我们知道，在用户和DB之间加入缓存可以有效缓解DB存取数据的性能瓶颈。就以Redis为例，缓存可以把DB中的数据以一个key-value的形式放入内存以便降低请求的平均延时，然而在流量洪峰之后很可能出现大范围key失效的缓存雪崩问题，除了设置key存活时间的偏移量，还可以通过BloomFilter布隆过滤器来解决缓存雪崩问题。
一、查询原理
布隆过滤器，可以说是一个二进制向量和一系列随机映射函数实现。 可以用于检索一个元素是否在一个集合中。下面来看看布隆过滤器是如何判断元素在一个集合中，如下图:
有三个hash函数和一个位数组，oracle经过三个hash函数，得到第1、4、5位为1，database同理得到2、5、10位1，这样如果我们需要判断oracle是否在此位数组中，则通过hash函数判断位数组的1、4、5位是否均为1，如果均为1，则判断oracle在此位数组中，database同理。这就是布隆过滤器判断元素是否在集合中的原理。
是的，这里还有一个问题，如果bloom经过三个hash算法，需要判断 1、5、10位是否为1，恰好因为位数组中添加oracle和database导致1、5、10为1，则布隆过滤器会判断bloom会判断在集合中，导致误判。但是，如果位数组size足够大并且hash次数足够多，就可以将误判率控制在一个极低的范围内；另外，可以保证的是，如果布隆过滤器判断一个元素不在一个集合中，那这个元素一定不会再集合中。
而常用的数据结构，如HashMap、Set都能用来测试一个元素是否存在于一个集合中，相对于这些数据结构，BloomFilter有什么方面的优势呢？
- 对于hashmap，其本质上是一个指针数组，一个指针的开销是sizeof(void*)，在64bit的系统上是64个bit，如果采用开链法处理冲突的话，又需要额外的指针开销，而对于BloomFilter来讲，返回可能存在的情况中，如果允许有1%的错误率的话，每个元素大约需要10bit的存储空间，整个存储空间的开销大约是hashmap的15%左右
- 对于set，如果采用hashmap方式实现，情况同上；如果采用平衡树方式实现，一个节点需要一个指针存储数据的位置，两个指针指向其子节点，因此开销相对于hashmap来讲是更多的
所以，BloomFilter的优势就很明显了，因为采用了位数组的存储方式，它的空间利用率非常高；采用hash()和位比较，它的查询效率也非常高。
二、代码实现
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.ObjectInputStream;
import java.io.ObjectOutputStream;
import java.io.Serializable;
import java.util.BitSet;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
public class BloomFileter implements Serializable {
private static final long serialVersionUID = -5221305273707291280L;
private final int[] seeds;
private final int size;
private final BitSet notebook;
private final MisjudgmentRate rate;
private final AtomicInteger useCount = new AtomicInteger(0);
private final Double autoClearRate;
/**
* 默认中等程序的误判率：MisjudgmentRate.MIDDLE 以及不自动清空数据（性能会有少许提升）
*
* @param dataCount
* 预期处理的数据规模，如预期用于处理1百万数据的查重，这里则填写1000000
*/
public BloomFileter(int dataCount) {
this(MisjudgmentRate.MIDDLE, dataCount, null);
}
/**
*
* @param rate
* 一个枚举类型的误判率
* @param dataCount
* 预期处理的数据规模，如预期用于处理1百万数据的查重，这里则填写1000000
* @param autoClearRate
* 自动清空过滤器内部信息的使用比率，传null则表示不会自动清理，
* 当过滤器使用率达到100%时，则无论传入什么数据，都会认为在数据已经存在了
* 当希望过滤器使用率达到80%时自动清空重新使用，则传入0.8
*/
public BloomFileter(MisjudgmentRate rate, int dataCount, Double autoClearRate) {
long bitSize = rate.seeds.length * dataCount;
if (bitSize < 0 || bitSize > Integer.MAX_VALUE) {
throw new RuntimeException("位数太大溢出了，请降低误判率或者降低数据大小");
}
this.rate = rate;
seeds = rate.seeds;
size = (int) bitSize;
notebook = new BitSet(size);
this.autoClearRate = autoClearRate;
}
public void add(String data) {
checkNeedClear();
for (int i = 0; i < seeds.length; i++) {
int index = hash(data, seeds[i]);
setTrue(index);
}
}
public boolean check(String data) {
for (int i = 0; i < seeds.length; i++) {
int index = hash(data, seeds[i]);
if (!notebook.get(index)) {
return false;
}
}
return true;
}
/**
* 如果不存在就进行记录并返回false，如果存在了就返回true
*
* @param data
* @return
*/
public boolean addIfNotExist(String data) {
checkNeedClear();
int[] indexs = new int[seeds.length];
// 先假定存在
boolean exist = true;
int index;
for (int i = 0; i < seeds.length; i++) {
indexs[i] = index = hash(data, seeds[i]);
if (exist) {
if (!notebook.get(index)) {
