基于Redis的BloomFilter实现

前言
最近在研究布隆过滤器（如果不了解什么是布隆过滤器的，推荐看如何判断一个元素在亿级数据中是否存在？），发现Guava提供了封装好的类，但是只能单机使用，一般现在的应用都是部署在分布式系统的，所以想找个可以在分布式系统下使用的布隆过滤器，找了半天只找到一个基于redis开发的模块项目ReBloom，但是这个是需要额外安装的，而且文档里只说了怎么在docker下运行，没研究过docker所以放弃了。后来找到一篇博客讲怎么利用布隆过滤器统计消息未读数的（博客地址不记得了，是一位淘宝同学写的），博客最后放了一份整合redis和bloomFilter的代码demo，详见BloomFilter.java，看了下实现比较简单，但是使用方式不是我想要的，所以参考着自己整理了一份。
BloomFilterHelper
package com.doodl6.springmvc.service.cache.redis;

import com.google.common.base.Preconditions;
import com.google.common.hash.Funnel;
import com.google.common.hash.Hashing;

public class BloomFilterHelper<T> {

private int numHashFunctions;

private int bitSize;

private Funnel<T> funnel;

public BloomFilterHelper(Funnel<T> funnel, int expectedInsertions, double fpp) {
Preconditions.checkArgument(funnel != null, “funnel不能为空”);
this.funnel = funnel;
bitSize = optimalNumOfBits(expectedInsertions, fpp);
numHashFunctions = optimalNumOfHashFunctions(expectedInsertions, bitSize);
}

int[] murmurHashOffset(T value) {
int[] offset = new int[numHashFunctions];

long hash64 = Hashing.murmur3_128().hashObject(value, funnel).asLong();
int hash1 = (int) hash64;
int hash2 = (int) (hash64 >>> 32);
for (int i = 1; i <= numHashFunctions; i++) {
int nextHash = hash1 + i * hash2;
if (nextHash < 0) {
nextHash = ~nextHash;
}
offset[i – 1] = nextHash % bitSize;
}

return offset;
}

/**
* 计算bit数组长度
*/
private int optimalNumOfBits(long n, double p) {
if (p == 0) {
p = Double.MIN_VALUE;
}
return (int) (-n * Math.log(p) / (Math.log(2) * Math.log(2)));
}

/**
* 计算hash方法执行次数
*/
private int optimalNumOfHashFunctions(long n, long m) {
return Math.max(1, (int) Math.round((double) m / n * Math.log(2)));
}

}
BloomFilterHelper做的事情很简单，其实大部分代码都是来源于Guava库里面的