Java实现布隆过滤器

一、概述
布隆过滤器本质上是一个很长的二进制数组，主要用来判断一个数据存不存在数组里，如果存在就用1表示，不存在用0表示，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。

二、实现原理
当一个元素被加入集合时，通过 K 个散列函数将这个元素映射成一个位数组中的 K 个点（offset），把它们置为 1。检索时，我们只要看看这些点是不是都是 1 就（大约）知道集合中有没有它了，如果这些点有任何一个 0，则被检元素一定不在；如果都是 1，则被检元素很可能在。这就是布隆过滤器的基本思想。

布隆过滤器（Bloom Filter）是一个高空间利用率的概率性数据结构，由二进制向量（即位数组）和一系列随机映射函数（即哈希函数）两部分组成。

当布隆过滤器判定某个值存在时，其实这个值只是有可能存在；当它说某个值不存在时，那这个值肯定不存在，这个误判概率大约在 1% 左右。

1.布隆过滤器-添加元素
当使用布隆过滤器添加 key 时，会使用不同的 hash 函数对 key 存储的元素值进行哈希计算，从而会得到多个哈希值。根据哈希值计算出一个整数索引值，将该索引值与位数组长度做取余运算，最终得到一个位数组位置，并将该位置的值变为 1。每个 hash 函数都会计算出一个不同的位置，然后把数组中与之对应的位置变为 1。通过上述过程就完成了元素添加操作。

2.布隆过滤器-判定元素是否存在
当我们需要判断一个元素是否存时，首先对给定元素再次执行哈希计算，得到与添加元素时相同的位数组位置，判断所得位置是否都为 1，如果其中有一个为 0，那么说明元素不存在，若都为 1，则说明元素有可能存在。

三、布隆过滤器使用场景
1.解决Redis缓存穿透问题。
2.邮箱系统的垃圾邮件过滤功能也普遍用到了布隆过滤器，用了这个过滤器，平时也会遇到某些正常的邮件被放进了垃圾邮件目录中。
3.内容推荐，布隆过滤器能准确过滤掉那些已经看过的内容，没有看过的新内容，它也会过滤掉极小一部分 (误判)，但是绝大多数新内容它都能准确识别。

四、布隆过滤器实现方式
1.引入Guava的依赖实现

<dependency>
	<groupId>com.google.guava</groupId>
	<artifactId>guava</artifactId>
	<version>32.0.1-jre</version>
</dependency>

2.代码实现如下：

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

public class BloomFilterTest {
    public static void main(String[] args) {
        // 预期插入数量
        long capacity = 100000L;
        // 错误比率
        double errorRate = 0.001;
        //创建BloomFilter对象，需要传入Funnel对象，预估的元素个数，错误率
        BloomFilter<Long> filter = BloomFilter.create(Funnels.longFunnel(), capacity, errorRate);
        //put值进去
        for (long i = 0; i < capacity; i++) {
            filter.put(i);
        }
        // 统计误判次数
        int count = 0;
        // 我在数据范围之外的数据，测试相同量的数据，判断错误率是不是符合我们当时设定的错误率
        for (long i = capacity; i < capacity * 2; i++) {
            if (filter.mightContain(i)) {
                count++;
            }
        }
        System.out.println(count);
    }
}

结果为：假如数据为100000容错率为0.001，统计出来的误判个数是94。

因此，布隆过滤器容错还是非常可以的，当然也可以通过redis实现布隆过滤器，这里就不说明了。