SpringBoot(18）---通過Lua指令碼批量插入資料到Redis布隆過濾器
通過Lua指令碼批量插入資料到布隆過濾器
有關布隆過濾器的原理之前寫過一篇部落格： 演算法(3)---布隆過濾器原理
在實際開發過程中經常會做的一步操作，就是判斷當前的key是否存在。
那這篇部落格主要分為三部分：
1、幾種方式判斷當前key是否存在的效能進行比較。
2、Redis實現布隆過濾器並批量插入資料,並判斷當前key值是否存在。
3、針對以上做一個總結。一、效能對比
主要對以下方法進行效能測試比較：
1、List的 contains 方法
2、Map的 containsKey 方法
3、Google布隆過濾器 mightContain 方法
前提準備
在SpringBoot專案啟動的時候，向 List集合、Map集合、Google布隆過濾器 分佈儲存500萬條
32位的String字串。
1、演示程式碼
@Slf4j @RestController public class PerformanceController { /** * 儲存500萬條資料 */ public static final int SIZE = 5000000; /** * list集合儲存資料 */ public static List<String> list = Lists.newArrayListWithCapacity(SIZE); /** * map集合儲存資料 */ public static Map<String, Integer> map = Maps.newHashMapWithExpectedSize(SIZE); /** * guava 布隆過濾器 */ BloomFilter<String> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.unencodedCharsFunnel(), SIZE); /** * 用來校驗的集合 */ public static List<String> exist = Lists.newArrayList(); /** * 計時工具類 */ public static Stopwatch stopwatch = Stopwatch.createUnstarted(); /** * 初始化資料 */ @PostConstruct public void insertData() { for (int i = 0; i < SIZE; i++) { String data = UUID.randomUUID().toString(); data = data.replace("-", ""); //1、存入list list.add(data); //2、存入map map.put(data, 0); //3、存入本地布隆過濾器 bloomFilter.put(data); //校驗資料 相當於從這500萬條資料,儲存5條到這個集合中 if (i % 1000000 == 0) { exist.add(data); } } } /** * 1、list 檢視value是否存在 執行時間 */ @RequestMapping("/list") public void existsList() { //計時開始 stopwatch.start(); for (String s : exist) { if (list.contains(s)) { log.info("list集合存在該資料=============資料{}", s); } } //計時結束 stopwatch.stop(); log.info("list集合測試，判斷該元素集合中是否存在用時:{}", stopwatch.elapsed(MILLISECONDS)); stopwatch.reset(); } /** * 2、檢視map 判斷k值是否存在 執行時間 */ @RequestMapping("/map") public void existsMap() { //計時開始 stopwatch.start(); for (String s : exist) { if (map.containsKey(s)) { log.info("map集合存在該資料=============資料{}", s); } } //計時結束 stopwatch.stop(); //獲取時間差 log.info("map集合測試，判斷該元素集合中是否存在用時:{}", stopwatch.elapsed(MILLISECONDS)); stopwatch.reset(); } /** * 3、檢視guava布隆過濾器 判斷value值是否存在 執行時間 */ @RequestMapping("/bloom") public void existsBloom() { //計時開始 stopwatch.start(); for (String s : exist) { if (bloomFilter.mightContain(s)) { log.info("guava布隆過濾器存在該資料=============資料{}", s); } } //計時結束 stopwatch.stop(); //獲取時間差 log.info("bloom集合測試，判斷該元素集合中是否存在用時:{}", stopwatch.elapsed(MILLISECONDS)); stopwatch.reset(); } }
2、測試輸出結果
測試結果
這裡其實對每一個校驗是否存在的方法都執行了5次，如果算單次的話那麼，那麼在500萬條資料，且每條資料長度為32位的String型別情況下，可以大概得出。
1、List的contains方法執行所需時間，大概80毫秒左右。
2、Map的containsKey方法執行所需時間，不超過1毫秒。
3、Google布隆過濾器 mightContain 方法，不超過1毫秒。總結
Map比List效率高的原因這裡就不用多說，沒有想到的是它們速度都這麼快。我還測了100萬條資料通過list遍歷key時間竟然也不超過1毫秒。這說明在實際開發過程中，如果資料
量不大的話，用哪裡其實都差不多。
3、佔用記憶體分析
從上面的執行效率來看，Google布隆過濾器 其實沒什麼優勢可言，確實如果資料量小，完全通過上面就可以解決，不需要考慮布隆過濾器，但如果資料量巨大，千萬甚至億級
別那種，用集合肯定不行，不是說執行效率不能接受，而是佔記憶體不能接受。
我們來算下key值為32位元組的500萬條條資料，存放在List集合需要佔多少記憶體。
500萬 * 32 = 16000000位元組 ≈ 152MB
一個集合就佔這麼大記憶體，這點顯然無法接受的。
那我們來算算布隆過濾器所需要佔記憶體
設bit陣列大小為m，樣本數量為n，失誤率為p。
由題可知 n = 500萬，p = 3%（Google布隆過濾器預設為3%，我們也可以修改）
通過公式求得：
m ≈ 16.7MB
是不是可以接收多了。
那麼Google布隆過濾器也有很大缺點
