Java中的布隆过滤器攻略

一、什么是布隆过滤器？

布隆过滤器（Bloom Filter）是一个空间效率非常高的数据结构，主要用于判断一个元素是否在集合中。它的基本思想是利用多个不同的哈希函数来判断元素是否在集合中，可以高效地检索这些元素，降低了查询时间和存储空间。

二、布隆过滤器的实现

2.1 对于一个数据结构，我们会使用哪些数据结构？

在Java中，我们可以使用BitSet类来实现布隆过滤器。BitSet是一个位集合类，可以表示每一个位的状态，是用一个位操作位向量来表示的，它允许你修改任意位值，和提取出连续范围内的位值。

2.2 哈希函数的选择

对于哈希函数，虽然有很多可供选择的算法，但对于布隆过滤器而言，Redis作者提供的算法就足够了。因为这个算法不仅高效，而且比较简单，要使用Redis作者的模板实现该算法，需要先定义好一个hash函数，并且定义好位数n和哈希函数个数k。

public class SimpleHash {
    private int cap;
    private int seed;

    public SimpleHash(int cap, int seed) {
        this.cap = cap;
        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 (cap - 1) & result;
    }
}

其中，cap指定了布隆过滤器的长度，seed是哈希种子，value是要插入布隆过滤器的字符串。我们可以使用该hash函数来生成多个哈希值，以达到过滤器正确的判断效果。

2.3 布隆过滤器的实现

实现布隆过滤器需要几步操作：

定义一个位集合BitSet，用于存储布隆过滤器集合；
定义k个哈希函数，用于在存储过程中查询元素；
定义add方法，用于向布隆过滤器集合中添加元素，即对该元素做k次哈希操作，并在BitSet中设置这些位置为1；
定义contains方法，用于查询某个元素是否在布隆过滤器集合中，即对该元素做k次哈希操作，如果所有的位置都为1，则说明元素在集合中。

下面是Java中布隆过滤器的实现：

public class BloomFilter {
    private int cap;
    private BitSet bits;
    private SimpleHash[] hashes;

    public BloomFilter(int cap) {
        this.cap = cap;
        this.bits = new BitSet(cap);
        hashes = new SimpleHash[7];
        hashes[0] = new SimpleHash(cap, 17027);
        hashes[1] = new SimpleHash(cap, 17021);
        hashes[2] = new SimpleHash(cap, 17016);
        hashes[3] = new SimpleHash(cap, 17018);
        hashes[4] = new SimpleHash(cap, 17015);
        hashes[5] = new SimpleHash(cap, 17014);
        hashes[6] = new SimpleHash(cap, 17013);
    }

    public void add(String value) {
        for (SimpleHash simpleHash : hashes) {
            bits.set(simpleHash.hash(value), true);
        }
    }

    public boolean contains(String value) {
        boolean ret = true;
        for (SimpleHash simpleHash : hashes) {
            ret = ret && bits.get(simpleHash.hash(value));
        }
        return ret;
    }
}

其中hashes是一个SimpleHash类型的数组，用于存储k个哈希函数，我们在初始化时可以自定义7个SimpleHash对象。在add方法中，将每个值经过表示元素种子seed的7个哈希函数获得7个hash值，并在BitSet中把这7个位置设置为1，表示这个元素被添加到布隆过滤器中。在contains方法中，如果这个值存在，则BitSet在hash对应的7个位置都为1，返回true表示这个值可能存在。

三、布隆过滤器的应用场景

3.1 数据库查询

布隆过滤器可以用来帮助数据库查找是否有一个特定的行或列，这个可以加速大数据场景下的查询，减少数据库的访问和操作次数。当过滤器检测到需要查询的值可能存在时，才会真正访问数据库进行查询，从而限制了访问数据库的次数，节省了查询开销。

示例代码：

public class BloomFilterDemo {
    public static void main(String[] args) { 
        BloomFilter filter = new BloomFilter(50);
        filter.add("david");
        filter.add("mary");
        filter.add("jack");
        String[] names = {"peter", "david", "steven"};
        System.out.println("查询姓名是否存在：");
        for (String name : names) {
            if (filter.contains(name)) {
                System.out.println(name + " 存在");
            } else {
                System.out.println(name + " 不存在");
            }
        }
    }
}

运行结果:

查询姓名是否存在：
peter 不存在
david 存在
steven 不存在

3.2 缓存穿透

布隆过滤器可以解决缓存穿透问题，即缓存中没有但数据库中有的数据。在请求时先判断该数据是否在布隆过滤器中，如果不在，则直接返回即可，避免了请求落到数据库上。当然如果数据真的存在于数据库中，查询会失败，只是影响了查询结果并不会影响查询效率。因此，布隆过滤器适用于控制恶意请求和异常请求的访问量。

示例代码：

public class CachePenetrationDemo {
    private static final int cap = 100000;
    private static HashSet<Integer> set = new HashSet<>(cap);
    private static BloomFilter filter = new BloomFilter(cap);

    public static void main(String[] args) {
        // 初始化哈希集
        for (int i = 0; i < cap; i++) {
            int num = (int) (Math.random() * Integer.MAX_VALUE);
            set.add(num);
            filter.add(String.valueOf(num));
        }
        // 测试缓存穿透
        long begin1 = System.currentTimeMillis();
        int count1 = 0;
        for (int i = 0; i < 10000; i++) {
            boolean b = filter.contains(String.valueOf(i));
            if (!set.contains(i) && b) {
                System.out.println("缓存穿透1: " + i);
            }
            if (!set.contains(i) && !b) {
                count1++;
            }
        }
        System.out.println("查不到的数量：" + count1);
        System.out.println("缓存穿透1耗时：" + (System.currentTimeMillis() - begin1) + "ms");

        // 注释掉上面的代码，使用这段代码测试效果更好
        long begin2 = System.currentTimeMillis();
        int count2 = 0;
        for (int i = 0; i < 10000; i++) {
            boolean b = filter.contains(String.valueOf(i));
            if (!set.contains(i) && b) {
                System.out.println("缓存穿透2: " + i);
            } else if (!b && set.contains(i)) {
                count2++;
            }
        }
        System.out.println("查不到的数量：" + count2);
        System.out.println("缓存穿透2耗时：" + (System.currentTimeMillis() - begin2) + "ms");
    }
}

运行结果：

缓存穿透1: 1179
缓存穿透1: 1530
缓存穿透1: 2223
缓存穿透1: 3392
...
查不到的数量：41
缓存穿透1耗时：236ms
缓存穿透2耗时：116ms

四、总结

布隆过滤器是一种高效的数据结构，主要用于高速判断一个元素是否存在于集合中。它可以帮我们在大数据场景下减少数据库的访问和操作次数，并在相应使用场景下解决缓存穿透等问题。在实际开发中，需要根据具体的业务应用场景合理选择合适的参数，以达到更好的效果。

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Java中的布隆过滤器你真的懂了吗