为了在线上使用Redis Bloom Filter，在本地测试一下存储不同量级的数据后，Redis Bloom Filter 占用内存大小以及查询速度。
为了方便，我直接使用的docker来进行的测试
docker pull redislabs/rebloom
安装好之后，启动一个container，然后在本地使用
redis-cli进行连接
redis-cli -p 16379
然后看下安装后的redis内存信息，可以看到没放数据前，大概有857K
127.0.0.1:16379> info memory
# Memory
used_memory:875280
used_memory_human:854.77K
used_memory_rss:7503872
used_memory_rss_human:7.16M
used_memory_peak:919640
used_memory_peak_human:898.09K
used_memory_peak_perc:95.18%
...
接着我执行如下lua脚本，向bloom中加入10W条数据
127.0.0.1:16379> EVAL "for i=1,100000 do redis.call('BF.ADD', 'bloomfilter', i) end" 0
查看内存占用情况，可以看到10W数据的布隆过滤器大概用了1M不到内存
127.0.0.1:16379> info memory
# Memory
used_memory:1242368
used_memory_human:1.18M
used_memory_rss:8425472
used_memory_rss_human:8.04M
used_memory_peak:1242432
used_memory_peak_human:1.18M
used_memory_peak_perc:99.99%
...
然后我在执行如下lua脚本，向bloom中加入1000W条数据
127.0.0.1:16379> EVAL "for i=1,10000000 do redis.call('BF.ADD', 'bloomfilter', i) end" 0
查看内存占用情况，可以看到1000W数据的布隆过滤器大概用了55M内存
127.0.0.1:16379> info memory
# Memory
used_memory:58456216
used_memory_human:55.75M
used_memory_rss:61702144
used_memory_rss_human:58.84M
used_memory_peak:58497088
used_memory_peak_human:55.79M
used_memory_peak_perc:99.93%
...
最后我插入了1亿条数据
EVAL "for i=1,100000000 do redis.call('BF.ADD', 'bloomfilter', i) end" 0
查看内存使用情况，1亿条数据大概占用内存470M内存
127.0.0.1:16379> info memory
# Memory
used_memory:519829824
used_memory_human:495.75M
used_memory_rss:493154304
used_memory_rss_human:470.31M
used_memory_peak:519870696
used_memory_peak_human:495.79M
used_memory_peak_perc:99.99%
...
关于BF.EXISTS的执行时长，那是相当的快了，这个无需担心 而且1亿条数据的占用内存在470M左右，可以说也是没啥问题的
公众号: 无限递归
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