【数据结构】布隆过滤器

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目录

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前言

1. 什么是布隆过滤器？ 

2. 布隆过滤器的原理 

2.2 判断元素存在原理

3. 布隆过滤器使用场景 

4. 使用 Java 语言实现布隆过滤器 

测试用例

测试结果

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本栏传送门 

1.【技术栈】Redis 的理解与数据存储格式

2.【技术栈】Redis 中的事务及持久化方式

3.【技术栈】Redis 删除策略

4.【技术栈】Redis 企业级解决方案

5.【数据结构】布隆过滤器

6.【开发】SpringBoot 整合 Redis

7.【技术栈】Spring Cache 简化 Redis 缓存使用

前言

        在使用 Redis 作缓存时，可能出现 “缓存穿透（对不存在于Redis的数据发起请求，恶意或者误操作地使得大量的请求穿透缓存直接访问数据库，导致数据库压力过大）” 问题。为了防止 Redis 缓存穿透，可以使用 “布隆过滤器” 避免大量不存在的 key 直接访问数据库。

1. 什么是布隆过滤器？ 

布隆过滤器（Bloom Filter）是由 Burton Howard Bloom 于 1970 年提出的 “位数组” 和 “一组哈希函数” 两部分组成，用于检查元素是否存在于指定集合中的数据结构。

• 优点：高效且性能很好。

          位数组中的每个元素都只占用 1 bit，并且每个元素只能是 0 或者 1。申请 100w 个元素的位数组只占用 1000000 Bit / 8 = 125000 字节 = 125000字节 / 1024 ≈ 122 字节 的空间。

  • 缺点：具有一定的误判性（错误识别率）和删除难度。理论情况下，添加到集合中的元素越多，误判的可能性越大。

    ---

    2. 布隆过滤器的原理 

    2.1 添加元素原理

    1. 使用布隆过滤器中的哈希函数对元素值进行计算，得到哈希值（哈希值为多个）。
    2. 根据得到的哈希值，在位数组中把对应下标的值 “置为1”。

    2.2 判断元素存在原理

    1. 对给定元素再次进行相同的哈希计算。
    2. 得到值之后判断位数组中的每个元素是否都为 1，如果都为 1，则说明这个元素可能存在于布隆过滤器中，如果存在一个值不为 1，说明该元素不在布隆过滤器中。

    为什么说 “位数组” 中的每个元素都为1，这个元素可能存在于布隆过滤器中？

    • 一方面，判断元素存在需要对给定元素进行哈希计算，哈希计算的 “范围” 受 Integer 的MIN_VALUE(-2 ^ 31) 和 MAX_VALUE(2 ^ 31 - 1)影响，范围有限，不同的元素的哈希计算可能出现同一个哈希值。
    • 另一方面，在布隆过滤器 “添加元素” 时，我们会对给定元素进行多次哈希计算避免 “哈希冲突（哈希函数计算得到相同的哈希码）”，所以，两个不同的元素分别进行多次哈希计算，某次计算的哈希码在位数组的指向可能为同一个位置（如图所示）。

      

      • 故，位数组中的每个元素都为1，这个元素可能存在于布隆过滤器中。
      • 但是，都不为1，这个元素肯定不存在于布隆过滤器中。

        这个说法，在后文中 “使用 Java 语言实现布隆过滤器” 有体现

        ---

        3. 布隆过滤器使用场景 

        • 判断给定数据是否存在：  
          • 判断一个数字是否存在于 “包含大量数字” 的数字集合中（5 亿）。
          • 防止 “缓存穿透”（判断请求的数据是否有效避免直接绕过缓存请求数据库）。
          • 邮箱的垃圾邮件过滤、黑名单功能等。
        • 去重
          • 爬虫程序对已经爬取过的 URL 去重。

          ---

          4. 使用 Java 语言实现布隆过滤器 

          思路：

          1. 一个合适大小的位数组保存数据。
          2. 几个不同的哈希函数。
          3. 添加元素到位数组（布隆过滤器）的方法实现。
          4. 判断给定元素是否存在于位数组（布隆过滤器）的方法实现。

          public class MyBloomFilter {
              // ①位数组的长度
              private static final int DEFAULT_SIZE = 2 >16)));
                  }
              }
          }

          测试用例

          public class BloomFilterTest {
              public static void main(String[] args) {
                  MyBloomFilter myBloomFilter = new MyBloomFilter();
                  myBloomFilter.add(131);
                  myBloomFilter.add(110);
                  myBloomFilter.add(120);
                  myBloomFilter.add(119);
                  myBloomFilter.add(114);
                  System.out.println(myBloomFilter.contains(112));
              }
          }

          测试结果

          {2, 129, 130, 131}
          {2, 36, 40, 66, 98, 106, 108, 129, 130, 131}
          {2, 32, 36, 40, 56, 66, 80, 98, 106, 108, 112, 120, 129, 130, 131}
          {2, 32, 36, 37, 40, 49, 56, 66, 80, 82, 98, 106, 108, 112, 114, 115, 117, 120, 129, 130, 131}
          {2, 32, 36, 37, 40, 48, 49, 56, 66, 80, 82, 98, 106, 108, 112, 114, 115, 117, 120, 129, 130, 131}
          true

          在此， “位数组” 中的每个元素都为1，这个元素可能存在于布隆过滤器中的说法 得到了验证。