En savoir plus sur la technologie de mise en cache RedisBloom

Avec le développement vigoureux des activités Internet telles que les réseaux sociaux, le commerce électronique et les jeux, la quantité de données et la simultanéité augmentent également. Afin de mieux améliorer les performances et le débit du système, la technologie de mise en cache a été largement utilisée. En tant que module de Redis, RedisBloom fournit non seulement des fonctions de mise en cache communes, mais optimise également les hautes performances et l'occupation de l'espace des filtres Bloom. Cet article présentera les principes, les scénarios d'application, les avantages et les inconvénients de la technologie de mise en cache RedisBloom.

1. Principe de RedisBloom

La technologie de base de RedisBloom est le filtre Bloom, qui est utilisé pour déterminer rapidement si un élément existe dans un certain ensemble. Le filtre Bloom est une structure de données basée sur une fonction de hachage. Il peut déterminer rapidement si un élément est dans un ensemble, mais il existe une possibilité d'erreur d'appréciation (c'est-à-dire déterminer qu'un élément inexistant est présent dans l'ensemble). Le taux d'erreur d'évaluation est le même que Le nombre de fonctions de hachage est lié au choix de la fonction de mappage. Par rapport à la technologie de mise en cache traditionnelle, les filtres Bloom ont une utilisation de l'espace et une efficacité de requête plus élevées. RedisBloom propose une variété de types de collections basés sur des filtres Bloom, notamment Bloom Filter, Count-Min Sketch et l'algorithme Top-K. Ces types de collections peuvent répondre à différents besoins du scénario.

2. Scénario d'application RedisBloom

1. Déduplication de la file d'attente des messages

Dans la file d'attente des messages, il peut y avoir des messages en double, ce qui amènera les consommateurs à traiter à plusieurs reprises la même logique métier, comme un double envoi de messages texte, des déductions répétées, etc. . Les filtres Bloom peuvent être utilisés pour supprimer efficacement les doublons et déterminer si le message a été traité, évitant ainsi les problèmes causés par un traitement répété.

2. Déduplication d'URL

Les robots d'exploration, les moteurs de recherche et d'autres entreprises ont souvent besoin de dédupliquer les URL pour éviter d'explorer à plusieurs reprises la même page Web. Les filtres Bloom peuvent être utilisés pour déterminer rapidement si une URL a été explorée, évitant ainsi les demandes répétées et améliorant l'efficacité du robot d'exploration.

3. Pénétration du cache

La pénétration du cache signifie que l'interrogation de données qui n'existent pas dans le cache entraîne une requête de la base de données à chaque fois, ce qui entraîne une pression accrue sur la base de données. Les filtres Bloom peuvent être utilisés pour déterminer si les données existent dans le cache. Si elles n'existent pas, il n'est pas nécessaire de demander la base de données, réduisant ainsi la pression sur la base de données.

4. Déduplication du système de recommandation

Dans le système de recommandation, les résultats des recommandations doivent être dédupliqués pour éviter de recommander à plusieurs reprises le même produit ou article. Les filtres Bloom peuvent être utilisés pour déterminer rapidement si un produit ou un article a déjà été recommandé, évitant ainsi les recommandations répétées.

3. Avantages de RedisBloom

1. Petite occupation de l'espace

La technologie de mise en cache traditionnelle doit stocker toutes les données en mémoire, ce qui prend beaucoup de place. Le filtre Bloom n'a besoin de stocker que la valeur de hachage correspondant à chaque élément, ce qui prend moins de place.

2. Haute efficacité des requêtes

L'efficacité des requêtes du filtre Bloom est très élevée. Chaque élément ne doit être haché qu'une seule fois et interrogé une fois pour déterminer s'il existe dans l'ensemble. La complexité temporelle est O(k), où k. est le nombre de fonctions de hachage.

3. Le taux de tolérance aux pannes est contrôlable

Le taux de tolérance aux pannes du filtre Bloom peut être ajusté grâce au nombre de fonctions de hachage et à la sélection de fonctions de cartographie, et peut être optimisé en fonction des exigences réelles de la scène.

4. Inconvénients de RedisBloom

1. Taux d'erreur de jugement élevé

En raison du problème de conflit de hachage dans le filtre Bloom, cela peut conduire à une erreur de jugement, c'est-à-dire que des éléments inexistants sont jugés comme existants. Le taux de faux positifs dépend du nombre de fonctions de hachage et du choix de la fonction de mappage.

2. Impossible de supprimer des éléments

Étant donné que les filtres Bloom n'ont pas d'opérations de suppression, la suppression d'éléments ne peut être obtenue qu'en reconstruisant le filtre Bloom. Cela peut causer des problèmes dans certains scénarios.

5. Résumé

Avec le développement rapide du commerce Internet, la technologie de mise en cache a reçu de plus en plus d'attention. En tant que module de Redis, RedisBloom fournit une variété de types de collections pour répondre aux besoins de différents scénarios en tirant parti des hautes performances et de l'optimisation de l'espace des filtres Bloom sur la base de fonctions de mise en cache communes. Cependant, comme le filtre Bloom a un certain taux de faux positifs et ne peut pas supprimer des éléments, il doit être soigneusement sélectionné et optimisé lors de son utilisation.

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