对面的程序员赶紧看过来！布隆过滤器又有新玩法了~

布隆过滤器

作者: 博学谷狂野架构师
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什么是布隆过滤器

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比一般的算法要好的多，缺点是有一定的误识别率和删除困难。

布隆过滤器可以理解为一个不怎么精确的 set 结构，当你使用它的 contains 方法判断某个对象是否存在时，它可能会误判。但是布隆过滤器也不是特别不精确，只要参数设置的合理，它的精确度可以控制的相对足够精确，只会有小小的误判概率。

当布隆过滤器说某个值存在时，这个值可能不存在；当它说不存在时，那就肯定不存在。打个比方，当它说不认识你时，肯定就不认识；当它说见过你时，可能根本就没见过面，不过因为你的脸跟它认识的人中某脸比较相似 (某些熟脸的系数组合)，所以误判以前见过你。
套在上面的使用场景中，布隆过滤器能准确过滤掉那些已经看过的内容，那些没有看过的新内容，它也会过滤掉极小一部分 (误判)，但是绝大多数新内容它都能准确识别。这样就可以完全保证推荐给用户的内容都是无重复的。

布隆过滤器的原理

其本质就是一个只包含0和1的数组。具体操作当一个元素被加入到集合里面后，该元素通过K个Hash函数运算得到K个hash后的值，然后将K个值映射到这个位数组对应的位置，把对应位置的值设置为1。查询是否存在时，我们就看对应的映射点位置如果全是1，他就很可能存在（跟hash函数的个数和hash函数的设计有关），如果有一个位置是0，那这个元素就一定不存在。

首先需要初始化一个二进制的数组，长度设为 L，同时初始值全为 0 。
当写入一个 A1=1000 的数据时，需要进行 H 次 hash 函数的运算（这里为 2 次）；与 HashMap 有点类似，通过算出的 HashCode 与 L 取模后定位到 0、2 处，将该处的值设为 1。
A2=2000 也是同理计算后将 4、7 位置设为 1。
当有一个 B1=1000 需要判断是否存在时，也是做两次 Hash 运算，定位到 0、2 处，此时他们的值都为 1 ，所以认为 B1=1000 存在于集合中。
当有一个 B2=3000 时，也是同理。第一次 Hash 定位到 index=4 时，数组中的值为 1，所以再进行第二次 Hash 运算，结果定位到 index=5 的值为 0，所以认为 B2=3000 不存在于集合中。

整个的写入、查询的流程就是这样，汇总起来就是：

对写入的数据做 H 次 hash 运算定位到数组中的位置，同时将数据改为 1 。当有数据查询时也是同样的方式定位到数组中。一旦其中的有一位为 0 则认为数据肯定不存在于集合，否则数据可能存在于集合中。

布隆过滤器的特点

只要返回数据不存在，则肯定不存在。

返回数据存在，但只能是大概率存在。

同时不能清除其中的数据。

在有限的数组长度中存放大量的数据，即便是再完美的 Hash 算法也会有冲突，所以有可能两个完全不同的 A、B 两个数据最后定位到的位置是一模一样的。

删除数据也是同理，当我把 B 的数据删除时，其实也相当于是把 A 的数据删掉了，这样也会造成后续的误报。

基于以上的 Hash 冲突的前提，所以 Bloom Filter 有一定的误报率，这个误报率和 Hash 算法的次数 H，以及数组长度 L 都是有关的。

应用场景

缓存穿透

我们经常会把一部分数据放在Redis等缓存，比如产品详情。这样有查询请求进来，我们可以根据产品Id直接去缓存中取数据，而不用读取数据库，这是提升性能最简单，最普遍，也是最有效的做法。一般的查询请求流程是这样的：先查缓存，有缓存的话直接返回，如果缓存中没有，再去数据库查询，然后再把数据库取出来的数据放入缓存，一切看起来很美好。但是如果现在有大量请求进来，而且都在请求一个不存在的产品Id，会发生什么？既然产品Id都不存在，那么肯定没有缓存，没有缓存，那么大量的请求都怼到数据库，数据库的压力一下子就上来了，还有可能把数据库打死。

