随着全球多国家大规模开工和复工，经济启动也变得更加快捷，商家也都在加快应对新市场的速度，用户的使用频次也是越来越高，排重也是急功近利的环节，保证数据的一致性，也是系统的运行的重要环节，如何利用Redis进行数据排重这也再次成为了用户们关注的焦点。
首先我们可以利用hash结构向Redis中存数据，建立一个数据集title到hash结构中，即在插入数据之前，通过title的key值先跟Redis中的该title的key值进行比对，如果发现重复，则不插入；否则插入数据。具体代码如下：
“`java
if(!jedis.hexists(“title”, title)){
jedis.hset(“title”, title, 1);
return true;
}
return false;
其次也可以利用Redis管理一个黑名单，当出现重复时可以把重复的title加入到黑名单中，由于黑名单列表已经做了去重处理，所以在检测数据时，只需要把要检测的title和黑名单中的title进行比较，如果相同，则不插入，若不相同，则进行插入操作。
最后还可以利用Redis的布隆过滤器，因为布隆过滤器能够在低误差下，有效的实现插入和查询的操作，可以在插入的时候，先把要插入的title做一次布隆过滤，判断结果是否已存在，若存在，则不插入；反之，则插入数据。
综上所述，从以上三种方法中，都可以利用Redis来进行数据排重操作，实现快速稳定的排重过程，大大提高系统的效率，节约时间，节省网络开支。
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