《Dubbo 实现原理与源码解析 —— 精品合集》 《Netty 实现原理与源码解析 —— 精品合集》
《Spring 实现原理与源码解析 —— 精品合集》 《MyBatis 实现原理与源码解析 —— 精品合集》
《Spring MVC 实现原理与源码解析 —— 精品合集》 《数据库实体设计合集》
《Spring Boot 实现原理与源码解析 —— 精品合集》 《Java 面试题 + Java 学习指南》

摘要: 原创出处 https://zhangzw.com/20190521.html 「张振伟」欢迎转载,保留摘要,谢谢!


🙂🙂🙂关注**微信公众号:【芋道源码】**有福利:

  1. RocketMQ / MyCAT / Sharding-JDBC 所有源码分析文章列表
  2. RocketMQ / MyCAT / Sharding-JDBC 中文注释源码 GitHub 地址
  3. 您对于源码的疑问每条留言将得到认真回复。甚至不知道如何读源码也可以请教噢
  4. 新的源码解析文章实时收到通知。每周更新一篇左右
  5. 认真的源码交流微信群。

假设遇到这样一个问题:一个网站有 20 亿 url 存在一个黑名单中,这个黑名单要怎么存?若此时随便输入一个 url,你如何快速判断该 url 是否在这个黑名单中?并且需在给定内存空间(比如:500M)内快速判断出

可能很多人首先想到的会是使用 HashSet,因为 HashSet基于 HashMap,理论上时间复杂度为:O(1)。达到了快速的目的,但是空间复杂度呢?URL字符串通过Hash得到一个Integer的值,Integer占4个字节,那20亿个URL理论上需要:20亿*4/1024/1024/1024=7.45G的内存,不满足空间复杂度的要求。

这里就引出本文要介绍的“布隆过滤器”。

何为布隆过滤器

百科上对布隆过滤器的介绍是这样的:

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。

是不是描述的比较抽象?那就直接了解其原理吧!

还是以上面的例子为例:

哈希算法得出的Integer的哈希值最大为:Integer.MAX_VALUE=2147483647,意思就是任何一个URL的哈希都会在0~2147483647之间。

那么可以定义一个2147483647长度的byte数组,用来存储集合所有可能的值。为了存储这个byte数组,系统只需要:2147483647/8/1024/1024=256M

比如:某个URL(X)的哈希是2,那么落到这个byte数组在第二位上就是1,这个byte数组将是:000….00000010,重复的,将这20亿个数全部哈希并落到byte数组中。

判断逻辑:

如果byte数组上的第二位是1,那么这个URL(X)可能存在。为什么是可能?因为有可能其它URL因哈希碰撞哈希出来的也是2,这就是误判。

但是如果这个byte数组上的第二位是0,那么这个URL(X)就一定不存在集合中。

多次哈希:

为了减少因哈希碰撞导致的误判概率,可以对这个URL(X)用不同的哈希算法进行N次哈希,得出N个哈希值,落到这个byte数组上,如果这N个位置没有都为1,那么这个URL(X)就一定不存在集合中。

Guava的BloomFilter

Guava框架提供了布隆过滤器的具体实现:BloomFilter,使得开发不用再自己写一套算法的实现。

创建BloomFilter

BloomFilter提供了几个重载的静态 create方法来创建实例:

public static <T> BloomFilter<T> create(Funnel<? super T> funnel, int expectedInsertions, double fpp);
public static <T> BloomFilter<T> create(Funnel<? super T> funnel, long expectedInsertions, double fpp);
public static <T> BloomFilter<T> create(Funnel<? super T> funnel, int expectedInsertions);
public static <T> BloomFilter<T> create(Funnel<? super T> funnel, long expectedInsertions);

最终还是调用:

static <T> BloomFilter<T> create(Funnel<? super T> funnel, long expectedInsertions, double fpp, Strategy strategy);
// 参数含义:
// funnel 指定布隆过滤器中存的是什么类型的数据,有:IntegerFunnel,LongFunnel,StringCharsetFunnel。
// expectedInsertions 预期需要存储的数据量
// fpp 误判率,默认是0.03。

BloomFilter里byte数组的空间大小由 expectedInsertionsfpp参数决定,见方法:

static long optimalNumOfBits(long n, double p) {
if (p == 0) {
p = Double.MIN_VALUE;
}
return (long) (-n * Math.log(p) / (Math.log(2) * Math.log(2)));
}

真正的byte数组维护在类:BitArray中。

使用:

最后通过:putmightContain方法,添加元素和判断元素是否存在。

算法特点

1、因使用哈希判断,时间效率很高。空间效率也是其一大优势。2、有误判的可能,需针对具体场景使用。3、因为无法分辨哈希碰撞,所以不是很好做删除操作。

使用场景

1、黑名单 2、URL去重 3、单词拼写检查 4、Key-Value缓存系统的Key校验 5、ID校验,比如订单系统查询某个订单ID是否存在,如果不存在就直接返回。

文章目录
  1. 1. 何为布隆过滤器
    1. 1.1. 还是以上面的例子为例:
    2. 1.2. 判断逻辑:
    3. 1.3. 多次哈希:
  2. 2. Guava的BloomFilter
  3. 3. 创建BloomFilter
    1. 3.1. 最终还是调用:
    2. 3.2. 使用:
  4. 4. 算法特点
  5. 5. 使用场景