Java的布隆过滤器你了解吗

什么是布隆过滤器

布隆过滤器（Bloom Filter）是一种空间效率非常高的概率型数据结构，它利用多个哈希函数来判断元素是否存在于某个集合中。其主要优点是在空间和时间上远远优于其它数据结构，如哈希表、B-树等。

布隆过滤器的应用场景

布隆过滤器在许多领域都有着广泛应用，比如字典攻击、缓存、数据库、防止垃圾邮件、比特币网络等。举几个实际的应用场景：

比特币网络

在比特币网络中，所有的节点都要求使用一个高效的数据结构对交易记录进行验证。由于交易所涉及的信息量非常大，因此需要使用布隆过滤器来快速检查交易笔数是否存在于节点的UTXO池中。

缓存

布隆过滤器可以用于缓存中，当缓存容量达到限制时，我们可以使用布隆过滤器来判断某一个元素是否存在于缓存中，从而避免高昂的数据库查询代价。

布隆过滤器的实现

下面是Java中使用布隆过滤器的方法：

首先，需在pom.xml中添加以下依赖项：

<dependency>
    <groupId>com.google.guava</groupId>
    <artifactId>guava</artifactId>
    <version>28.0-jre</version>
</dependency>

其次，创建布隆过滤器对象并进行初始化：

BloomFilter<String> bloomFilter = 
    BloomFilter.create(Funnels.stringFunnel(Charset.forName("UTF-8")), 1000000, 0.01);

BloomFilter.create()方法接收以下参数：

• funnel：在布隆过滤器中使用的序列化方法。
• expectedInsertions：预计要插入的元素数量。
• fpp：误判率，即错误地认为某个元素在集合中的概率。

接下来，我们可以向布隆过滤器中添加元素:

bloomFilter.put("Java");
bloomFilter.put("Python");
bloomFilter.put("C++");

最后，我们可以从布隆过滤器中查询:

boolean mayContainJava = bloomFilter.mightContain("Java");
boolean mayContainSQL = bloomFilter.mightContain("SQL");

System.out.println("mayContainJava = " + mayContainJava);
System.out.println("mayContainSQL = " + mayContainSQL);

注意事项

• 布隆过滤器是一个概率型数据结构，虽然在很大程度上可以避免错误的判断，但不是100%准确的。
• 初始化布隆过滤器容量要根据实际需求进行调整，以免占用过多的内存。
• 布隆过滤器中的元素不能被删除，一旦添加，就始终在其中。

示例

示例1：使用布隆过滤器判断元素是否在集合中

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

import java.nio.charset.Charset;

public class BloomFilterExample1 {

    public static void main(String[] args) {
        BloomFilter<String> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.stringFunnel(Charset.forName("UTF-8")), 1000000, 0.01);

        bloomFilter.put("Java");
        bloomFilter.put("Python");
        bloomFilter.put("C++");

        boolean mayContainJava = bloomFilter.mightContain("Java");
        boolean mayContainSQL = bloomFilter.mightContain("SQL");

        System.out.println("mayContainJava = " + mayContainJava);
        System.out.println("mayContainSQL = " + mayContainSQL);
    }
}

运行结果：

mayContainJava = true
mayContainSQL = false

示例2：使用布隆过滤器作为缓存

import com.google.common.cache.Cache;
import com.google.common.cache.CacheBuilder;
import com.google.common.hash.BloomFilter;
import com.google.common.hash.Funnels;

import java.nio.charset.Charset;
import java.util.concurrent.ExecutionException;

public class BloomFilterExample2 {

    static BloomFilter<String> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.stringFunnel(Charset.forName("UTF-8")), 1000000, 0.01);
    static Cache<String, Object> cache = CacheBuilder.newBuilder().maximumSize(1000).build();

    public static void main(String[] args) throws ExecutionException {
        String key1 = "http://www.baidu.com";
        String key2 = "http://www.google.com";
        String key3 = "http://www.facebook.com";

        // 判断key是否存在于缓存中
        if (bloomFilter.mightContain(key1)) {
            if (cache.getIfPresent(key1) != null) {
                System.out.println("Cache hit: " + key1);
            } else {
                // 从数据库中读取数据并加入缓存
                Object value = new Object();
                cache.put(key1, value);
                System.out.println("Cache miss: " + key1);
            }
        } else {
            System.out.println("Not in cache: " + key1);
        }

        // 将key2加入缓存中
        bloomFilter.put(key2);
        Object value2 = new Object();
        cache.put(key2, value2);
        System.out.println("Added to cache: " + key2);

        // 判断key3是否存在于缓存中
        if (bloomFilter.mightContain(key3)) {
            if (cache.getIfPresent(key3) != null) {
                System.out.println("Cache hit: " + key3);
            } else {
                // 从数据库中读取数据并加入缓存
                Object value3 = new Object();
                cache.put(key3, value3);
                System.out.println("Cache miss: " + key3);
            }
        } else {
            System.out.println("Not in cache: " + key3);
        }
    }
}

运行结果：

Not in cache: http://www.baidu.com
Added to cache: http://www.google.com
Not in cache: http://www.facebook.com