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這篇文章將為大家詳細講解有關如何在java 項目中實現一個布隆過濾器，文章內容質量較高，因此小編分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后對相關知識有一定的了解。
一.布隆過濾器
布隆過濾器（Bloom Filter）是1970年由布隆提出的。它實際上是一個很長的二進制向量和一系列隨機映射函數。布隆過濾器可以用于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遠遠超過一般的算法，缺點是有一定的誤識別率和刪除困難。
如果想判斷一個元素是不是在一個集合里，一般想到的是將集合中所有元素保存起來，然后通過比較確定。鏈表、樹、散列表（又叫哈希表，Hash table）等等數據結構都是這種思路。但是隨著集合中元素的增加，我們需要的存儲空間越來越大。同時檢索速度也越來越慢，上述三種結構的檢索時間復雜度分別為：O(n), O(log n), O(n/k)。
布隆過濾器的原理是，當一個元素被加入集合時，通過K個Hash函數將這個元素映射成一個位數組中的K個點，把它們置為1。檢索時，我們只要看看這些點是不是都是1就（大約）知道集合中有沒有它了：如果這些點有任何一個0，則被檢元素一定不在；如果都是1，則被檢元素很可能在。這就是布隆過濾器的基本思想。
布隆過濾器數據結構
布隆過濾器是一個 bit 向量或者說 bit 數組，長這樣：
如果我們要映射一個值到布隆過濾器中，我們需要使用多個不同的哈希函數生成多個哈希值，并對每個生成的哈希值指向的 bit 位置 1，例如針對值 “baidu” 和三個不同的哈希函數分別生成了哈希值 1、4、7，則上圖轉變為：
值得注意的是，4 這個 bit 位由于兩個值的哈希函數都返回了這個 bit 位，因此它被覆蓋了。現在我們如果想查詢 “dianping” 這個值是否存在，哈希函數返回了 1、5、8三個值，結果我們發現 5 這個 bit 位上的值為 0，說明沒有任何一個值映射到這個 bit 位上，因此我們可以很確定地說 “dianping” 這個值不存在。而當我們需要查詢 “baidu” 這個值是否存在的話，那么哈希函數必然會返回 1、4、7，然后我們檢查發現這三個 bit 位上的值均為 1，那么我們可以說 “baidu” 存在了么？答案是不可以，只能是 “baidu” 這個值可能存在。
這是為什么呢？答案跟簡單，因為隨著增加的值越來越多，被置為 1 的 bit 位也會越來越多，這樣某個值 “taobao” 即使沒有被存儲過，但是萬一哈希函數返回的三個 bit 位都被其他值置位了 1 ，那么程序還是會判斷 “taobao” 這個值存在。
支持刪除么
目前我們知道布隆過濾器可以支持 add 和 isExist 操作，那么 delete 操作可以么，答案是不可以，例如上圖中的 bit 位 4 被兩個值共同覆蓋的話，一旦你刪除其中一個值例如 “tencent” 而將其置位 0，那么下次判斷另一個值例如 “baidu” 是否存在的話，會直接返回 false，而實際上你并沒有刪除它。
如何解決這個問題，答案是計數刪除。但是計數刪除需要存儲一個數值，而不是原先的 bit 位，會增大占用的內存大小。這樣的話，增加一個值就是將對應索引槽上存儲的值加一，刪除則是減一，判斷是否存在則是看值是否大于0。
代碼簡單實現布隆過濾器
package com.jd.demo.test;
import java.util.Arrays;
import java.util.BitSet;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicBoolean;
public class MyBloomFilter {
//你的布隆過濾器容量
private static final int DEFAULT_SIZE = 2 << 28;
//bit數組，用來存放結果
private static BitSet bitSet = new BitSet(DEFAULT_SIZE);
//后面hash函數會用到，用來生成不同的hash值，可隨意設置，別問我為什么這么多8，圖個吉利
private static final int[] ints = {1, 6, 16, 38, 58, 68};
//add方法，計算出key的hash值，并將對應下標置為true
public void add(Object key) {
Arrays.stream(ints).forEach(i -> bitSet.set(hash(key, i)));
}
//判斷key是否存在，true不一定說明key存在，但是false一定說明不存在
public boolean isContain(Object key) {
boolean result = true;
for (int i : ints) {
//短路與，只要有一個bit位為false，則返回false
result = result && bitSet.get(hash(key, i));
}
return result;
}
//hash函數，借鑒了hashmap的擾動算法
private int hash(Object key, int i) {
int h;
return key == null ? 0 : (i * (DEFAULT_SIZE - 1) & ((h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16)));
}
}測試
public static void main(String[] args) {
MyNewBloomFilter myNewBloomFilter = new MyNewBloomFilter();
myNewBloomFilter.add("張學友");
myNewBloomFilter.add("郭德綱");
myNewBloomFilter.add(666);
System.out.println(myNewBloomFilter.isContain("張學友"));//true
System.out.println(myNewBloomFilter.isContain("張學友 "));//false
System.out.println(myNewBloomFilter.isContain("張學友1"));//false
System.out.println(myNewBloomFilter.isContain("郭德綱"));//true
System.out.println(myNewBloomFilter.isContain(666));//true
System.out.println(myNewBloomFilter.isContain(888));//false
}二.具體代碼使用
在實際應用當中，我們不需要自己去實現BloomFilter。可以使用Guava提供的相關類庫即可。
<dependency> <groupId>com.google.guava</groupId> <artifactId>guava</artifactId> <version>25.1-jre</version> </dependency>12345
判斷一個元素是否在集合中
public class Test1 {
private static int size = 1000000;
private static BloomFilter<Integer> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.integerFunnel(), size);
public static void main(String[] args) {
for (int i = 0; i < size; i++) {
bloomFilter.put(i);
}
long startTime = System.nanoTime(); // 獲取開始時間
//判斷這一百萬個數中是否包含29999這個數
if (bloomFilter.mightContain(29999)) {
System.out.println("命中了");
}
long endTime = System.nanoTime(); // 獲取結束時間
System.out.println("程序運行時間： " + (endTime - startTime) + "納秒");
}
}運行結果如下：
命中了 程序運行時間： 441616納秒
自定義錯誤率
public class Test3 {
private static int size = 1000000;
private static BloomFilter<Integer> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.integerFunnel(), size, 0.01);
public static void main(String[] args) {
for (int i = 0; i < size; i++) {
bloomFilter.put(i);
}
List<Integer> list = new ArrayList<Integer>(1000);
// 故意取10000個不在過濾器里的值，看看有多少個會被認為在過濾器里
for (int i = size + 10000; i < size + 20000; i++) {
if (bloomFilter.mightContain(i)) {
list.add(i);
}
}
System.out.println("誤判的數量：" + list.size());
}
}運行結果如下：
誤判的數量：941
對于緩存宕機的場景，使用白名單或者布隆過濾器都有可能會造成一定程度的誤判。原因是除了Bloom Filter 本身有誤判率，宕機之前的緩存不一定能覆蓋到所有DB中的數據，當宕機后用戶請求了一個以前從未請求的數據，這個時候就會產生誤判。當然，緩存宕機時使用白名單/布隆過濾器作為應急的方式，這種情況應該也是可以忍受的。
關于如何在java 項目中實現一個布隆過濾器就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，可以學到更多知識。如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到。
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