【redis】布隆过滤器(Bloom Filter)原理解析与应用

布隆过滤器(Bloom Filter)，是1970年由布隆提出的。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。布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法，缺点是有一定的误识别率和删除困难。

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Bloom Filter原理

当一个元素被加入集合时，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，我们只要看看这些点是不是都是1就（大约）知道集合中有没有它了：如果这些点有任何一个0，则被检元素一定不在；如果都是1，则被检元素很可能在。

比如数据库的id现在有：1、2、3

那就用id：1 为例子他在上图中经过三次hash之后，把三次原本值0的地方改为1

下次我进来查询如果id也是1 那我就把1拿去三次hash 发现跟上面的三个位置完全一样，那就能证明过滤器中有1的

应用场景

1.大数据判断是否存在

HashMap可以判断某个元素是否存，可以将值映射到 HashMap 的 Key，然后可以在 O(1) 的时间复杂度内返回结果，效率奇高。但是 HashMap 的实现也有缺点，例如存储容量占比高，考虑到负载因子的存在，通常空间是不能被用满的，而一旦你的值很多例如上亿的时候，那 HashMap 占据的内存大小就变得很可观了。这时候我们就需要考虑布隆过滤器了。

2.解决缓存穿透
布隆过滤器(Bloom Filter)提前将数据库的数据hash存到过滤器中，然后当redis没有这个key，请求来的时候先去布隆过滤器x次hash这个key，看是否都为1（都为1说明很大概率有这个key），如果是缓存穿透，就是数据库和redis都没有这个数据的话，布隆过滤器很大概率也没有，这样就能过滤掉绝大部分的没有得值

如何实现

引入依赖

 <dependency>
            <groupId>com.google.guava</groupId>
            <artifactId>guava</artifactId>
            <version>19.0</version>
        </dependency>

代码

   private static int size = 1000000;//预计要插入多少数据
 
    private static double fpp = 0.01;//期望的误判率
 
    private static BloomFilter<Integer> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.integerFunnel(), size, fpp);
 
    public static void main(String[] args) {
        //插入数据
        for (int i = 0; i < 1000000; i++) {
            bloomFilter.put(i);
        }
        int count = 0;
        for (int i = 1000000; i < 2000000; i++) {
            if (bloomFilter.mightContain(i)) {
                count++;
                System.out.println(i + "误判了");
            }
        }
        System.out.println("总共的误判数:" + count);
    }

经过测试，误判率大概在0.01，不影响大局