JAVA：利用布隆过滤器(BloomFilter)实现高效的去重和判重-拾荒的小海螺

1、简述

布隆过滤器 (Bloom Filter)是一种空间效率高、时间效率低的数据结构，用于判断一个元素是否存在于一个集合中。它基于一个位数组和多个哈希函数实现，当一个元素被添加到集合中时，会将其哈希到位数组中的多个位置，并将对应的位设置为1；当判断一个元素是否在集合中时，只需检查位数组中的对应位置是否为1即可。

哈希表也能用于判断元素是否在集合中，但是布隆过滤器只需要哈希表的 1/8 或 1/4 的空间复杂度就能完成同样的问题。

布隆过滤器可以插入元素，但不可以删除已有元素。其中的元素越多，误报率越大，但是漏报是不可能的。

2、原理

BloomFilter 的算法是，首先分配一块内存空间做 bit 数组，数组的 bit 位初始值全部设为 0。

加入元素时，采用 k 个相互独立的 Hash 函数计算，然后将元素 Hash 映射的 K 个位置全部设置为 1。

检测 key 是否存在，仍然用这 k 个 Hash 函数计算出 k 个位置，如果位置全部为 1，则表明 key 存在，否则不存在。

3、代码实现

3.1 Jedis

Java中可以通过Redis的位图数据结构来实现Bloom Filter。Redis提供了Jedis等客户端库，可以方便地与Redis进行交互。

首先，确保在Maven中引入Jedis的依赖：

<dependency>
    <groupId>redis.clients</groupId>
    <artifactId>jedis</artifactId>
    <version>3.6.3</version>
</dependency>

下面是一个简单的Java示例，演示了如何利用Redis实现Bloom Filter：

package com.xhl.lk.auth2.modules.admin.demo;

import redis.clients.jedis.Jedis;

public class BloomFilterExample {

    private Jedis jedis;

    public BloomFilterExample() {
        jedis = new Jedis("192.168.245.181",6379);
        jedis.auth("123456");
    }

    public void add(String key, String value) {
        jedis.setbit(key, Long.parseLong(value), true);
    }

    public boolean contains(String key, String value) {
        return jedis.getbit(key, Long.parseLong(value));
    }

    public static void main(String[] args) {
        BloomFilterExample example = new BloomFilterExample();
        example.add("bloom-filter", "1");
        example.add("bloom-filter", "2");

        System.out.println(example.contains("bloom-filter", "1")); // true
        System.out.println(example.contains("bloom-filter", "2")); // true
        System.out.println(example.contains("bloom-filter", "3")); // false
    }
}

在这个示例中，我们创建了一个名为bloom-filter的位图，然后添加了两个元素1和2。最后，我们分别判断了元素1、2和3是否在集合中，结果分别为true、true和false。

3.2 Guava

Guava是Google开发的Java库，其中包含了许多实用的工具类和数据结构。其中也包含了Bloom Filter的实现。下面是一个示例代码，演示了如何使用Guava实现Bloom Filter：

首先，确保在Maven中引入Guava的依赖：

<dependency>
    <groupId>com.google.guava</groupId>
    <artifactId>guava</artifactId>
    <version>31.0.1-jre</version>
</dependency>

然后，可以使用以下代码来创建和使用Guava的Bloom Filter：

package com.xhl.lk.auth2.modules.admin.demo;

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

import static com.google.common.base.Charsets.UTF_8;

public class GuavaBloomFilterExample {

    public static void main(String[] args) {
        // 创建Bloom Filter，预计容量为10000，误判率为0.01
        BloomFilter<String> bloomFilter = BloomFilter.create(
                Funnels.stringFunnel(UTF_8),
                10000,
                0.01);

        // 添加元素到Bloom Filter
        bloomFilter.put("element1");
        bloomFilter.put("element2");

        // 检查元素是否存在于Bloom Filter
        System.out.println(bloomFilter.mightContain("element1")); // true
        System.out.println(bloomFilter.mightContain("element3")); // false
    }
}

在这个示例中，我们使用了Guava提供的BloomFilter类来创建Bloom Filter。我们初始化了Bloom Filter，设置了预计容量为10000和误判率为0.01。然后，我们向Bloom Filter中添加了两个元素，并检查了一个已存在的元素和一个不存在的元素是否在Bloom Filter中。

3.3 Redisson

Redisson是一个基于Redis的分布式Java对象存储库，它提供了一系列的分布式Java对象和服务。它也提供了Bloom Filter的实现，使得在Java中使用Bloom Filter变得非常方便。下面是一个示例代码，演示了如何使用Redisson实现Bloom Filter：

