Erfahren Sie mehr über die RedisBloom-Caching-Technologie

Mit der starken Entwicklung von Internetgeschäften wie sozialen Netzwerken, E-Commerce und Spielen nehmen auch die Datenmenge und die Parallelität zu. Um die Systemleistung und den Durchsatz besser zu verbessern, wird häufig Caching-Technologie eingesetzt. Als Modul von Redis bietet RedisBloom nicht nur allgemeine Caching-Funktionen, sondern optimiert auch die hohe Leistung und den Platzbedarf von Bloom-Filtern. In diesem Artikel werden die Prinzipien, Anwendungsszenarien sowie Vor- und Nachteile der RedisBloom-Caching-Technologie vorgestellt.

1. RedisBloom-Prinzip

Die Kerntechnologie von RedisBloom ist der Bloom-Filter, mit dem schnell festgestellt werden kann, ob ein Element in einer bestimmten Menge vorhanden ist. Der Bloom-Filter ist eine Datenstruktur, die auf einer Hash-Funktion basiert. Er kann schnell feststellen, ob ein Element in einer Menge vorhanden ist, es besteht jedoch die Möglichkeit einer Fehleinschätzung (d. h. der Feststellung, dass ein nicht vorhandenes Element in der Menge vorhanden ist). Die Fehleinschätzungsrate ist dieselbe wie die Anzahl der Hash-Funktionen und hängt von der Wahl der Zuordnungsfunktion ab. Im Vergleich zur herkömmlichen Caching-Technologie weisen Bloom-Filter eine höhere Speicherplatznutzung und Abfrageeffizienz auf. RedisBloom bietet eine Vielzahl von Sammlungstypen basierend auf Bloom-Filtern, einschließlich Bloom-Filter, Count-Min-Sketch und Top-K-Algorithmus. Diese Sammlungstypen können unterschiedliche Anforderungen im Szenario erfüllen.

2. RedisBloom-Anwendungsszenario

1. Deduplizierung der Nachrichtenwarteschlange

In der Nachrichtenwarteschlange können doppelte Nachrichten vorhanden sein, was dazu führt, dass Verbraucher wiederholt dieselbe Geschäftslogik verarbeiten, z. B. doppeltes Senden von Textnachrichten, wiederholte Abzüge usw . . Mithilfe von Bloom-Filtern können Duplikate effektiv entfernt und festgestellt werden, ob Nachrichten verarbeitet wurden, wodurch Probleme durch wiederholte Verarbeitung vermieden werden.

2. URL-Deduplizierung

Crawler, Suchmaschinen und andere Unternehmen müssen häufig URLs deduplizieren, um ein wiederholtes Crawlen derselben Webseite zu vermeiden. Mithilfe von Bloom-Filtern lässt sich schnell feststellen, ob eine URL gecrawlt wurde. Dadurch werden wiederholte Anfragen vermieden und die Crawler-Effizienz verbessert.

3. Cache-Penetration

Cache-Penetration bedeutet, dass das Abfragen von Daten, die nicht im Cache vorhanden sind, dazu führt, dass die Datenbank jedes Mal angefordert wird, was zu einem erhöhten Datenbankdruck führt. Bloom-Filter können verwendet werden, um festzustellen, ob Daten im Cache vorhanden sind. Wenn keine Daten vorhanden sind, besteht keine Notwendigkeit, die Datenbank anzufordern, wodurch der Datenbankdruck verringert wird.

4. Deduplizierung des Empfehlungssystems

Im Empfehlungssystem müssen die Empfehlungsergebnisse dedupliziert werden, um zu vermeiden, dass das gleiche Produkt oder derselbe Artikel wiederholt empfohlen wird. Mithilfe von Bloom-Filtern kann schnell festgestellt werden, ob ein Produkt oder Artikel schon einmal empfohlen wurde, und so wiederholte Empfehlungen vermieden werden.

3. Vorteile von RedisBloom

1. Geringer Platzbedarf

Bei der herkömmlichen Caching-Technologie müssen alle Daten im Speicher gespeichert werden, was viel Platz beansprucht. Der Bloom-Filter muss nur den jedem Element entsprechenden Hash-Wert speichern, was weniger Platz beansprucht.

2. Hohe Abfrageeffizienz

Die Abfrageeffizienz des Bloom-Filters ist sehr hoch. Jedes Element muss nur einmal gehasht und abgefragt werden, um festzustellen, ob es in der Menge vorhanden ist, wobei k ist die Anzahl der Hash-Funktionen.

3. Die Fehlertoleranzrate ist steuerbar

Die Fehlertoleranzrate des Bloom-Filters kann durch die Anzahl der Hash-Funktionen und die Auswahl der Zuordnungsfunktionen angepasst und entsprechend den tatsächlichen Szenenanforderungen optimiert werden.

4. Nachteile von RedisBloom

1. Hohe Fehleinschätzungsrate

Aufgrund des Hash-Konfliktproblems im Bloom-Filter kann es zu Fehleinschätzungen kommen, das heißt, nicht vorhandene Elemente werden als vorhanden beurteilt. Die Falsch-Positiv-Rate hängt von der Anzahl der Hash-Funktionen und der Wahl der Zuordnungsfunktion ab.

2. Elemente können nicht gelöscht werden

Da Bloom-Filter keine Löschvorgänge haben, kann das Löschen von Elementen nur durch Neuerstellen des Bloom-Filters erreicht werden. Dies kann in einigen Szenarien zu Problemen führen.

5. Zusammenfassung

Mit der rasanten Entwicklung des Internetgeschäfts hat die Caching-Technologie immer mehr Aufmerksamkeit erhalten. Als Modul von Redis bietet RedisBloom eine Vielzahl von Sammlungstypen, um den Anforderungen verschiedener Szenarien gerecht zu werden, indem es die hohe Leistung und Platzoptimierung von Bloom-Filtern auf der Grundlage der Bereitstellung gemeinsamer Caching-Funktionen nutzt. Da der Bloom-Filter jedoch eine gewisse Falsch-Positiv-Rate aufweist und keine Elemente löschen kann, muss er bei der Verwendung sorgfältig ausgewählt und optimiert werden.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonErfahren Sie mehr über die RedisBloom-Caching-Technologie. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!