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1.布隆过滤器使用场景

比如有如下几个需求:

①、原本有10亿个号码,现在又来了10万个号码,要快速准确判断这10万个号码是否在10亿个号码库中?

解决办法一:将10亿个号码存入数据库中,进行数据库查询,准确性有了,但是速度会比较慢。

解决办法二:将10亿号码放入内存中,比如Redis缓存中,这里我们算一下占用内存大小:10亿*8字节=8GB,通过内存查询,准确性和速度都有了,但是大约8gb的内存空间,挺浪费内存空间的。

②、接触过爬虫的,应该有这么一个需求,需要爬虫的网站千千万万,对于一个新的网站url,我们如何判断这个url我们是否已经爬过了?

解决办法还是上面的两种,很显然,都不太好。

③、同理还有垃圾邮箱的过滤

那么对于类似这种,大数据量集合,如何准确快速的判断某个数据是否在大数据量集合中,并且不占用内存,布隆过滤器应运而生了。

2.布隆过滤器简介

带着上面的几个疑问,我们来看看到底什么是布隆过滤器。

布隆过滤器:一种数据结构,是由一串很长的二进制向量组成,可以将其看成一个二进制数组。既然是二进制,那么里面存放的不是0,就是1,但是初始默认值都是0。

如下所示:
Redis详解 - Redis布隆过滤器_redis

①、添加数据

介绍概念的时候,我们说可以将布隆过滤器看成一个容器,那么如何向布隆过滤器中添加一个数据呢?

如下图所示:当要向布隆过滤器中添加一个元素key时,我们通过多个hash函数,算出一个值,然后将这个值所在的方格置为1。

比如,下图hash1(key)=1,那么在第2个格子将0变为1(数组是从0开始计数的),hash2(key)=7,那么将第8个格子置位1,依次类推。

Redis详解 - Redis布隆过滤器_数据_02

②、判断数据是否存在?

知道了如何向布隆过滤器中添加一个数据,那么新来一个数据,我们如何判断其是否存在于这个布隆过滤器中呢?

很简单,我们只需要将这个新的数据通过上面自定义的几个哈希函数,分别算出各个值,然后看其对应的地方是否都是1,如果存在一个不是1的情况,那么我们可以说,该新数据一定不存在于这个布隆过滤器中。

反过来说,如果通过哈希函数算出来的值,对应的地方都是1,那么我们能够肯定的得出:这个数据一定存在于这个布隆过滤器中吗?

答案是否定的,因为多个不同的数据通过hash函数算出来的结果是会有重复的,所以会存在某个位置是别的数据通过hash函数置为的1。

我们可以得到一个结论:布隆过滤器可以判断某个数据一定不存在,但是无法判断一定存在。

③、布隆过滤器优缺点

优点:优点很明显,二进制组成的数组,占用内存极少,并且插入和查询速度都足够快。

缺点:随着数据的增加,误判率会增加;还有无法判断数据一定存在;另外还有一个重要缺点,无法删除数据。

3.Redis实现布隆过滤器

①、bitmaps
  我们知道计算机是以二进制位作为底层存储的基础单位,一个字节等于8位。

比如“big”字符串是由三个字符组成的,这三个字符对应的ASCII码分为是98、105、103,对应的二进制存储如下:
Redis详解 - Redis布隆过滤器_数据_03
在Redis中,Bitmaps 提供了一套命令用来操作类似上面字符串中的每一个位。

3.1.设置值

setbit key offset value

Redis详解 - Redis布隆过滤器_数据_04
 我们知道"b"的二进制表示为0110 0010,我们将第7位(从0开始)设置为1,那0110 0011 表示的就是字符“c”,所以最后的字符 “big”变成了“cig”。

3.2.获取值

gitbit key offset

Redis详解 - Redis布隆过滤器_数据_05

3.3. 获取位图指定范围值为1的个数

bitcount key [start end]

如果不指定,那就是获取全部值为1的个数。

注意:start和end指定的是字节的个数,而不是位数组下标。

Redis详解 - Redis布隆过滤器_redis_06

4.Redisson

Redis 实现布隆过滤器的底层就是通过 bitmap 这种数据结构,至于如何实现,这里就不重复造轮子了,介绍业界比较好用的一个客户端工具——Redisson。

Redisson 是用于在 Java 程序中操作 Redis 的库,利用Redisson 我们可以在程序中轻松地使用 Redis。

下面我们就通过 Redisson 来构造布隆过滤器。

下面使用Redisson对布隆过滤器进行的封装。
1、引入maven依赖

<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.redisson/redisson -->
<dependency>
<groupId>org.redisson</groupId>
<artifactId>redisson</artifactId>
<version>3.11.2</version>
</dependency>
import org.junit.Test;
import org.redisson.Redisson;
import org.redisson.api.RBloomFilter;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.redisson.config.Config;


public class TestRedissonBloomFilter {

@Test
public void test1(){

Config config = new Config();
config.useSingleServer().setAddress("redis://127.0.0.1:6379");
//config.useSingleServer().setPassword("123");
//构造Redisson
RedissonClient redisson = Redisson.create(config);

RBloomFilter<String> bloomFilter = redisson.getBloomFilter("phoneList");
//初始化布隆过滤器:预计元素为100000000L,误差率为3%
bloomFilter.tryInit(100000000L,0.03);
//将号码10086插入到布隆过滤器中
bloomFilter.add("10086");
bloomFilter.add("10083");
bloomFilter.add("10081");
bloomFilter.add("10089");

//判断下面号码是否在布隆过滤器中
System.out.println(bloomFilter.contains("123456"));//false
System.out.println(bloomFilter.contains("10086"));//true
}

}

这是单节点的Redis实现方式,如果数据量比较大,期望的误差率又很低,那单节点所提供的内存是无法满足的,这时候可以使用分布式布隆过滤器,同样也可以用 Redisson 来实现。