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亿级数据过滤算法神器-ag真人游戏

在正式讲解布隆过滤器之前,先让我们看看这个业务场景:

redis 是软件架构中常用的组件,最常见的用法是将热点数据缓存到 redis 中,以减少数据库的压力;查询过程中最常见的用法是:查询 redis,如果能查询到则直接返回,如果 redis 中不存在则继续查询数据库。

这种方式可以减少数据库的访问次数,但是“当缓存中没有,就查询数据库”,在高并发的环境中依然会有风险,比如 90% 的请求数据都不在缓存中,那么这些请求就都会落到数据库上,这就是缓存穿透。

那么有没有什么办法解决这个问题呢?这就可以使用【布隆过滤器】了,它可以确定“某项数据肯定不存在”。

01.布隆过滤器的概念

布隆过滤器是一个叫“布隆”的人提出的,它本身是一个很长的二进制向量(想象成数组)和一系列随机映射函数(想象成多个 hash 函数),二进制向量中存放的不是0,就是1(在学习布隆过滤器之前,可以先了解 bitmap 算法,便于理解)。

比如要根据客户手机号做为条件查询客户信息,通常会把手机号码设置成缓存中的 key,让我们设置一个长度为 16 的布隆过滤器。

布隆过滤器初始化都是 0;

对 13800000000 分别进行 hash1()、hash2()、hash3() 运算,得到三个结果 5、9、12,把对应位置设置成 1;

对 18900000000 分别进行 hash1()、hash2()、hash3() 运算,得到三个结果 2、8、12,把对应位置设置成 1,现在 2、5、8、9、12 都是 1,其余元素都是 0;

如果我们想要验证某个电话号码是否存在,需要怎么做呢?

对 13700000000 分别进行 hash1()、hash2()、hash3() 运算,得到三个结果 1、9、13,然后去判断第 1、9、13 位上的值是 0 还是 1,如果不全是 1 的话,就说明 13700000000 不在这个布隆过滤器上;这就确定了“某项数据肯定不存在”。

当然我们也可以看出来布隆过滤器有个问题,那就是不能保证数据肯定存在,比如对 18000000000 分别进行 hash1()、hash2()、hash3() 运算,得到的结果是 5、8、9,恰好这三位都是 1,但实际上这条数据并不存在,所以布隆过滤器有一定的误判率;

而且因为多个数据经过运算后可能会映射到同一个位置(138 和 189 的运算结果都有 12),所以布隆过滤器很难做到删除,除非要为每一位增加一个计数器,删除的时候需要给计数器减 1,直到计数器为 0 时,才将布隆过滤器对应位置修改成 0。

02.特点总结

可以确定一个元素肯定不存在,但是不能确定一个元素肯定存在;

二进制向量越长,映射函数越多,误判率越低;如果提前可以确定误判率,也可以反推出来布隆过滤器的长度;

可以添加元素,但是不能删除元素(除非增加计数器);

在存储空间和插入查询的时间复杂度都有巨大优势。

回到本文开头的那个业务场景,为了防止缓存穿透,可以使用布隆过滤器过滤掉肯定不存在的数据,误判的请求虽然还是会放到到数据库,但已经极大地减少了穿透的数量。

03.手写一个布隆过滤器

code 不是目的,coding 的过程是为了加深理解。

首先我们需要定义一个 bitmap,在 jdk 中,已经有对应实现的数据结构类
java.util.bitset:

//设置一个布隆过滤器 
private int default_size = 1 << 30; 
 
private bitset bitset ;

我们还需要一组映射函数,这里可以使用加法 hash 函数,设置 6 个质数,对应 6 个不同的 hash 函数:

//定义一个质数数组,长度为6,可以生成6个hash函数,用于随机映射 
private int[] seeds = {3, 7, 13, 31, 37, 61}; 
 
private hashfunction[] functions = new hashfunction[seeds.length]; 

构造函数中进行初始化,设置 bitset 的长度,生成映射函数:

/** 
* 初始化 
*/ 
public bloomfilter() { 
  bitset = new bitset(default_size); 
 
  for (int i = 0; i < seeds.length; i  ) { 
      functions[i] = new hashfunction(default_size, seeds[i]); 
  } 
} 

增加元素的时候,对入参进行 6 次 hash 运算,并将结果对应的位置修改成 1(bitset 对应的位置修改成 true):

/** 
* 添加一个元素,得到hash运算后的结果,将对应的位置修改成1(true) 
* @param value 
*/ 
public void add(string value) { 
  if (value != null) { 
      for (hashfunction f : functions) { 
    bitset.set(f.hash(value), true); 
      } 
  } 
} 

判断元素是否在布隆管理器中,需要对入参进行 6 次 hash 运算,再查看结果对应的位置上是 0 还是 1(true or false),如果其中一位是 0,表示数据肯定不存在,如果都是 1,表示数据(大概率)可能存在。

/** 
* 判断元素是否在布隆过滤器中 
* @param value 
* @return 
*/ 
public boolean contains(string value) { 
  if (value == null) { 
      return false; 
  } 
 
  for (hashfunction f : functions) { 
    if(!bitset.get(f.hash(value))){ 
      //一个位置上不为1(true),就证明不存在,直接返回false 
      return false; 
    } 
  } 
 
  return true; 
} 

04.guava 中的 bloomfilter

已经有很多开源框架帮我们实现了布隆管理器,比如 google 出品的 guava 工具库,其中就有开箱即用的布隆过滤器;

public class bloomfiltertest { 
  public static void main(string[] args){ 
    int size = 1000000; 
    //布隆过滤器 
    bloomfilter bloomfilter = bloomfilter.create(funnels.integerfunnel(), size, 0.001); 
     
    for (int i = 0; i < size; i  ) { 
            bloomfilter.put(i); 
        } 
     
    list list = new arraylist(1000); 
        for (int i = size   1; i < size   10000; i  ) { 
            if (bloomfilter.mightcontain(i)) { 
                list.add(i); 
            } 
        } 
        system.out.println("误判数量:"   list.size()); 
  } 
}