使用 Docker 安装
如果我们需要体验 Redis 中的布隆过滤器非常简单，通过 Docker 就可以了！我们直接在 Google 搜索 docker redis bloomfilter 然后在排除广告的第一条搜素结果就找到了我们想要的答案（这是我平常解决问题的一种方式，分享一下），具体地址：https://hub.docker.com/r/redislabs/rebloom/ （介绍的很详细 ）。
具体操作如下：
➜ ~ docker run -p 6379:6379 --name redis-redisbloom redislabs/rebloom:latest ➜ ~ docker exec -it redis-redisbloom bash root@21396d02c252:/data# redis-cli 127.0.0.1:6379>
注意：当前rebloom镜像已经被废弃，官方推荐使用redis-stackopen in new window
# 常用命令一览
注意：key : 布隆过滤器的名称，item : 添加的元素。
BF.ADD：将元素添加到布隆过滤器中，如果该过滤器尚不存在，则创建该过滤器。格式：BF.ADD {key} {item}。BF.MADD: 将一个或多个元素添加到“布隆过滤器”中，并创建一个尚不存在的过滤器。该命令的操作方式BF.ADD与之相同，只不过它允许多个输入并返回多个值。格式：BF.MADD {key} {item} [item ...]。BF.EXISTS: 确定元素是否在布隆过滤器中存在。格式：BF.EXISTS {key} {item}。BF.MEXISTS：确定一个或者多个元素是否在布隆过滤器中存在格式：BF.MEXISTS {key} {item} [item ...]。
另外， BF.RESERVE 命令需要单独介绍一下：
这个命令的格式如下：
BF.RESERVE {key} {error_rate} {capacity} [EXPANSION expansion] 。
下面简单介绍一下每个参数的具体含义：
- key：布隆过滤器的名称
- error_rate : 期望的误报率。该值必须介于 0 到 1 之间。例如，对于期望的误报率 0.1％（1000 中为 1），error_rate 应该设置为 0.001。该数字越接近零，则每个项目的内存消耗越大，并且每个操作的 CPU 使用率越高。
- capacity: 过滤器的容量。当实际存储的元素个数超过这个值之后，性能将开始下降。实际的降级将取决于超出限制的程度。随着过滤器元素数量呈指数增长，性能将线性下降。
可选参数：
- expansion：如果创建了一个新的子过滤器，则其大小将是当前过滤器的大小乘以
expansion。默认扩展值为 2。这意味着每个后续子过滤器将是前一个子过滤器的两倍。
# 实际使用
127.0.0.1:6379> BF.ADD myFilter java (integer) 1 127.0.0.1:6379> BF.ADD myFilter javaguide (integer) 1 127.0.0.1:6379> BF.EXISTS myFilter java (integer) 1 127.0.0.1:6379> BF.EXISTS myFilter javaguide (integer) 1 127.0.0.1:6379> BF.EXISTS myFilter github (integer) 0
