布隆过滤器（亿级数据过滤算法）原理就是这么简单

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？

1. 增加数组长度
2. 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

1. 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
2. 布隆过滤器说某个元素不存在则一定不存在

使用场景

1. 判断指定数据在海量数据中是否存在，防止缓存穿透等
2. 爬虫系统判断某个URL是否已经处理过

缓存雪崩，缓存穿透，缓存击穿出现的原因及解决方案

手写一个布隆过滤器

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));
    }
}

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

<dependency>
	<groupId>com.google.guava</groupId>
	<artifactId>guava</artifactId>
	<version>27.0.1-jre</version>
</dependency>

// 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));

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

docker pull redislabs/rebloom
docker run -itd --name redis -p:6379:6379 redislabs/rebloom
docker exec -it redis /bin/bash
redis-cli

常用的命令如下

# 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

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

欢迎关注

参考博客

GitHub JavaGuide
《Redis深度历险》
[1]https://github.com/Snailclimb/JavaGuide/blob/master/docs/dataStructures-algorithms/data-structure/bloom-filter.md

转载：https://blog.csdn.net/zzti_erlie/article/details/105329274