什么是布隆过滤器？

布隆过滤器（Bloom Filter）是一个叫做 Bloom 的老哥于 1970 年提出的。我们可以把它看作由二进制向量（或者说位数组）和一系列随机映射函数（哈希函数）两部分组成的数据结构。
优点：它占用空间更少并且效率更高
缺点：是其返回的结果是概率性的，而不是非常准确的。

理论情况下添加到集合中的元素越多，误报的可能性就越大。并且，存放在布隆过滤器的数据不容易删除。
六、布隆过滤器 - 图1
位数组中的每个元素都只占用 1 bit ，并且每个元素只能是 0 或者 1。这样申请一个 100w 个元素的位数组只占用 1000000Bit / 8 = 125000 Byte = 125000/1024 kb ≈ 122kb 的空间。

总结：一个名叫 Bloom 的人提出了一种来检索元素是否在给定大集合中的数据结构，这种数据结构是高效且性能很好的，但缺点是具有一定的错误识别率和删除难度。并且，理论情况下，添加到集合中的元素越多，误报的可能性就越大。

布隆过滤器的原理介绍

当一个元素加入布隆过滤器中的时候，会进行如下操作：

  1. 使用布隆过滤器中的哈希函数对元素值进行计算，得到哈希值（有几个哈希函数得到几个哈希值）。
  2. 根据得到的哈希值，在位数组中把对应下标的值置为 1。

当我们需要判断一个元素是否存在于布隆过滤器的时候，会进行如下操作：

  1. 对给定元素再次进行相同的哈希计算；
  2. 得到值之后判断位数组中的每个元素是否都为 1，如果值都为 1，那么说明这个值在布隆过滤器中，如果存在一个值不为 1，说明该元素不在布隆过滤器中。

六、布隆过滤器 - 图2
不同的字符串可能哈希出来的位置相同，这种情况我们可以适当增加位数组大小或者调整我们的哈希函数。
综上，我们可以得出：布隆过滤器说某个元素存在，小概率会误判。布隆过滤器说某个元素不在，那么这个元素一定不在。

布隆过滤器使用场景

  1. 判断给定数据是否存在：
    1. 比如判断一个数字是否存在于包含大量数字的数字集中（数字集很大，5 亿以上！）
    2. 防止缓存穿透（判断请求的数据是否有效避免直接绕过缓存请求数据库）等等
    3. 邮箱的垃圾邮件过滤
    4. 黑名单功能等等。
  2. 去重：比如爬给定网址的时候对已经爬取过的 URL 去重。

    编码实战

通过 Java 编程手动实现布隆过滤器

我们上面已经说了布隆过滤器的原理，知道了布隆过滤器的原理之后就可以自己手动实现一个了。
如果你想要手动实现一个的话，你需要：

  1. 一个合适大小的位数组保存数据
  2. 几个不同的哈希函数
  3. 添加元素到位数组（布隆过滤器）的方法实现
  4. 判断给定元素是否存在于位数组（布隆过滤器）的方法实现。

参考网上已有代码改进得到，对于所有类型对象皆适用：

  1. import java.util.BitSet;
  3. public class MyBloomFilter {
  5.     /**
  6.      * 位数组的大小
  7.      */
  8.     private static final int DEFAULT_SIZE = 2 << 24;
  9.     /**
  10.      * 通过这个数组可以创建 6 个不同的哈希函数
  11.      */
  12.     private static final int[] SEEDS = new int[]{3, 13, 46, 71, 91, 134};
  14.     /**
  15.      * 位数组。数组中的元素只能是 0 或者 1
  16.      */
  17.     private BitSet bits = new BitSet(DEFAULT_SIZE);
  19.     /**
  20.      * 存放包含 hash 函数的类的数组
  21.      */
  22.     private SimpleHash[] func = new SimpleHash[SEEDS.length];
  24.     /**
  25.      * 初始化多个包含 hash 函数的类的数组，每个类中的 hash 函数都不一样
  26.      */
  27.     public MyBloomFilter() {
  28.         // 初始化多个不同的 Hash 函数
  29.         for (int i = 0; i < SEEDS.length; i++) {
  30.             func[i] = new SimpleHash(DEFAULT_SIZE, SEEDS[i]);
  31.         }
  32.     }
  34.     /**
  35.      * 添加元素到位数组
  36.      */
  37.     public void add(Object value) {
  38.         for (SimpleHash f : func) {
  39.             bits.set(f.hash(value), true);
  40.         }
  41.     }
  43.     /**
  44.      * 判断指定元素是否存在于位数组
  45.      */
  46.     public boolean contains(Object value) {
  47.         boolean ret = true;
  48.         for (SimpleHash f : func) {
  49.             ret = ret && bits.get(f.hash(value));
  50.         }
  51.         return ret;
  52.     }
  54.     /**
  55.      * 静态内部类。用于 hash 操作！
  56.      */
  57.     public static class SimpleHash {
  59.         private int cap;
  60.         private int seed;
  62.         public SimpleHash(int cap, int seed) {
  63.             this.cap = cap;
  64.             this.seed = seed;
  65.         }
  67.         /**
  68.          * 计算 hash 值
  69.          */
  70.         public int hash(Object value) {
  71.             int h;
  72.             return (value == null) ? 0 : Math.abs(seed * (cap - 1) & ((h = value.hashCode()) ^ (h >>> 16)));
  73.         }
  75.     }
  76. }

