布隆过滤器详解及java代码实现_java实现布隆过滤器

1.简介

布隆过滤器（Bloom Filter）是1970年由布隆提出的。它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。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。

2.基本思想

如果想要判断一个元素是不是在一个集合里，一般想到的是将所有元素保存起来，然后通过比较确定。链表，树等等数据结构都是这种思路. 但是随着集合中元素的增加，我们需要的存储空间越来越大，检索速度也越来越慢(O(n),O(logn))。不过世界上还有一种叫作散列表（又叫哈希表，Hash table）的数据结构。它可以通过一个Hash函数将一个元素映射成一个位阵列（Bit array）中的一个点。这样一来，我们只要看看这个点是不是1就可以知道集合中有没有它了。这就是布隆过滤器的基本思想。

3.特性

• 如果根据同一个哈希函数得到的哈希值不同，那么这两个哈希值的原始输入值肯定不同。
• 如果根据同一个哈希函数得到的两个哈希值相等，两个哈希值的原始输入值有可能相等，有可能不相等。

这就类似于 Java 中两个对象的 HashCode 相等，但是对象本身不一定相等的道理。说白了，通过散列函数计算后得到位数组上映射点的值全都是1，不一定是要查询的这个变量之前存进来时设置的，也有可能是其他元素映射的点。这也就引出了布隆过滤器的一个特性：存在一定的误判。

4.总结

优点：在空间和时间方面，都有着巨大的优势。因为不是存完整的数据，是一个二进制向量，能节省大量的内存空间，时间复杂度方面，由于计算时是根据散列函数计算查询的，那么假设有N个散例函数，那么时间复杂度就是O(N)；同时在存储元素时存储的不是元素本身，而是二进制向量，所以在一些对保密性要求严格的场景有一定优势。

缺点：存在一定的误判（存进布隆过滤器里的元素越多，误判率越高）；不能删除布隆过滤器里的元素，随着使用的时间越来越长，因为不能删除，存进里面的元素越来越多，导致占用内存越来越多，误判率越来越高，最后不得不重置。

5.应用

• 网页爬虫对URL的去重，避免爬去相同的URL地址。
• 垃圾邮件过滤，从数十亿个垃圾邮件列表中判断某邮箱是否是杀垃圾邮箱。
• 解决数据库缓存击穿，黑客攻击服务器时，会构建大量不存在于缓存中的key向服务器发起请求，在数据量足够大的时候，频繁的数据库查询会导致挂机。
• 秒杀系统，查看用户是否重复购买。

6.代码实现

import java.util.BitSet;
public class MyBloomFilter {
 
    /**
     * 一个长度为10亿的比特位
     */
    private static final int DEFAULT_SIZE = 256 << 22;
 
    private static final int[] seeds = {3, 5, 7, 11, 13, 31, 37, 61};
 
    private static HashFunction[] functions = new HashFunction[seeds.length];
 
    private static BitSet bitset = new BitSet(DEFAULT_SIZE);
 
    static {
        for (int i = 0; i < functions.length; i++) {
            functions[i]=new HashFunction(DEFAULT_SIZE,seeds[i]);
        }
    }
 
    public static void add(String value) {
        if (value != null) {
            for (HashFunction f : functions) {
                //计算 hash 值并修改 bitmap 中相应位置为 true
                bitset.set(f.hash(value), true);
            }
        }
    }
 
    public static boolean contains(String value){
        if(value==null){
            return false;
        }
        boolean ret=true;
 
        for (HashFunction f : functions) {
            ret=bitset.get(f.hash(value));
            if(!ret){
                break;
            }
        }
        return ret;
 
    }
 
    /**
     * 测试
     * @param args
     */
    public static void main(String[] args) {
        for (int i = 0; i < 100000000; i++){
            add(i+"");
        }
        String id1=1234567+"";
        String id2=123456789+"";
        System.out.println(id1+"   "+contains(id1));
        System.out.println(id2+"   "+contains(id2));
    }
 
 
    static class HashFunction{
 
        private int size;
        private int seed;
 
        public HashFunction(int size, int seed) {
            this.size = size;
            this.seed = seed;
        }
 
        public int hash(String value){
            int result=0;
            int len=value.length();
            for (int i = 0; i < len; i++) {
                result=seed*result+value.charAt(i);
            }
            return (size-1)&result;
 
        }
 
    }
}