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在正式講解布隆過(guò)濾器之前，先讓我們看看這個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景：

Redis 是軟件架構(gòu)中常用的組件，最常見的用法是將熱點(diǎn)數(shù)據(jù)緩存到 Redis 中，以減少數(shù)據(jù)庫(kù)的壓力;查詢過(guò)程中最常見的用法是：查詢 Redis，如果能查詢到則直接返回，如果 Redis 中不存在則繼續(xù)查詢數(shù)據(jù)庫(kù)。

這種方式可以減少數(shù)據(jù)庫(kù)的訪問(wèn)次數(shù)，但是“當(dāng)緩存中沒有，就查詢數(shù)據(jù)庫(kù)”，在高并發(fā)的環(huán)境中依然會(huì)有風(fēng)險(xiǎn)，比如 90% 的請(qǐng)求數(shù)據(jù)都不在緩存中，那么這些請(qǐng)求就都會(huì)落到數(shù)據(jù)庫(kù)上，這就是緩存穿透。

那么有沒有什么辦法解決這個(gè)問(wèn)題呢?這就可以使用【布隆過(guò)濾器】了，它可以確定“某項(xiàng)數(shù)據(jù)肯定不存在”。

01.布隆過(guò)濾器的概念

布隆過(guò)濾器是一個(gè)叫“布隆”的人提出的，它本身是一個(gè)很長(zhǎng)的二進(jìn)制向量(想象成數(shù)組)和一系列隨機(jī)映射函數(shù)(想象成多個(gè) Hash 函數(shù))，二進(jìn)制向量中存放的不是0，就是1(在學(xué)習(xí)布隆過(guò)濾器之前，可以先了解 BitMap 算法，便于理解)。

比如要根據(jù)客戶手機(jī)號(hào)做為條件查詢客戶信息，通常會(huì)把手機(jī)號(hào)碼設(shè)置成緩存中的 Key，讓我們?cè)O(shè)置一個(gè)長(zhǎng)度為 16 的布隆過(guò)濾器。

布隆過(guò)濾器初始化都是 0;

對(duì) 13800000000 分別進(jìn)行 hash1()、hash2()、hash3() 運(yùn)算，得到三個(gè)結(jié)果 5、9、12，把對(duì)應(yīng)位置設(shè)置成 1;

對(duì) 18900000000 分別進(jìn)行 hash1()、hash2()、hash3() 運(yùn)算，得到三個(gè)結(jié)果 2、8、12，把對(duì)應(yīng)位置設(shè)置成 1，現(xiàn)在 2、5、8、9、12 都是 1，其余元素都是 0;

如果我們想要驗(yàn)證某個(gè)電話號(hào)碼是否存在，需要怎么做呢?

對(duì) 13700000000 分別進(jìn)行 hash1()、hash2()、hash3() 運(yùn)算，得到三個(gè)結(jié)果 1、9、13，然后去判斷第 1、9、13 位上的值是 0 還是 1，如果不全是 1 的話，就說(shuō)明 13700000000 不在這個(gè)布隆過(guò)濾器上;這就確定了“某項(xiàng)數(shù)據(jù)肯定不存在”。

當(dāng)然我們也可以看出來(lái)布隆過(guò)濾器有個(gè)問(wèn)題，那就是不能保證數(shù)據(jù)肯定存在，比如對(duì) 18000000000 分別進(jìn)行 hash1()、hash2()、hash3() 運(yùn)算，得到的結(jié)果是 5、8、9，恰好這三位都是 1，但實(shí)際上這條數(shù)據(jù)并不存在，所以布隆過(guò)濾器有一定的誤判率;

而且因?yàn)槎鄠€(gè)數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)運(yùn)算后可能會(huì)映射到同一個(gè)位置(138 和 189 的運(yùn)算結(jié)果都有 12)，所以布隆過(guò)濾器很難做到刪除，除非要為每一位增加一個(gè)計(jì)數(shù)器，刪除的時(shí)候需要給計(jì)數(shù)器減 1，直到計(jì)數(shù)器為 0 時(shí)，才將布隆過(guò)濾器對(duì)應(yīng)位置修改成 0。

02.特點(diǎn)總結(jié)

可以確定一個(gè)元素肯定不存在，但是不能確定一個(gè)元素肯定存在;

二進(jìn)制向量越長(zhǎng)，映射函數(shù)越多，誤判率越低;如果提前可以確定誤判率，也可以反推出來(lái)布隆過(guò)濾器的長(zhǎng)度;