利用 Google 开源的 Guava 中自带的布隆过滤器

实际项目中我们不需要手动实现一个布隆过滤器。
首先我们需要在项目中引入 Guava 的依赖：

  1. <dependency>
  2.     <groupId>com.google.guava</groupId>
  3.     <artifactId>guava</artifactId>
  4.     <version>28.0-jre</version>
  5. </dependency>

实际使用如下：
我们创建了一个最多存放 最多 1500 个整数的布隆过滤器，并且我们可以容忍误判的概率为百分之（0.01）

  1. // 创建布隆过滤器对象
  2. BloomFilter<Integer> filter = BloomFilter.create(
  3.     Funnels.integerFunnel(),
  4.     1500,
  5.     0.01);
  6. // 判断指定元素是否存在
  7. System.out.println(filter.mightContain(1));
  8. System.out.println(filter.mightContain(2));
  9. // 将元素添加进布隆过滤器
  10. filter.put(1);
  11. filter.put(2);
  12. System.out.println(filter.mightContain(1));
  13. System.out.println(filter.mightContain(2));

在我们的示例中，当 mightContain() 方法返回 true 时，我们可以 99％确定该元素在过滤器中，当过滤器返回 false 时，我们可以 100％确定该元素不存在于过滤器中。
Guava 提供的布隆过滤器的实现还是很不错的（想要详细了解的可以看一下它的源码实现），但是它有一个重大的缺陷就是只能单机使用（另外，容量扩展也不容易），而现在互联网一般都是分布式的场景。为了解决这个问题，我们就需要用到 Redis 中的布隆过滤器了。


Redis 中的布隆过滤器

介绍

Redis v4.0 之后有了 Module（模块/插件） 功能，Redis Modules 让 Redis 可以使用外部模块扩展其功能 。布隆过滤器就是其中的 Module。详情可以查看 Redis 官方对 Redis Modules 的介绍 ：https://redis.io/modules
另外，官网推荐了一个 RedisBloom 作为 Redis 布隆过滤器的 Module，地址：https://github.com/RedisBloom/RedisBloom 其他还有：

RedisBloom 提供了多种语言的客户端支持，包括：Python、Java、JavaScript 和 PHP。、

使用 Docker 安装

如果我们需要体验 Redis 中的布隆过滤器非常简单，通过 Docker 就可以了！我们直接在 Google 搜索 docker redis bloomfilter 然后在排除广告的第一条搜素结果就找到了我们想要的答案（这是我平常解决问题的一种方式，分享一下），具体地址：https://hub.docker.com/r/redislabs/rebloom/ （介绍的很详细 ）。
具体操作如下：

  1. ➜  ~ docker run -p 6379:6379 --name redis-redisbloom redislabs/rebloom:latest
  2. ➜  ~ docker exec -it redis-redisbloom bash
  3. root@21396d02c252:/data# redis-cli
  4. 127.0.0.1:6379>

常用命令一览

注意： key : 布隆过滤器的名称，item : 添加的元素。

  1. **BF.ADD**：将元素添加到布隆过滤器中，如果该过滤器尚不存在，则创建该过滤器。格式：BF.ADD {key} {item}。
  2. **BF.MADD** : 将一个或多个元素添加到“布隆过滤器”中，并创建一个尚不存在的过滤器。该命令的操作方式BF.ADD与之相同，只不过它允许多个输入并返回多个值。格式：BF.MADD {key} {item} [item ...] 。
  3. **BF.EXISTS** : 确定元素是否在布隆过滤器中存在。格式：BF.EXISTS {key} {item}。
  4. **BF.MEXISTS** ： 确定一个或者多个元素是否在布隆过滤器中存在格式：BF.MEXISTS {key} {item} [item …]。

另外， BF. RESERVE 命令需要单独介绍一下：
这个命令的格式如下：
BF. RESERVE {key} {error_rate} {capacity} [EXPANSION expansion]

下面简单介绍一下每个参数的具体含义：

  1. key：布隆过滤器的名称
  2. error_rate : 期望的误报率。该值必须介于 0 到 1 之间。例如，对于期望的误报率 0.1％（1000 中为 1），error_rate 应该设置为 0.001。该数字越接近零，则每个项目的内存消耗越大，并且每个操作的 CPU 使用率越高。
  3. capacity: 过滤器的容量。当实际存储的元素个数超过这个值之后，性能将开始下降。实际的降级将取决于超出限制的程度。随着过滤器元素数量呈指数增长，性能将线性下降。

可选参数：

  • expansion：如果创建了一个新的子过滤器，则其大小将是当前过滤器的大小乘以expansion。默认扩展值为 2。这意味着每个后续子过滤器将是前一个子过滤器的两倍。

实际使用

  1. 127.0.0.1:6379> BF.ADD myFilter java
  2. (integer) 1
  3. 127.0.0.1:6379> BF.ADD myFilter javaguide
  4. (integer) 1
  5. 127.0.0.1:6379> BF.EXISTS myFilter java
  6. (integer) 1
  7. 127.0.0.1:6379> BF.EXISTS myFilter javaguide
  8. (integer) 1
  9. 127.0.0.1:6379> BF.EXISTS myFilter github
  10. (integer) 0