聊聊布隆过滤器_布隆过滤器使用场景

目录

一、什么是布隆过滤器？

二、使用场景

三、原理

四、使用

4.1、Guava实现

4.2、Redisson实现

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一、什么是布隆过滤器？

        布隆过滤器（英语：Bloom Filter）是1970年由布隆提出的，是一种数据结构。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。它的优点是高效的插入和查询，而且非常节省空间，缺点是hash 碰撞造成的误识别率和删除困难。

二、使用场景

        一般使用较多的场景就是避免缓存穿透，具体场景就是在使用 Reids 做数据缓存的时候，很有可能会遇到一个问题：用户想要查询一个数据，发现 redis 缓存没有命中，于是向数据库查询。发现也没有，于是本次查询失败。当用户很多的时候，缓存都没有命中，于是都去请求数据库。这会给数据库造成很大的压力，这时候就相当于出现了缓存穿透。缓存穿透也是实际开发中必须要避免和提前预防的内容之一。

避免缓存穿透，有以下几种解决方案：
1、缓存空值。为了解决这个问题呢，通常我们可以向分布式缓存中写入一个过期时间较短的空值占位，但这样会占用较多的存储空间，性价比不足。

2、使用 HashMap。将需要查询的 key 提前加载到 HashMap 中，因为 HashMap 查找的时间复杂度为 O(1) ，因此通过映射可以快速查找到相应的 Key 来判定 Key 是否存在 ，如果查不出来就没必要继续查找缓存了。但是这样做的话极其消耗宝贵的内存，数据量大的情况下成本也会上升。此种做法会对内容造成不可测的负担，不推荐使用。

3、使用 Bloom Filter。原理上和使用 HashMap 一样，但更省空间。此种做法为主流做法，推荐使用布隆过滤器。

三、原理

布隆过滤器的原理：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，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。

简单来说就是准备一个长度为 m 的位数组并初始化所有元素为 0，用 k 个散列函数对元素进行 k 次散列运算跟 len (m) 取余得到 k 个位置并将 m 中对应位置设置为 1。

如上图，位数组的长度是８，散列函数个数是 3，先后存入两个元素ｘ，ｙ。这两个元素都经过三次哈希函数生成三个哈希值，并映射到位数组的不同的位置，并置为1。元素 x 映射到位数组的第０位，第４位，第７位，元素ｙ映射到数组的位数组的第１位，第４位，第６位。

保存元素 x 后，位数组的第4位被设置为1之后，在处理元素 y 时第4位会被覆盖，同样也会设置为 1。

当布隆过滤器保存的元素越多，被置为 1 的 bit 位也会越来越多，元素 x 即便没有存储过，假设哈希函数映射到位数组的三个位都被其他值设置为 1 了，对于布隆过滤器的机制来讲，元素 x 这个值也是存在的，也就是说布隆过滤器存在一定的误判率。

若位数组长度太小则会导致所有 bit 位很快都会被置为 1 ，那么检索任意值都会返回”可能存在“ ， 起不到过滤的效果。位数组长度越大，则误判率越小。

同时，哈希函数的个数也需要考量，哈希函数的个数越大，检索的速度会越慢，误判率也越小，反之，则误判率越高。相同位数组长度的情况下，随着哈希函数的个人的增长，误判率显著的下降。

布隆过滤器支持删除吗

布隆过滤器其实并不支持删除元素，因为多个元素可能哈希到一个布隆过滤器的同一个位置，如果直接删除该位置的元素，则会影响其他元素的判断。但我们可以通过计数布隆过滤器(不推荐)和定时重新构建布隆过滤器两种方案实现删除元素的效果。

四、使用

4.1、Guava实现

添加Maven依赖

<dependency>
    <groupId>com.google.guava</groupId>
    <artifactId>guava</artifactId>
    <version>22.0</version>
</dependency>

package com.cjian.boomfilter;
 
import com.google.common.hash.BloomFilter;
import com.google.common.hash.Funnels;
 
import java.nio.charset.StandardCharsets;
 
/**
 * @Author: cjian
 * @Date: 2023/4/20 11:53
 * @Des:
 */
public class Demo {
    static BloomFilter<String> filter;
 
    static {
        filter = BloomFilter.create(
                //Funnel 是一个接口，用于将任意类型的对象转换为字节流，
                //以便用于布隆过滤器的哈希计算。
                Funnels.stringFunnel(StandardCharsets.ISO_8859_1),
                10000,  // 插入数据条目数量
                0.001  // 误判率
        );
        addDate();
    }
 
    public static void main(String[] args) {
        System.out.println(mayContain("aaa"));
        System.out.println(mayContain("bbb"));
    }
 
    private static void addDate() {
        System.out.println("初始化布隆过滤器数据开始");
        //插入2个元素
        filter.put("aaa");
        filter.put("bbb");
        System.out.println("初始化布隆过滤器数据结束");
    }
 
    public static boolean mayContain(String id) {
        return filter.mightContain(id);
    }
}

4.2、Redisson实现

添加Maven依赖 

<dependency>
   <groupId>org.redisson</groupId>
   <artifactId>redisson</artifactId>
   <version>3.16.1</version>
</dependency>

package com.cjian.boomfilter;
 
import org.redisson.Redisson;
import org.redisson.api.RBloomFilter;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.redisson.config.Config;
 
/**
 * @Author: cjian
 * @Date: 2023/4/20 13:54
 * @Des:
 */
public class RedissonDemo {
    static RBloomFilter<String> bloomFilter;
 
    static {
        Config config = new Config();
        config.useSingleServer().setAddress("redis://localhost:6379");
        bloomFilter = Redisson.create(config).getBloomFilter("myBloomFilter");
    }
 
    public static void main(String[] args) {
        init();
        System.out.println(mightContain("aaaa"));
        System.out.println(mightContain("bbbb"));
    }
 
    private static void init() {
        //10000表示插入元素的个数，0.001表示误判率
        bloomFilter.tryInit(10000, 0.001);
        //插入2个元素
        bloomFilter.add("aaaa");
        bloomFilter.add("bbbb");
    }
 
    private static boolean mightContain(String id) {
        return bloomFilter.contains(id);
    }
}