1、每次專案啟動都要重新將資料存入Google布隆過濾器，消費額外的資源。
2、分散式叢集部署架構中，需要在每個叢集節點都要儲存一份相同資料到布隆過濾器中。
3、隨著資料量的加大，布隆過濾器也會佔比較大的JVM記憶體，顯然也不夠合理。那麼有個更好的解決辦法，就是用redis作為分散式叢集的布隆過濾器。
二、Redis布隆過濾器
1、Redis伺服器搭建
如果你不是用docker,那麼你需要先在伺服器上部署redis，然後單獨安裝支援redis布隆過濾器的外掛rebloom。
如果你用過docker那麼部署就非常簡單了，只需以下命令：
docker pull redislabs/rebloom # 拉取映象
docker run -p 6379:6379 redislabs/rebloom # 執行容器這樣就安裝成功了。
2、Lua批量插入指令碼
SpringBoot完整程式碼我這裡就不粘貼出來了，文章最後我會把整個專案的github地址附上，這裡就只講下指令碼的含義：
bloomFilter-inster.lua
local values = KEYS
local bloomName = ARGV[1]
local result_1
for k,v in ipairs(values) do
result_1 = redis.call('BF.ADD',bloomName,v)
end
return result_11）引數說明
這裡的 KEYS 和 ARGV[1]都是需要我們在java程式碼中傳入，redisTemplate有個方法
execute(RedisScript<T> script, List<K> keys, Object... args)- script實體中中封裝批量插入的lua指令碼。
- keys 對於指令碼的 KEYS。
- ARGV[1]對於可變引數第一個，如果輸入多個可變引數，可以可以通過ARGV[2].....去獲取。
2）遍歷
Lua遍歷指令碼有兩種方式一個是ipairs,另一個是pairs它們還是有差別的。這裡也不做展開，下面有篇部落格可以參考。
注意Lua的遍歷和java中遍歷還有有點區別的，我們java中是從0開始，而對於Lua指令碼 k是從1開始的。
3）插入命令
BF.ADD 是往布隆過濾器中插入資料的命令，插入成功返回 true。
3、判斷布隆過濾器元素是否存在Lua指令碼
bloomFilter-exist.lua
local bloomName = KEYS[1]
local value = KEYS[2]
-- bloomFilter
local result_1 = redis.call('BF.EXISTS', bloomName, value)
return result_1從這裡我們可以很明顯看到， KEYS[1]對於的是keys集合的get(0)位置,所以說Lua遍歷是從1開始的。
BF.EXISTS 是判斷布隆過濾器中是否存在該資料命令，存在返回true。
4、測試
我們來測下是否成功。
@Slf4j
@RestController
public class RedisBloomFilterController {
@Autowired
private RedisService redisService;
public static final String FILTER_NAME = "isMember";
/**
* 儲存 資料到redis布隆過濾器
*/
@RequestMapping("/save-redis-bloom")
public Object saveReidsBloom() {
//資料插入布隆過濾器
List<String> exist = Lists.newArrayList("11111", "22222");
Object object = redisService.addsLuaBloomFilter(FILTER_NAME, exist);
log.info("儲存是否成功====object:{}",object);
return object;
}
/**
* 查詢 當前資料redis布隆過濾器是否存在
*/
@RequestMapping("/exists-redis-bloom")
public void existsReidsBloom() {
//不存在輸出
if (!redisService.existsLuabloomFilter(FILTER_NAME, "00000")) {
log.info("redis布隆過濾器不存在該資料=============資料{}", "00000");
}
//存在輸出
if (redisService.existsLuabloomFilter(FILTER_NAME, "11111")) {
log.info("redis布隆過濾器存在該資料=============資料{}", "11111");
}
}
}這裡先調插入介面，插入兩條資料，如果返回true則說明成功，如果是同一個資料第一次插入返回成功，第二次插入就會返回false，說明重複插入相同值會失敗。
然後調查詢介面，這裡應該兩條日誌都會輸出，因為上面"00000"是取反的，多了個！號。
我們來看最終結果。
符合我們的預期，說明，redis布隆過濾器從部署到整合SpringBoot都是成功的。
三、總結
下面個人對整個做一個總結吧。主要是思考下，在什麼環境下可以考慮用以上哪種方式來判斷該元素是否存在。
1、資料量不大，且不能有誤差。
那麼用List或者Map都可以，雖然說List判斷該元素是否存在採用的是遍歷集合的方式，在效能在會比Map差，但就像上面測試一樣，100萬的資料，
List遍歷和Map都不超過1毫秒，選誰不都一樣，何必在乎那0.幾毫秒的差異。
2、資料量不大，且允許有誤差。
這就可以考慮用Google布隆過濾器了，儘管查詢資料效率都差不多，但關鍵是它可以減少記憶體的開銷，這就很關鍵。
3、資料量大，且不能有誤差。
如果說數量大，為了提升查詢元素是否存在的效率，而選用Map的話，我覺得也不對，因為如果資料量大，所佔記憶體也會更大，所以我更推薦用
Redis的map資料結構來儲存資料，這樣可以大大減少JVM記憶體開銷，而且不需要每次重啟都要往集合中儲存資料。
4、資料量大，且允許有誤差。
如果是單體應用，資料量記憶體也可以接收，那麼可以考慮Google布隆過濾器，因為它的查詢速度會比redis要快。畢竟它不需要網路IO開銷。
如果是分散式叢集架構，或者資料量非常大，那麼還是考慮用redis布隆過濾器吧，畢竟它不需要往每一節點都儲存資料，而且不佔用JVM虛擬機器記憶體。
Github地址：https://github.com/yudiandemingzi/spring-boot-redis-lua
參考
1、redis lua官方文件
2、redis lua中文翻譯文件
3、Lua泛型for遍歷table時ipairs與pairs的區別
只要自己變優秀了，其他的事情才會跟著好起來（上將10）