引言

在开发或者面试过程中，时常遇到过海量数据须要查问，秒杀时缓存击穿怎么防止等等这样的问题呢？把握好本篇介绍的知识点将有助于你在之后的工作、面试中策马奔流。

Bloom Filter概念

Bloom Filter，即传说中的布隆过滤器。它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。布隆过滤器能够用于检索一个元素是否在一个汇合中。它的长处是空间效率和查问工夫都远远超过个别的算法，毛病是有肯定的误识别率和删除艰难。

Bloom Filter的原理

布隆过滤器的原理是，<font color="red">当一个元素被退出汇合时，通过K个散列函数将这个元素映射成一个位数组中的K个点，把它们置为1。检索时，咱们只有看看这些点是不是都是1就（大概）晓得汇合中有没有它了：如果这些点有任何一个0，则被检元素肯定不在；如果都是1，则被检元素很可能在。</font>这就是布隆过滤器的根本思维。

Bloom Filter跟单哈希函数Bit-Map不同之处在于：Bloom Filter应用了k个哈希函数，每个字符串跟k个bit对应。从而升高了抵触的概率。

缓存击穿


Bloom Filter在防止缓存击穿中的利用办法：简而言之就是先把咱们数据库的数据都加载到咱们的过滤器中，比方数据库的id当初有：1,2,3...,n，以下面的原理图为例，将id所有值 通过三次hash之后，将hash失去的后果对应的中央由0批改为1。这样做之后，每次申请过去通过id查问数据，如果缓存没有命中，再在过滤器中查问，通过同样的hash算法将申请的id值进行运算，取得三个索引值，如果有任何一个对应索引的值为0，阐明MySQL中也不存在该id，则间接报错返回。
<font color="#E96900">试想想这样做的益处是什么？假如这样的一种场景，如果有1000个参数非法申请同时拜访（所谓参数非法是指数据库也不存在这类的值，比方id全为负值），缓存中都没有命中，此时如果这1000个申请同时打到DB，数据库层是扛不住的，所以此时Bloom Filter就显得十分必要。</font>

Bloom Filter的毛病

Bloom Filter之所以能做到在工夫和空间上的效率比拟高，是因为就义了判断的准确率、删除的便利性

  • 存在误判，可能要查到的元素并没有在容器中，然而hash之后失去的k个地位上值都是1。如果Bloom Filter中存储的是黑名单，那么能够通过建设一个白名单来存储可能会误判的元素。
  • 删除艰难。一个放入容器的元素映射到bit数组的k个地位上是1，删除的时候不能简略的间接置为0，可能会影响其余元素的判断。

## Bloom Filter 实现
在实现Bloom Filter时，绕不过的两点就是hash函数的选取以及bit数组的大小。
对于一个确定的场景，咱们预估要存的数据量为n，冀望的误判率为fpp，而后须要计算咱们须要的Bit数组的大小m，以及hash函数的个数k，并抉择hash函数。
1 Bit数组大小抉择
  依据预估数据量n以及误判率fpp，bit数组大小的m的计算形式：

2 哈希函数抉择
由预估数据量n以及bit数组长度m，能够失去一个hash函数的个数k：
3 利用测试
本篇采纳的是Google的Bloom Filter，首先须要引入jar包：

 <dependency>            <groupId>com.google.guava</groupId>            <artifactId>guava</artifactId>            <version>23.0</version> </dependency>

测试分两步：

1、往过滤器中放五千万个数，而后去验证这五千万个数是否能顺利通过过滤器；

2、另外找一万个不在过滤器中的数，查看Bloom Filter误判的几率。

import com.google.common.hash.BloomFilter;import com.google.common.hash.Funnels;/** * @author Carson Chu * @date 2020/3/15 14:48 * @description 布隆过滤器测试样例 */public class BloomFilterTest {    private static int capacity = 50000000;    private static BloomFilter<Integer> bf = BloomFilter.create(Funnels.integerFunnel(), capacity);//    private static BloomFilter<Integer> bf = BloomFilter.create(Funnels.integerFunnel(), total, 0.001);    public static void main(String[] args) {        // 初始化50000000条数据到过滤器中        for (int i = 0; i < capacity; i++) {            bf.put(i);        }        // 匹配已在过滤器中的值，是否有匹配不上的        for (int i = 0; i < capacity; i++) {            if (!bf.mightContain(i)) {                System.out.println("有好人逃脱了~~~");            }        }        // 匹配不在过滤器中的10000个值，有多少匹配进去        int count = 0;        for (int i = capacity; i < capacity + 10000; i++) {            if (bf.mightContain(i)) {                count++;            }        }        System.out.println("误命中的数量：" + count);    }}


