介绍
我们以演进的方式来逐渐认识布隆过滤器。先抛出一个问题爬虫系统中URL是怎么判重的？你可能最先想到的是将URL放到一个set中，但是当数据很多的时候，放在set中是不现实的。
这时你就可能想到用数组+hash函数来实现了。
index = hash(URL) % table.length
即求出URL的hash值对数组长度取模，得到数组的下标，然后设置table[index] = 1，当然数组刚开始的元素都为0
这样每次有新的URL来的时候，先求出index，然后看table[index]的值，当为0的时候，URL肯定不存在，当为1的时候URL可能存在，因为有可能发生hash冲突。即第一次
hash(www.baidu.com) % table.length = 1，table[1]=1，第二次hash(www.javashitang.com) % table.length = 1，此时table[1]=1，系统会认为www.javashitang.com已经爬取过了，其实并没有爬取。
从上面的流程中我们基本可以得出如下结论：hash冲突越少，误判率越低
怎么减少hash冲突呢？
- 增加数组长度
- 优化hash函数，使用多个hash函数来判断
多个hash函数求得数组位置的值都为1时才认为这个元素存在，只要有一个为0则认为这个元素不存在。在一定概率上能降低冲突的概率。
那么hash函数是不是越多越好呢？当然不是了，hash函数越多，数组中1的数量相应的也会增多，反而会增加冲突。所以hash函数不能太多也不能太少。
你可能没意识到布隆过滤器的原理你已经懂了，只不过布隆过滤器存0和1不是用数组，而是用位，我们来算一下申请一个 100w 个元素的位数组只占用 1000000Bit / 8 = 125000 Byte = 125000/1024 kb ≈ 122kb 的空间，是不是很划算？
来总结一下布隆过滤器的特点
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布隆过滤器说某个元素存在，其实有可能不存在，因为hash冲突会导致误判
-
布隆过滤器说某个元素不存在则一定不存在
使用场景
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判断指定数据在海量数据中是否存在，防止缓存穿透等
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爬虫系统判断某个URL是否已经处理过
手写一个布隆过滤器：
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public
class
MyBloomFilter {
// 位数组的大小
private
static
final
int
DEFAULT_SIZE =
2
<<
24
;
// hash函数的种子
private
static
final
int
[] SEEDS =
new
int
[]{
3
,
13
,
46
};
// 位数组，数组中的元素只能是 0 或者 1
private
BitSet bits =
new
BitSet(DEFAULT_SIZE);
// hash函数
private
SimpleHash[] func =
new
SimpleHash[SEEDS.length];
public
MyBloomFilter() {
for
(
int
i =
0
; i < SEEDS.length; i++) {
func[i] =
new
SimpleHash(DEFAULT_SIZE, SEEDS[i]);
}
}
// 添加元素到位数组
public
void
add(Object value) {
for
(SimpleHash f : func) {
bits.set(f.hash(value),
true
);
}
}
// 判断指定元素是否存在于位数组
public
boolean
contains(Object value) {
boolean
ret =
true
;
for
(SimpleHash f : func) {
ret = ret && bits.get(f.hash(value));
// hash函数有一个计算出为false，则直接返回
if
(!ret) {
return
ret;
}
}
return
ret;
}
// hash函数类
public
static
class
SimpleHash {
private
int
cap;
private
int
seed;
public
SimpleHash(
int
cap,
int
seed) {
this
.cap = cap;
this
.seed = seed;
}
public
int
hash(Object value) {
int
h;
return
(value ==
null
) ?
0
: Math.abs(seed * (cap -
1
) & ((h = value.hashCode()) ^ (h >>>
16
)));
}
}
public
static
void
main(String[] args) {
Integer value1 =
13423
;
Integer value2 =
22131
;
MyBloomFilter filter =
new
MyBloomFilter();
// false
System.out.println(filter.contains(value1));
// false
System.out.println(filter.contains(value2));
filter.add(value1);
filter.add(value2);
// true
System.out.println(filter.contains(value1));
// true
System.out.println(filter.contains(value2));
}
}
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利用Google的Guava工具库实现布隆过滤器：
生产环境中一般不用自己手写的布隆过滤器，用Google大牛写好的工具类即可。
加入如下依赖：
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<dependency>
<groupId>com.google.guava</groupId>
<artifactId>guava</artifactId>
<version>
27.0
.
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-jre</version>
</dependency>
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// 创建布隆过滤器对象，最多元素数量为500，期望误报概率为0.01
BloomFilter<Integer> filter = BloomFilter.create(
Funnels.integerFunnel(),
500
,
0.01
);
// 判断指定元素是否存在
// false
System.out.println(filter.mightContain(
1
));
// false
System.out.println(filter.mightContain(
2
));
// 将元素添加进布隆过滤器
filter.put(
1
);
filter.put(
2
);
// true
System.out.println(filter.mightContain(
1
));
// true
System.out.println(filter.mightContain(
2
));
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用Redis中的布隆过滤器：
Redis4.0以插件的形式提供了布隆过滤器。来演示一波
使用docker安装并启动：
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docker pull redislabs/rebloom
docker run -itd --name redis -p:
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:
6379
redislabs/rebloom
docker exec -it redis /bin/bash
redis-cli
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常用的命令如下：
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# 添加元素
bf.add
# 查看元素是否存在
bf.exists
# 批量添加元素
bf.madd
# 批量查询元素
bf.mexists
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127.0.0.1:6379> bf.add test 1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> bf.add test 2
(integer) 1
127.0.0.1:6379> bf.exists test 1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> bf.exists test 3
(integer) 0
127.0.0.1:6379> bf.exists test 4
(integer) 0
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