可以添加元素，但是不能刪除元素(除非增加計(jì)數(shù)器);

在存儲(chǔ)空間和插入查詢的時(shí)間復(fù)雜度都有巨大優(yōu)勢(shì)。

回到本文開頭的那個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景，為了防止緩存穿透，可以使用布隆過(guò)濾器過(guò)濾掉肯定不存在的數(shù)據(jù)，誤判的請(qǐng)求雖然還是會(huì)放到到數(shù)據(jù)庫(kù)，但已經(jīng)極大地減少了穿透的數(shù)量。

03.手寫一個(gè)布隆過(guò)濾器

Code 不是目的，Coding 的過(guò)程是為了加深理解。

首先我們需要定義一個(gè) bitmap，在 JDK 中，已經(jīng)有對(duì)應(yīng)實(shí)現(xiàn)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)類 java.util.BitSet：

//設(shè)置一個(gè)布隆過(guò)濾器 
private int DEFAULT_SIZE = 1 << 30; 
 
private BitSet bitset ; 

我們還需要一組映射函數(shù)，這里可以使用加法 hash 函數(shù)，設(shè)置 6 個(gè)質(zhì)數(shù)，對(duì)應(yīng) 6 個(gè)不同的 hash 函數(shù)：

//定義一個(gè)質(zhì)數(shù)數(shù)組，長(zhǎng)度為6，可以生成6個(gè)hash函數(shù)，用于隨機(jī)映射 
private int[] seeds = {3, 7, 13, 31, 37, 61}; 
 
private HashFunction[] functions = new HashFunction[seeds.length]; 

在構(gòu)造函數(shù)中進(jìn)行初始化，設(shè)置 BitSet 的長(zhǎng)度，生成映射函數(shù)：

/** 
* 初始化 
*/ 
public BloomFilter() { 
  bitset = new BitSet(DEFAULT_SIZE); 
 
  for (int i = 0; i < seeds.length; i++) { 
      functions[i] = new HashFunction(DEFAULT_SIZE, seeds[i]); 
  } 
} 

增加元素的時(shí)候，對(duì)入?yún)⑦M(jìn)行 6 次 hash 運(yùn)算，并將結(jié)果對(duì)應(yīng)的位置修改成 1(BitSet 對(duì)應(yīng)的位置修改成 true)：

/** 
* 添加一個(gè)元素，得到hash運(yùn)算后的結(jié)果，將對(duì)應(yīng)的位置修改成1（true） 
* @param value 
*/ 
public void add(String value) { 
  if (value != null) { 
      for (HashFunction f : functions) { 
    bitset.set(f.hash(value), true); 
      } 
  } 
} 

判斷元素是否在布隆管理器中，需要對(duì)入?yún)⑦M(jìn)行 6 次 hash 運(yùn)算，再查看結(jié)果對(duì)應(yīng)的位置上是 0 還是 1(true or false)，如果其中一位是 0，表示數(shù)據(jù)肯定不存在，如果都是 1，表示數(shù)據(jù)(大概率)可能存在。

/** 
* 判斷元素是否在布隆過(guò)濾器中 
* @param value 
* @return 
*/ 
public boolean contains(String value) { 
  if (value == null) { 
      return false; 
  } 
 
  for (HashFunction f : functions) { 
    if(!bitset.get(f.hash(value))){ 
      //一個(gè)位置上不為1（true），就證明不存在，直接返回false 
      return false; 
    } 
  } 
 
  return true; 
} 

04.Guava 中的 BloomFilter

已經(jīng)有很多開源框架幫我們實(shí)現(xiàn)了布隆管理器，比如 Google 出品的 Guava 工具庫(kù)，其中就有開箱即用的布隆過(guò)濾器;

public class BloomFilterTest { 
  public static void main(String[] args){ 
    int size = 1000000; 
    //布隆過(guò)濾器 
    BloomFilter<Integer> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.integerFunnel(), size, 0.001); 
     
    for (int i = 0; i < size; i++) { 
            bloomFilter.put(i); 
        } 
     
    List<Integer> list = new ArrayList<Integer>(1000); 
        for (int i = size + 1; i < size + 10000; i++) { 
            if (bloomFilter.mightContain(i)) { 
                list.add(i); 
            } 
        } 
        System.out.println("誤判數(shù)量：" + list.size()); 
  } 
}