// 只要有一个不存在，就可以认为整个字符串都是第一次出现的
exist = false;
// 补充之前的信息
for (int j = 0; j <= i; j++) {
setTrue(indexs[j]);
}
}
} else {
setTrue(index);
}
}
return exist;
}
private void checkNeedClear() {
if (autoClearRate != null) {
if (getUseRate() >= autoClearRate) {
synchronized (this) {
if (getUseRate() >= autoClearRate) {
notebook.clear();
useCount.set(0);
}
}
}
}
}
public void setTrue(int index) {
useCount.incrementAndGet();
notebook.set(index, true);
}
private int hash(String data, int seeds) {
char[] value = data.toCharArray();
int hash = 0;
if (value.length > 0) {
for (int i = 0; i < value.length; i++) {
hash = i * hash + value[i];
}
}
hash = hash * seeds % size;
// 防止溢出变成负数
return Math.abs(hash);
}
public double getUseRate() {
return (double) useCount.intValue() / (double) size;
}
public void saveFilterToFile(String path) {
try (ObjectOutputStream oos = new ObjectOutputStream(new FileOutputStream(path))) {
oos.writeObject(this);
} catch (Exception e) {
throw new RuntimeException(e);
}
}
public static BloomFileter readFilterFromFile(String path) {
try (ObjectInputStream ois = new ObjectInputStream(new FileInputStream(path))) {
return (BloomFileter) ois.readObject();
} catch (Exception e) {
throw new RuntimeException(e);
}
}
/**
* 清空过滤器中的记录信息
*/
public void clear() {
useCount.set(0);
notebook.clear();
}
public MisjudgmentRate getRate() {
return rate;
}
/**
* 分配的位数越多，误判率越低但是越占内存
*
* 4个位误判率大概是0.14689159766308
*
* 8个位误判率大概是0.02157714146322
*
* 16个位误判率大概是0.00046557303372
*
* 32个位误判率大概是0.00000021167340
*
* @author lianghaohui
*
*/
public enum MisjudgmentRate {
// 这里要选取质数，能很好的降低错误率
/**
* 每个字符串分配4个位
*/
VERY_SMALL(new int[] { 2, 3, 5, 7 }),
/**
* 每个字符串分配8个位
*/
SMALL(new int[] { 2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19 }), //
/**
* 每个字符串分配16个位
*/
MIDDLE(new int[] { 2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29, 31, 37, 41, 43, 47, 53 }), //
/**
* 每个字符串分配32个位
*/
HIGH(new int[] { 2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29, 31, 37, 41, 43, 47, 53, 59, 61, 67, 71, 73, 79, 83, 89, 97,
101, 103, 107, 109, 113, 127, 131 });
private int[] seeds;
private MisjudgmentRate(int[] seeds) {
this.seeds = seeds;
}
public int[] getSeeds() {
return seeds;
}
public void setSeeds(int[] seeds) {
this.seeds = seeds;
}
}
public static void main(String[] args) {
BloomFileter fileter = new BloomFileter(7);
System.out.println(fileter.addIfNotExist("1111111111111"));
System.out.println(fileter.addIfNotExist("2222222222222222"));
System.out.println(fileter.addIfNotExist("3333333333333333"));
System.out.println(fileter.addIfNotExist("444444444444444"));
System.out.println(fileter.addIfNotExist("5555555555555"));
System.out.println(fileter.addIfNotExist("6666666666666"));
System.out.println(fileter.addIfNotExist("1111111111111"));
fileter.saveFilterToFile("C:\\Users\\john\\Desktop\\1111\\11.obj");
fileter = readFilterFromFile("C:\\Users\\john\\Desktop\\111\\11.obj");
System.out.println(fileter.getUseRate());
System.out.println(fileter.addIfNotExist("1111111111111"));
}
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