如何在Java中實作布隆過濾器？-java教程-PHP中文網

什麼是布隆過濾器

布隆過濾器（Bloom Filter）是1970年由布隆提出來的。它實際上是由一個很長的二進制數組一系列hash演算法映射函數，用於判斷一個元素是否存在於集合中。
布隆過濾器可以用來檢索一個元素是否在一個集合中。它的優點是空間效率和查詢時間都比一般的演算法要好的多，缺點是有一定的誤識別率和刪除困難。

場景

假設有10億個手機號，然後判斷某條手機號碼是否在清單內？

mysql可以嗎？

正常情況下，如果資料量不大，我們可以考慮使用mysql儲存。將所有資料儲存到資料庫，然後每次去庫裡查詢判斷是否存在。但如果資料量太大，超過千萬，mysql查詢效率是很低的，特別消耗效能。

HashSet可以嗎？

我們可以把資料放入HashSet中，利用HashSet天然的去重性，查詢只需要呼叫contains方法即可，但是hashset是存放在記憶體中的，資料量過大記憶體直接oom了。

布隆過濾器特點

插入和查詢效率高，佔用空間少，但是傳回的結果是不確定的。
一個元素如果判斷為存在的時候，它不一定真的存在。但是如果判斷一個元素不存在，那麼它一定是不存在的。
布隆過濾器可以加入元素，但一定無法刪除元素，會導致誤判率增加。

布隆過濾器原理

布隆過濾器其實就是一個BIT數組，透過一系列hash演算法映射出對應的hash,然後將hash對應的數組下標位置改為1。查詢時就是對資料在進行一系列hash演算法得到下標，從BIT數組取資料如如果是1 則表示資料有可能存在，如果是0 說明一定不存在

為什麼會有誤差率

我們知道布隆過濾器其實是對數據做hash,那麼不管用什麼演算法，都有可能兩條不同的數據生成的hash確是相同的，也就是我們常說的hash衝突。

先插入一條資料：好好學技術

如何在Java中實作布隆過濾器？

在插入一資料：

如何在Java中實作布隆過濾器？

這是如果查詢一條數據，假設他的hash下標已經標為1了，那麼布隆過濾器就會認為他存在

如何在Java中實作布隆過濾器？

常見使用場景

快取穿透

java實作布林過濾器

package com.fandf.test.redis;

import java.util.BitSet;

/**
 * java布隆过滤器
 *
 * @author fandongfeng
 */
public class MyBloomFilter {

    /**
     * 位数组大小
     */
    private static final int DEFAULT_SIZE = 2 << 24;

    /**
     * 通过这个数组创建多个Hash函数
     */
    private static final int[] SEEDS = new int[]{4, 8, 16, 32, 64, 128, 256};

    /**
     * 初始化位数组，数组中的元素只能是 0 或者 1
     */
    private final BitSet bits = new BitSet(DEFAULT_SIZE);

    /**
     * Hash函数数组
     */
    private final MyHash[] myHashes = new MyHash[SEEDS.length];

    /**
     * 初始化多个包含 Hash 函数的类数组，每个类中的 Hash 函数都不一样
     */
    public MyBloomFilter() {
        // 初始化多个不同的 Hash 函数
        for (int i = 0; i < SEEDS.length; i++) {
            myHashes[i] = new MyHash(DEFAULT_SIZE, SEEDS[i]);
        }
    }

    /**
     * 添加元素到位数组
     */
    public void add(Object value) {
        for (MyHash myHash : myHashes) {
            bits.set(myHash.hash(value), true);
        }
    }

    /**
     * 判断指定元素是否存在于位数组
     */
    public boolean contains(Object value) {
        boolean result = true;
        for (MyHash myHash : myHashes) {
            result = result && bits.get(myHash.hash(value));
        }
        return result;
    }

    /**
     * 自定义 Hash 函数
     */
    private class MyHash {
        private int cap;
        private int seed;

        MyHash(int cap, int seed) {
            this.cap = cap;
            this.seed = seed;
        }

        /**
         * 计算 Hash 值
         */
        int hash(Object obj) {
            return (obj == null) ? 0 : Math.abs(seed * (cap - 1) & (obj.hashCode() ^ (obj.hashCode() >>> 16)));
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        String str = "好好学技术";
        MyBloomFilter myBloomFilter = new MyBloomFilter();
        System.out.println("str是否存在：" + myBloomFilter.contains(str));
        myBloomFilter.add(str);
        System.out.println("str是否存在：" + myBloomFilter.contains(str));
    }


}

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Guava實作布林過濾器

引入依賴

<dependency>
    <groupId>com.google.guava</groupId>
    <artifactId>guava</artifactId>
    <version>31.1-jre</version>
</dependency>

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package com.fandf.test.redis;

import com.google.common.base.Charsets;
import com.google.common.hash.BloomFilter;
import com.google.common.hash.Funnels;

/**
 * @author fandongfeng
 */
public class GuavaBloomFilter {

    public static void main(String[] args) {
        BloomFilter<String> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.stringFunnel(Charsets.UTF_8),100000,0.01);
        bloomFilter.put("好好学技术");
        System.out.println(bloomFilter.mightContain("不好好学技术"));
        System.out.println(bloomFilter.mightContain("好好学技术"));
    }
}

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hutool實作布林過濾器

引入依賴

<dependency>
    <groupId>cn.hutool</groupId>
    <artifactId>hutool-all</artifactId>
    <version>5.8.3</version>
</dependency>

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package com.fandf.test.redis;

import cn.hutool.bloomfilter.BitMapBloomFilter;
import cn.hutool.bloomfilter.BloomFilterUtil;

/**
 * @author fandongfeng
 */
public class HutoolBloomFilter {
    public static void main(String[] args) {
        BitMapBloomFilter bloomFilter = BloomFilterUtil.createBitMap(1000);
        bloomFilter.add("好好学技术");
        System.out.println(bloomFilter.contains("不好好学技术"));
        System.out.println(bloomFilter.contains("好好学技术"));
    }

}

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Redisson實作布林過濾器

引入依賴

<dependency>
    <groupId>org.redisson</groupId>
    <artifactId>redisson</artifactId>
    <version>3.20.0</version>
</dependency>

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package com.fandf.test.redis;
 
import org.redisson.Redisson;
import org.redisson.api.RBloomFilter;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.redisson.config.Config;
 
/**
 * Redisson 实现布隆过滤器
 * @author fandongfeng
 */
public class RedissonBloomFilter {
 
    public static void main(String[] args) {
        Config config = new Config();
        config.useSingleServer().setAddress("redis://127.0.0.1:6379");
        //构造Redisson
        RedissonClient redisson = Redisson.create(config);
 
        RBloomFilter<String> bloomFilter = redisson.getBloomFilter("name");
        //初始化布隆过滤器：预计元素为100000000L,误差率为1%
        bloomFilter.tryInit(100000000L,0.01);
        bloomFilter.add("好好学技术");
 
        System.out.println(bloomFilter.contains("不好好学技术"));
        System.out.println(bloomFilter.contains("好好学技术"));
    }
}

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