Redis Bloom 与去重估计（Bloom/CF/TopK 与验证）

概述RedisBloom提供布隆过滤器与Cuckoo过滤器维持近似集合成员关系，TopK用于识别热点项。通过合理的误判率与容量参数、扩容策略与验证实验，可在高吞吐场景中实现高效去重与热点分析。关键实践与参数布隆过滤器: `error_rate=0.01` `capacity=100000`Cuckoo过滤器: 适合删除需求的场景 `bucketSize` `maxIterations`TopK: `k=100` 用于热点项识别扩容策略: 启用自动扩容以应对容量增长访问模式: 批量导入与并发写入需评估锁与IO示例/配置/实现# 布隆过滤器 BF.RESERVE bf:users 0.01 100000 BF.ADD bf:users u:1001 BF.EXISTS bf:users u:1002 # Cuckoo过滤器 CF.RESERVE cf:tokens 100000 CF.ADD cf:tokens t:xyz CF.EXISTS cf:tokens t:xyz CF.DEL cf:tokens t:xyz # TopK 热点项 TOPK.RESERVE tk:hot 100 2000 8 0.9 TOPK.ADD tk:hot itemA itemB itemA itemC itemA TOPK.LIST tk:hot 验证误判率: 随机生成未插入元素进行 `BF.EXISTS`，统计误判比例接近 `error_rate`删除场景: 在Cuckoo过滤器中删除后 `CF.EXISTS` 返回0热点识别: TopK列表包含高频项，排名与出现频率相关性能与内存: 记录操作耗时与过滤器内存占用，确认满足目标注意事项布隆过滤器不可删除，需评估生命周期与扩容Cuckoo过滤器存在插入失败概率，需合理 `maxIterations`TopK为近似统计，需与精确计数交叉验证模块需要在Redis中加载，版本兼容与备份策略需验证