首先，确保在Maven中引入Redisson的依赖：

<dependency>
    <groupId>org.redisson</groupId>
    <artifactId>redisson</artifactId>
    <version>3.16.2</version>
</dependency>

然后，可以使用以下代码来创建和使用Redisson的Bloom Filter：

package com.xhl.lk.auth2.modules.admin.demo;
import org.redisson.Redisson;
import org.redisson.api.RBloomFilter;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.redisson.config.Config;

public class RedissonBloomFilterExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 创建Redisson客户端
        Config config = new Config();
        config.useSingleServer().setAddress("redis://192.168.245.181:6379");
        config.useSingleServer().setPassword("123456");
        RedissonClient redisson = Redisson.create(config);

        // 创建Bloom Filter
        RBloomFilter<String> bloomFilter = redisson.getBloomFilter("bloomFilter");
        // 初始化Bloom Filter，预计容量为10000，误判率为0.01
        bloomFilter.tryInit(10000L, 0.01);

        // 添加元素到Bloom Filter
        bloomFilter.add("element1");
        bloomFilter.add("element2");

        // 检查元素是否存在于Bloom Filter
        System.out.println(bloomFilter.contains("element1")); // true
        System.out.println(bloomFilter.contains("element3")); // false

        // 关闭Redisson客户端
        redisson.shutdown();
    }
}

在这个示例中，我们首先创建了一个Redisson的客户端，然后使用该客户端创建了一个Bloom Filter。我们初始化了Bloom Filter，设置了预计容量为10000和误判率为0.01。然后，我们向Bloom Filter中添加了两个元素，并检查了一个已存在的元素和一个不存在的元素是否在Bloom Filter中。

4、使用场景

缓存穿透问题：
在缓存中存储了一些数据的 key，而请求中传递的 key 不在缓存中，为了防止对底层数据源造成压力，可以使用 Bloom Filter 来快速判断请求的 key 是否可能存在于缓存中，如果不存在直接拒绝，避免了无效查询。
爬虫 URL 去重：
爬虫系统需要处理海量的 URL，为了避免重复爬取相同的 URL，可以使用 Bloom Filter 存储已经爬取的 URL，通过判断新爬取的 URL 是否可能已经存在于 Bloom Filter 中来进行快速去重。
分布式系统中的数据一致性检查：
在分布式系统中，为了确保各个节点存储的数据一致，可以使用 Bloom Filter 存储已经接收的数据的唯一标识，通过检查新接收的数据是否可能已经存在于 Bloom Filter 中来进行快速判断，避免了重复操作。
防止邮件或者消息的重复发送：
在邮件系统或者消息系统中，为了避免重复发送相同的消息，可以使用 Bloom Filter 存储已经发送的消息的唯一标识，通过判断新发送的消息是否可能已经存在于 Bloom Filter 中来进行快速去重。

5、优势

5.1 优点

空间效率高：
Bloom Filter 只需要存储位图，而不需要存储具体的元素，因此在存储大量数据时，相比较其他数据结构，Bloom Filter 的空间占用更小。
查询速度快：
Bloom Filter 的查询时间复杂度为 O(k)，其中 k 为哈希函数的个数，通常情况下 k 很小且固定，因此查询速度非常快。
去重效果好：
Bloom Filter 能够有效地去重，可以快速判断一个元素是否存在于一个集合中。

5.2 缺点

存在误判
由于 Bloom Filter 是一种概率型数据结构，它可能会存在一定的误判率，即判断一个元素不存在于集合中时，有一定的概率会错误地判断为存在。这是由于多个元素映射到同一个位上造成的。
无法删除元素
Bloom Filter 不支持删除元素的操作，一旦添加了一个元素，就无法删除。因为删除一个元素可能会影响其他元素的判断结果。
不支持动态扩容
Bloom Filter 的大小是固定的，一旦创建后就无法动态扩容。如果需要存储的元素数量超过了预设的大小，就会导致误判率上升。

6、结论

尽管 Bloom Filter 存在一定的局限性，但在很多实际场景中，它仍然是一个非常有用的数据结构，能够提高系统的性能和效率。在使用 Bloom Filter 时，需要根据具体的场景和需求来选择合适的参数，并且需要注意其存在的误判率和不支持删除元素的特性

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JAVA：利用布隆过滤器(BloomFilter)实现高效的去重和判重