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Bloom 滤镜入门

ElastiCache 支持 Bloom filter 数据结构，它提供了一种节省空间的概率数据结构来检查元素是否是集合的成员。使用 Bloom 过滤器时，可能会出现误报，即过滤器可能会错误地指示某个元素存在，即使该元素未添加到集合中。但是，使用 Bloom 过滤器可以防止误报，即错误地表明某个元素不存在，即使该元素已添加到集合中。

通过调整 fp 率，您可以将潜在误报的百分比设置为工作负载的首选比率。您还可以配置容量（Bloom 过滤器可以容纳的项目数量）、缩放和非缩放属性等。

使用支持的引擎版本创建集群后，Bloom 数据类型和相关命令将自动可用。bloom数据类型与 Valkey 官方客户端库的 Bloom filter 命令语法兼容valkey-py，包括valkey-java、和valkey-go。你可以轻松地将现有的基于 Bloom 的 Valkey 和 Redis OSS 应用程序迁移到。 ElastiCache有关命令的完整列表，请参见布隆过滤器命令。

与 Bloom 相关的指标BloomFilterBasedCmdsBloomFilterBasedCmdsLatency、和BloomFilterBasedCmdsECPUs， CloudWatch 用于监控此数据类型的使用情况。有关更多信息，请参阅 Valkey 和 Redis OSS 的指标。

布隆过滤器数据类型概述

Bloom filters 是一种节省空间的概率数据结构，允许添加元素和检查元素是否存在。如果过滤器错误地指示某个元素存在，即使该元素未被添加，也可能出现误报。但是，Bloom Filters 保证不会出现假阴性（错误地表示元素不存在，即使已添加该元素）。

布隆过滤器的主要文档来源可以在 valkey.io 文档页面上找到。其中包含以下信息：

花朵大小限制

单个 Bloom 过滤器对象消耗的内存限制为 128 MB。您可以使用BF.INFO <key> SIZE命令检查 Bloom 过滤器消耗的内存量。

绽放 ACLs

与现有的每种数据类型类别（@string、@hash 等）类似，添加了一个新类别 @bloom，以简化对 Bloom 命令和数据的访问的管理。没有其他现有的 Valkey 或 Redis OSS 命令属于 @bloom 类别。

有 3 个现有的 ACL 类别已更新为包含新的 Bloom 命令：@read、@write 和 @fast。下表显示了 Bloom 命令与相应类别的映射。

与布隆过滤器相关的指标

提供了以下与 bloom 数据结构相关的 CloudWatch 指标：

布隆过滤器命令

Bloom Filter 命令记录在 Valkey.io 网站上。每个命令页面都全面概述了 bloom 命令，包括其语法、行为、返回值和潜在的错误条件。