists")){System.out.println("过滤器已经存在");}}return create;}/*** 添加元素,如果过滤器不存在则新建* @param key* @param value* @return true表示添加成功，false表示添加失败（存在时会返回false）*/public Boolean bfadd(String key, String value){return redisTemplate.execute(bfaddScript, Arrays.asList(key), value);}/*** 查看元素是否存在（判断为存在时有可能是误判，不存在是一定不存在）* @param key* @param value* @return true表示存在，false表示不存在*/public Boolean bfexists(String key, String value){return redisTemplate.execute(bfexistsScript, Arrays.asList(key), value);}/*** 批量添加元素* @param key* @param values* @return 按序 1表示添加成功，0表示添加失败*/public List<Integer> bfmadd(String key, String... values){return (List<Integer>)redisTemplate.execute(this.generateScript(bfmaddScript, values), Arrays.asList(key), values);}/*** 批量检查元素是否存在（判断为存在时有可能是误判，不存在是一定不存在）* @param key* @param values* @return 按序 1表示存在，0表示不存在*/public List<Integer> bfmexists(String key, String... values){return (List<Integer>)redisTemplate.execute(this.generateScript(bfmexistsScript, values), Arrays.asList(key), values);}private RedisScript<List> generateScript(String script, String[] values) {StringBuilder sb = new StringBuilder();for(int i = 1; i <= values.length; i ++){if(i != 1){sb.append(",");}sb.append("ARGV[").append(i).append("]");}return new DefaultRedisScript<>(String.format(script, sb.toString()), List.class);}}

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