Java实现布隆过滤器

Java实现布隆过滤器

背景

海量数据处理以及缓存穿透这两个场景让我认识了 布隆过滤器 ,我查阅了一些资料来了解它,但是很多现成资料并不满足我的需求,所以就决定自己总结一篇关于布隆过滤器的文章。希望通过这篇文章让更多人了解布隆过滤器,并且会实际去使用它!

1.什么是布隆过滤器?

  • 布隆过滤器(Bloom Filter)是一个叫做 Bloom 的老哥于1970年提出的。
  • 实际上可以把它看作由二进制向量(或者说位数组)和一系列随机映射函数(哈希函数)两部分组成的数据结构。
  • 它的优点是空间效率和查询时间都比一般的算法要好的多,缺点是有一定的误识别率和删除困难。

Java实现布隆过滤器_第1张图片

位数组中的每个元素都只占用 1 bit ,并且每个元素只能是 0 或者 1。这样申请一个 100w 个元素的位数组只占用 1000000Bit / 8 = 125000 Byte = 125000/1024 kb ≈ 122kb 的空间。

得出结论

一个名叫 Bloom 的人提出了一种来检索元素是否在给定大集合中的数据结构,这种数据结构是高效且性能很好的,但缺点是具有一定的错误识别率和删除难度。并且,理论情况下,添加到集合中的元素越多,误报的可能性就越大。

2.布隆过滤器的原理介绍

图解:

Java实现布隆过滤器_第2张图片

  • 如图所示,布隆过滤器添加元素时,该元素首先由多个哈希函数生成不同的哈希值,然后在对应的位数组的下表的元素设置为 1(当位数组初始化时 ,所有位置均为0)。当第二次存储相同字符串时,因为先前的对应位置已设置为1,所以很容易知道此值已经存在。
  • 如果我们需要判断某个元素是否在布隆过滤器中时,只需要对给定字符串再次进行相同的哈希计算,得到值之后判断位数组中的每个元素是否都为 1,如果值都为 1,那么说明这个值在布隆过滤器中,如果存在一个值不为 1,说明该元素不在布隆过滤器中。
  • 不同的字符串可能哈希出来的位置相同,这种情况我们可以适当增加位数组大小或者调整我们的哈希函数。
  • 所以,布隆过滤器说某个元素存在,小概率会误判。布隆过滤器说某个元素不在,那么这个元素一定不在。

3.布隆过滤器使用场景

  1. 判断给定数据是否存在:比如判断一个数字是否存在于包含大量数字的数字集中、 防止缓存穿透(判断请求的数据是否有效避免直接绕过缓存请求数据库)等等、邮箱的垃圾邮件过滤、黑名单功能等等。
  2. 去重:比如爬给定网址的时候对已经爬取过的 URL 去重。

4.用Java 实现布隆过滤器

我们上面已经说了布隆过滤器的原理,知道了布隆过滤器的原理之后就可以自己手动实现一个了。

如果你想要手动实现一个的话,你需要:

  1. 一个合适大小的位数组保存数据
  2. 几个不同的哈希函数
  3. 添加元素到位数组(布隆过滤器)的方法实现
  4. 判断给定元素是否存在于位数组(布隆过滤器)的方法实现。

代码实现

import java.util.BitSet;

public class MyBloomFilter {

    /**
     * 位数组的大小
     */
    private static final int DEFAULT_SIZE = 2 << 24;
    /**
     * 通过这个数组可以创建 6 个不同的哈希函数
     */
    private static final int[] SEEDS = new int[]{3, 13, 46, 71, 91, 134};

    /**
     * 位数组。数组中的元素只能是 0 或者 1
     */
    private BitSet bits = new BitSet(DEFAULT_SIZE);

    /**
     * 存放包含 hash 函数的类的数组
     */
    private SimpleHash[] func = new SimpleHash[SEEDS.length];

    /**
     * 初始化多个包含 hash 函数的类的数组,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++) {
            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));
        }
        return ret;
    }

    /**
     * 静态内部类。用于 hash 操作!
     */
    public static class SimpleHash {

        private int cap;
        private int seed;

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

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

    }
}

测试类

public class Test {
    public static void main(String[] args) {
        String value1 = "https://javaguide.cn/";
        String value2 = "https://github.com/Snailclimb";
        MyBloomFilter filter = new MyBloomFilter();
        System.out.println(filter.contains(value1));
        System.out.println(filter.contains(value2));
        filter.add(value1);
        filter.add(value2);
        System.out.println(filter.contains(value1));
        System.out.println(filter.contains(value2));

    }
}

测试

Java实现布隆过滤器_第3张图片

你可能感兴趣的:(java,哈希算法,开发语言)