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基于redis的布隆过滤器

基于redis的布隆过滤器

作者: 沫明 | 来源:发表于2021-08-25 18:56 被阅读0次
    # 基于 redis 的布隆过滤器的实现
    
    # (1) 多个 hash 函数的实现和求值
    # (2) hash 表的实现以及实现对应的映射以及判断
    
    import hashlib
    import redis
    
    
    class MultipleHash(object):
        def __init__(self, salts, hash_func_name='md5'):
            """
            该类实现对某个数值进行加盐hash的过程
            :param salts: 对原始的数据进行预定义加盐
            :param hash_func_name: 可使用多个 hash 函数
            """
            self.hash_func = getattr(hashlib, hash_func_name)
            if len(salts) < 3:
                raise Exception("请至少输入 3 个 salts")
            self.salts = salts
    
        def _safe_data(self, data):
            """
            对即将hash的数据进行预处理
            这里我已经确认我运行在 py3 环境中
            就不像之前一样对系统进行判断
            :param data:
            :return:
            """
            if isinstance(data, str):
                return data.encode()
            elif isinstance(data, bytes):
                return data
            else:
                raise Exception("被hash值必须是一个字符串")
    
        def get_hash_value(self, data):
            """
            根据提供的数据 返回多个hash函数值
            :param data:
            :return:
            """
            hash_values = []
            for i in self.salts:
                hash_obj = self.hash_func()
                hash_obj.update(self._safe_data(data))
                hash_obj.update(self._safe_data(i))
                ret = hash_obj.hexdigest()
                # 将结果的 16 进制字节转换为 10 进制
                hash_values.append(int(ret, 16))
            return hash_values
    
    
    class BloomFilter(object):
        def __init__(self,
                     redis_host='127.0.0.1',
                     redis_port=6379,
                     redis_db=15,
                     redis_key="bloomfilter",
                     salts=('1','2','3'),
                     ):
    
            self.redis_host = redis_host
            self.redis_port = redis_port
            self.redis_db = redis_db
            self.redis_key = redis_key
            self.client = self.get_redis_client()
            self.multihash = MultipleHash(salts)
    
    
        def get_redis_client(self):
            """
            获取一个redis连接对象
            :return:
            """
            pool = redis.ConnectionPool(host=self.redis_host, port=self.redis_port, db=self.redis_db)
            client = redis.StrictRedis(connection_pool=pool)
            return client
    
        def _get_offset(self, hash_value):
            return hash_value % (512*1024*1024*8)
    
        def save(self, data):
            """
            将值存入布隆过滤器
            :param data:
            :return:
            """
            hash_values = self.multihash.get_hash_value(data)
            for hash_value in hash_values:
                offset = self._get_offset(hash_value)
                self.client.setbit(self.redis_key, offset, 1)
            return True
    
        def is_exist(self, data):
            """
            判断某个值在布隆过滤器中是否存在
            :param data:
            :return:
            """
            hash_values = self.multihash.get_hash_value(data)
            for hash_value in hash_values:
                offset = self._get_offset(hash_value)
                ret = self.client.getbit(self.redis_key, offset)
                if not ret:
                    return False
            return True
    
    
    if __name__ == "__main__":
        h = MultipleHash(salts=['1', '2', '3'])
        # print(h.get_hash_value("ruiyang"))
        bloom = BloomFilter(redis_host='127.0.0.1')
        # print(bloom)
        datas = ['ruiyang', 'uuu', 'ooo', 'ruiyang', '1', 'ooo']
        for data in datas:
            if bloom.is_exist(data):
                print("{} 已经存在".format(data))
            else:
                bloom.save(data)
                print("{} 存储成功".format(data))
    

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