运行后果示意，遍历这五千万个在过滤器中的数时，都被辨认进去了。一万个不在过滤器中的数，误伤了297个，误判率是2.9%左右。
如果想要升高误判率该怎么做呢，不要急，源码为咱们提供了这一机制：

@CheckReturnValue    public static <T> BloomFilter<T> create(Funnel<? super T> funnel, int expectedInsertions) {        return create(funnel, (long)expectedInsertions);    }    @CheckReturnValue    public static <T> BloomFilter<T> create(Funnel<? super T> funnel, long expectedInsertions) {        return create(funnel, expectedInsertions, 0.03D);    } @CheckReturnValue    public static <T> BloomFilter<T> create(Funnel<? super T> funnel, int expectedInsertions, double fpp) {        return create(funnel, (long)expectedInsertions, fpp);    }    @CheckReturnValue    public static <T> BloomFilter<T> create(Funnel<? super T> funnel, long expectedInsertions, double fpp) {        return create(funnel, expectedInsertions, fpp, BloomFilterStrategies.MURMUR128_MITZ_64);    }        /* create()办法的最底层实现 */    @VisibleForTesting    static <T> BloomFilter<T> create(Funnel<? super T> funnel, long expectedInsertions, double fpp, BloomFilter.Strategy strategy) {        Preconditions.checkNotNull(funnel);        Preconditions.checkArgument(expectedInsertions >= 0L, "Expected insertions (%s) must be >= 0", new Object[]{expectedInsertions});        Preconditions.checkArgument(fpp > 0.0D, "False positive probability (%s) must be > 0.0", new Object[]{fpp});        Preconditions.checkArgument(fpp < 1.0D, "False positive probability (%s) must be < 1.0", new Object[]{fpp});        Preconditions.checkNotNull(strategy);        if (expectedInsertions == 0L) {            expectedInsertions = 1L;        }        long numBits = optimalNumOfBits(expectedInsertions, fpp);        int numHashFunctions = optimalNumOfHashFunctions(expectedInsertions, numBits);        try {            return new BloomFilter(new BitArray(numBits), numHashFunctions, funnel, strategy);        } catch (IllegalArgumentException var10) {            throw new IllegalArgumentException("Could not create BloomFilter of " + numBits + " bits", var10);        }    }

BloomFilter一共四个create办法，不过最终都是走向第四个。看一下每个参数的含意：
funnel：数据类型(个别是调用Funnels工具类中的)
expectedInsertions：冀望插入的值的个数
fpp：错误率(默认值为0.03)
strategy ：Bloom Filter的算法策略

错误率越大，所需空间和工夫越小，错误率越小，所需空间和工夫约大。

Bloom Filter的利用场景

  • cerberus在收集监控数据的时候, 有的零碎的监控项量会很大, 须要查看一个监控项的名字是否曾经被记录到DB过了,如果没有的话就须要写入DB；
  • 爬虫过滤已抓到的url就不再抓，可用Bloom Filter过滤；
  • 垃圾邮件过滤。如果用哈希表，每存储一亿个email地址，就须要1.6GB的内存（用哈希表实现的具体办法是将每一个email地址对应成一个八字节的信息指纹，而后将这些信息指纹存入哈希表，因为哈希表的存储效率个别只有 50%，因而一个email地址须要占用十六个字节。一亿个地址大概要 1.6GB，即十六亿字节的内存）。因而存贮几十亿个邮件地址可能须要上百GB的内存。而Bloom Filter只须要哈希表 1/8到 1/4 的大小就能解决同样的问题。

总结

布隆过滤器次要是在解决缓存穿透问题的时候引出来的，理解他的原理并能实习使用，在开发和面试中都是大有裨益的。

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