使用布隆过滤器的特点，只要返回数据不存在，则肯定不存在，返回数据存在，但只能是大概率存在，这种特点可以大批量的无效请求过滤掉，能够穿透缓存的知识漏网之鱼，无关紧要。

检查单词拼写

检查一个单词拼写是否正确，因为有海量的单词数量，每天可能有新的单词，使用布隆过滤器，可以将单词映射到很小的内存中，可以经过简单的几次hash运行就可以进行校验，只要返回数据不存在，则肯定不存在，返回数据存在，但只能是大概率存在，虽然可能有误报，但是对系统的提升是革命性的。

Guava的布隆过滤器

这就又要提起我们的Guava了，它是Google开源的Java包，提供了很多常用的功能。

Guava中，布隆过滤器的实现主要涉及到2个类，BloomFilter和BloomFilterStrategies，首先来看一下BloomFilter的成员变量。需要注意的是不同Guava版本的BloomFilter实现不同。

布隆过滤器解析

成员变量分析

COPY/** guava实现的以CAS方式设置每个bit位的bit数组 */
 private final LockFreeBitArray bits;
 /** hash函数的个数 */
 private final int numHashFunctions;
 /** guava中将对象转换为byte的通道 */
 private final Funnel<? super T> funnel;
 /**
  * 将byte转换为n个bit的策略，也是bloomfilter hash映射的具体实现
  */
 private final Strategy strategy;

这是它的4个成员变量:

LockFreeBitArray是定义在BloomFilterStrategies中的内部类，封装了布隆过滤器底层bit数组的操作。
numHashFunctions表示哈希函数的个数。
Funnel，它和PrimitiveSink配套使用，能将任意类型的对象转化成Java基本数据类型，默认用java.nio.ByteBuffer实现，最终均转化为byte数组。

Strategy是定义在BloomFilter类内部的接口，代码如下，主要有2个方法，put和mightContain。

COPYinterface Strategy extends java.io.Serializable {
    /** 设置元素 */
    <T> boolean put(T object, Funnel<? super T> funnel, int numHashFunctions, BitArray bits);
    /** 判断元素是否存在*/
    <T> boolean mightContain(
    T object, Funnel<? super T> funnel, int numHashFunctions, BitArray bits);
    .....
}

创建布隆过滤器，BloomFilter并没有公有的构造函数，只有一个私有构造函数，而对外它提供了5个重载的create方法，在缺省情况下误判率设定为3%，采用BloomFilterStrategies.MURMUR128_MITZ_64的实现。

BloomFilterStrategies.MURMUR128_MITZ_64是Strategy的两个实现之一，Guava以枚举的方式提供这两个实现，这也是《Effective Java》书中推荐的提供对象的方法之一。

COPYenum BloomFilterStrategies implements BloomFilter.Strategy {
    MURMUR128_MITZ_32() {//....}
    MURMUR128_MITZ_64() {//....}
}

二者对应了32位哈希映射函数，和64位哈希映射函数，后者使用了murmur3 hash生成的所有128位，具有更大的空间，不过原理是相通的，我们选择相对简单的MURMUR128_MITZ_32来分析。

先来看一下它的put方法，它用两个hash函数来模拟多个hash函数的情况，这是布隆过滤器的一种优化。

put方法

COPYpublic <T> boolean put(
    T object, Funnel<? super T> funnel, int numHashFunctions, BitArray bits) {
    long bitSize = bits.bitSize();
    // 先利用murmur3 hash对输入的funnel计算得到128位的哈希值，funnel现将object转换为byte数组，
    // 然后在使用哈希函数转换为long
    long hash64 = Hashing.murmur3_128().hashObject(object, funnel).asLong();
    // 根据hash值的高低位算出hash1和hash2
    int hash1 = (int) hash64;
    int hash2 = (int) (hash64 >>> 32);

    boolean bitsChanged = false;
    // 循环体内采用了2个函数模拟其他函数的思想,相当于每次累加hash2
    for (int i = 1; i <= numHashFunctions; i++) {
    int combinedHash = hash1 + (i * hash2);
    // 如果是负数就变为正数
    if (combinedHash < 0) {
        combinedHash = ~combinedHash;
    }
    // 通过基于bitSize取模的方式获取bit数组中的索引，然后调用set函数设置。
    bitsChanged |= bits.set(combinedHash % bitSize);
    }
    return bitsChanged;
}

