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什么是布隆过滤器
布隆过滤器（Bloom Filter）是1970年由布隆提出来的。 它实际上是由一个很长的二进制数组+一系列hash算法映射函数，用于判断一个元素是否存在于集合中。
布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都比一般的算法要好的多，缺点是有一定的误识别率和删除困难。
场景
假设有10亿条手机号，然后判断某条手机号是否在列表内？
mysql可以吗？
正常情况下，如果数据量不大，我们可以考虑使用mysql存储。将所有数据存储到数据库，然后每次去库里查询判断是否存在。但是如果数据量太大，超过千万，mysql查询效率是很低的，特别消耗性能。
HashSet可以吗
我们可以把数据放入HashSet中，利用HashSet天然的去重性，查询只需要调用contains方法即可，但是hashset是存放在内存中的，数据量过大内存直接oom了。
布隆过滤器特点
- 插入和查询效率高，占用空间少，但是返回的结果是不确定的。
- 一个元素如果判断为存在的时候，它不一定真的存在。但是如果判断一个元素不存在，那么它一定是不存在的。
- 布隆过滤器可以添加元素，但是一定不能删除元素，会导致误判率增加。
布隆过滤器原理
布隆过滤器其实就是是一个BIT数组，通过一系列hash算法映射出对应的hash,然后将hash对应的数组下标位置改为1。查询时就是对数据在进行一系列hash算法得到下标，从BIT数组里取数据如如果是1 则说明数据有可能存在，如果是0 说明一定不存在
为什么会有误差率
我们知道布隆过滤器其实是对数据做hash,那么不管用什么算法，都有可能两条不同的数据生成的hash确是相同的，也就是我们常说的hash冲突。
首先插入一条数据： 好好学技术
再插入一条数据：
这是如果查询一条数据，假设他的hash下标已经标为1了，那么布隆过滤器就会认为他存在
常见使用场景
缓存穿透
java实现布隆过滤器
package com.fandf.test.redis;import java.util.BitSet;/*** java布隆过滤器** @author fandongfeng*/
public class MyBloomFilter {/*** 位数组大小*/private static final int DEFAULT_SIZE = 2 << 24;/*** 通过这个数组创建多个Hash函数*/private static final int[] SEEDS = new int[]{4, 8, 16, 32, 64, 128, 256};/*** 初始化位数组，数组中的元素只能是 0 或者 1*/private final BitSet bits = new BitSet(DEFAULT_SIZE);/*** Hash函数数组*/private final MyHash[] myHashes = new MyHash[SEEDS.length];/*** 初始化多个包含 Hash 函数的类数组，每个类中的 Hash 函数都不一样*/public MyBloomFilter() {// 初始化多个不同的 Hash 函数for (int i = 0; i < SEEDS.length; i++) {myHashes[i] = new MyHash(DEFAULT_SIZE, SEEDS[i]);}}/*** 添加元素到位数组*/public void add(Object value) {for (MyHash myHash : myHashes) {bits.set(myHash.hash(value), true);}}/*** 判断指定元素是否存在于位数组*/public boolean contains(Object value) {boolean result = true;for (MyHash myHash : myHashes) {result = result && bits.get(myHash.hash(value));}return result;}/*** 自定义 Hash 函数*/private class MyHash {private int cap;private int seed;MyHash(int cap, int seed) {this.cap = cap;this.seed = seed;}/*** 计算 Hash 值*/int hash(Object obj) {return (obj == null) ? 0 : Math.abs(seed * (cap - 1) & (obj.hashCode() ^ (obj.hashCode() >>> 16)));}}public static void main(String[] args) {String str = "好好学技术";MyBloomFilter myBloomFilter = new MyBloomFilter();System.out.println("str是否存在：" + myBloomFilter.contains(str));myBloomFilter.add(str);System.out.println("str是否存在：" + myBloomFilter.contains(str));}}
Guava实现布隆过滤器
引入依赖
<dependency><groupId>com.google.guava</groupId><artifactId>guava</artifactId><version>31.1-jre</version>
</dependency>
package com.fandf.test.redis;import com.google.common.base.Charsets;
import com.google.common.hash.BloomFilter;
import com.google.common.hash.Funnels;/*** @author fandongfeng*/
public class GuavaBloomFilter {public static void main(String[] args) {BloomFilter<String> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.stringFunnel(Charsets.UTF_8),100000,0.01);bloomFilter.put("好好学技术");System.out.println(bloomFilter.mightContain("不好好学技术"));System.out.println(bloomFilter.mightContain("好好学技术"));}
}
hutool实现布隆过滤器
引入依赖
<dependency><groupId>cn.hutool</groupId><artifactId>hutool-all</artifactId><version>5.8.3</version>
</dependency>
package com.fandf.test.redis;import cn.hutool.bloomfilter.BitMapBloomFilter;
import cn.hutool.bloomfilter.BloomFilterUtil;/*** @author fandongfeng*/
public class HutoolBloomFilter {public static void main(String[] args) {BitMapBloomFilter bloomFilter = BloomFilterUtil.createBitMap(1000);bloomFilter.add("好好学技术");System.out.println(bloomFilter.contains("不好好学技术"));System.out.println(bloomFilter.contains("好好学技术"));}}
Redisson实现布隆过滤器
引入依赖
<dependency><groupId>org.redisson</groupId><artifactId>redisson</artifactId><version>3.20.0</version>
</dependency>
package com.fandf.test.redis;import org.redisson.Redisson;
import org.redisson.api.RBloomFilter;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.redisson.config.Config;/*** Redisson 实现布隆过滤器* @author fandongfeng*/
public class RedissonBloomFilter {public static void main(String[] args) {Config config = new Config();config.useSingleServer().setAddress("redis://127.0.0.1:6379");//构造RedissonRedissonClient redisson = Redisson.create(config);RBloomFilter<String> bloomFilter = redisson.getBloomFilter("name");//初始化布隆过滤器：预计元素为100000000L,误差率为1%bloomFilter.tryInit(100000000L,0.01);bloomFilter.add("好好学技术");System.out.println(bloomFilter.contains("不好好学技术"));System.out.println(bloomFilter.contains("好好学技术"));}
}