Bloom Filter的应用

1、布隆过滤器是什么？　

　　又快又小的处理方法
　　布隆过滤器(Bloom Filter):是一种空间效率极高的概率型算法和数据结构，用于判断一个元素是否在集合中（类似Hashset）。
　　它的核心一个很长的二进制向量和一系列hash函数

　　数组长度以及hash函数的个数都是动态确定的。

　　Hash函数：SHA1,SHA256,MD5..

 

2、应用的经典场景　

　　一个像Yahoo，HotMail和Gmail那样的公众电子邮件提供商，
　　总是需要过滤来自发送垃圾邮件的人的垃圾邮件，
　　一个办法就是记录下那些发送垃圾邮件的email地址，
　　由于那些发送者不停地再注册新的地址，全世界少说也有五十亿个发垃圾邮件的地址，
　　怎么样迅速的判断一个邮件地址是不是垃圾邮件地址？把它存起来然后确认？

　　一个邮箱平均18个字节，50亿个邮箱容量多大？
　　18byte x 50亿 = 90亿

3、优势和劣势

　　优势：
　　　　全量存储但是不存储元素本身，在某些对保密要求非常严格的场合有优势；
　　　　空间高效率
　　　　插入/查询时间都是常数O(k),远远超过一般的算法

　　劣势：
　　　　存在误算率(False Positive)，随着存入的元素数量增加，误算率随之增加；
　　　　一般情况下不能从布隆过滤器中删除元素；
　　　　数组长度以及hash函数个数确定过程复杂；

4、应用场景　

• 　Google著名的分布式数据库Bigtable以及Hbase使用了布隆过滤器来查找不存在的行或列，以及减少磁盘查找的IO次数
• 　文档存储检查系统也采用布隆过滤器来检测先前存储的数据
• 　Goole Chrome浏览器使用了布隆过滤器加速安全浏览服务
• 　垃圾邮件地址过滤
• 　爬虫URL地址去重
• 　解决缓存穿透问题

5、Bloom Filter实战

 　　使用goole guava轻松实现bloom filter
　　源码分析 bitArray,numHashFunction,funnel,Strategy,put(),
　　Demo实例
　　　　场景描述：100w字符串放入布隆过滤器，另外随机生成1w字符串，判断他们在100w里面是否存在
　　　　目的，了解布隆过滤器的简单使用；
　　　　了解误判率对hash函数个数以及bit数组长度的影响
　　　　使用bloom filter解决缓存击穿的问题

　　

public class BloomFilterTest {
    
    private static final int insertions = 1000000; //100w
    
    @Test
    public void bfTest(){
        //初始化一个存储string数据的布隆过滤器，初始化大小100w,不能设置为0
        BloomFilter<String> bf = BloomFilter.create(Funnels.stringFunnel(Charsets.UTF_8), insertions,0.001);
        //初始化一个存储string数据的set，初始化大小100w
        Set<String> sets = new HashSet<>(insertions);
        //初始化一个存储string数据的set，初始化大小100w
        List<String> lists = new ArrayList<String>(insertions);
        
        //向三个容器初始化100万个随机并且唯一的字符串---初始化操作
        for (int i = 0; i < insertions; i++) {
            String uuid = UUID.randomUUID().toString();
            bf.put(uuid);
            sets.add(uuid);
            lists.add(uuid);
        }
        
        int wrong = 0;//布隆过滤器错误判断的次数
        int right = 0;//布隆过滤器正确判断的次数
        for (int i = 0; i < 10000; i++) {
            String test = i%100==0?lists.get(i/100):UUID.randomUUID().toString();//按照一定比例选择bf中肯定存在的字符串
            if(bf.mightContain(test)){
                if(sets.contains(test)){
                    right ++;
                }else{
                    wrong ++;
                }
            }
        }
        
        System.out.println("=================right====================="+right);//100
        System.out.println("=================wrong====================="+wrong);
    }
    
}

6、解决缓存击穿

private BloomFilter<String> bf;

@postConstruct  ------------->初始化的方法
private void init(){
    //将唯一编码加进来
    //初始化布隆过滤器
    bf = BloomFiler.create(Funnels.stringFunner(Charsets.UTF_8),编码.size()*1.2);
    for(String str:ucodes){
    bf.put(str);
}
========将布隆过滤器的数据放到单个服务，和业务代码分开
使用多线程放进去
if(bf.mightContain(usercode)){
    return null;
}

 本次布隆过滤器落地场景是：优化关联查询

优化背景：查询订单需要关联预警订单数据，由于每查询一笔预警就要查询一次预警表，效率低，即是判断该订单是否预警

可以先将预警的订单放到布隆过滤器中存放一份，则查询订单的时候可以用于关联

应用该场景的原因：大部分订单还是正常的，所以没不要每次去关联

先去布隆过滤器查询该订单是否存在，不存在则直接返回正常，存在则去预警表查询，允许一定的误差率