在put方法中，先是将索引位置上的二进制置为1，然后用bitsChanged记录插入结果，如果返回true表明没有重复插入成功，而mightContain方法则是将索引位置上的数值取出，并判断是否为0，只要其中出现一个0，那么立即判断为不存在。

mightContain方法

COPYpublic <T> boolean mightContain(
    T object, Funnel<? super T> funnel, int numHashFunctions, BitArray bits) {
    long bitSize = bits.bitSize();
    long hash64 = Hashing.murmur3_128().hashObject(object, funnel).asLong();
    int hash1 = (int) hash64;
    int hash2 = (int) (hash64 >>> 32);

    for (int i = 1; i <= numHashFunctions; i++) {
    int combinedHash = hash1 + (i * hash2);
    // Flip all the bits if it\'s negative (guaranteed positive number)
    if (combinedHash < 0) {
        combinedHash = ~combinedHash;
    }
    // 和put的区别就在这里，从set转换为get，来判断是否存在
    if (!bits.get(combinedHash % bitSize)) {
        return false;
    }
    }
    return true;
}

Guava为了提供效率，自己实现了LockFreeBitArray来提供bit数组的无锁设置和读取。我们只来看一下它的put函数。

COPYboolean set(long bitIndex) {
    if (get(bitIndex)) {
    return false;
    }

    int longIndex = (int) (bitIndex >>> LONG_ADDRESSABLE_BITS);
    long mask = 1L << bitIndex; // only cares about low 6 bits of bitIndex

    long oldValue;
    long newValue;
    // 经典的CAS自旋重试机制
    do {
    oldValue = data.get(longIndex);
    newValue = oldValue | mask;
    if (oldValue == newValue) {
        return false;
    }
    } while (!data.compareAndSet(longIndex, oldValue, newValue));

    bitCount.increment();
    return true;
}

Guava布隆过滤器使用

引入坐标

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

代码实现

COPY
public class GuavaBloomFilter {
    /**
     * 设置布隆过滤器大小
     */
    private static final int size = 100000;
    /**
     * 构建一个BloomFilter
     *  第一个参数Funnel类型的参数
     *  第二个参数 期望处理的数据量
     *  第三个参数 误判率 可不加，默认 0.03D
     */
    private static final BloomFilter<CharSequence> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.stringFunnel(), size);


    public static void main(String[] args) {
        //成功计数
        float success = 0;
        //失败计数
        float fial = 0;
        Set<String> stringSet = new HashSet<String>();
        for (int i = 0; i < size; i++) {
            //生成随机字符串
            String randomStr = RandomStringUtils.randomNumeric(10);
            //加入到set中
            stringSet.add(randomStr);
            //加入到布隆过滤器
            bloomFilter.put(randomStr);
        }

        for (int i = 0; i < size; i++) {
            //生成随机字符串
            String randomStr = RandomStringUtils.randomNumeric(10);
            //布隆过滤器校验存在
            if (bloomFilter.mightContain(randomStr)) {
                //set中存在
                if (stringSet.contains(randomStr)) {
                    //成功计数
                    success++;
                } else {
                    //失败计数
                    fial++;
                }
                //布隆过滤器校验不存在
            } else {
                //    set中存在
                if (stringSet.contains(randomStr)) {
                    //失败计数
                    fial++;
                } else {
                    //成功计数
                    success++;
                }
            }

        }
        System.out.println(\"判断成功数：\"+success + \"，判断失败数:\" + fial + \"，误判率:\" + fial / 100000);
    }

输出

COPY判断成功数：97084.0，判断失败数:2916.0，误判率:0.02916

可以通过增加误判率的参数来调整误判率

COPY/**
 * 构建一个BloomFilter
 *  第一个参数Funnel类型的参数
 *  第二个参数 期望处理的数据量
 *  第三个参数 误判率 可不加，默认 0.03D
 */
private static final BloomFilter<CharSequence> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.stringFunnel(), size,0.00001);

输出

COPY判断成功数：100000.0，判断失败数:0.0，误判率:0.0

本文由传智教育博学谷狂野架构师教研团队发布。

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