springboot集成布隆过滤器

在Spring Boot中，可以通过集成Redis来实现布隆过滤器。布隆过滤器可以在处理请求之前对其进行过滤，只有在布隆过滤器中的请求才会查询数据库，不在布隆过滤器中的请求则直接返回，从而减轻了数据库的压力。在Spring Boot中，你可以使用Redission库来实现整套布隆过滤器业务。如果你想了解更多关于Spring Boot集成Redis的内容，你可以参考这篇博客：http://blog.csdn.net/woniu211111/article/details/54564308。

相关问题

java springboot 引入 布隆过滤器

集成布隆过滤器到Spring Boot项目的步骤
为了在 Java Spring Boot 应用程序中引入并配置布隆过滤器以实现去重检查，可以采用Guava库提供的解决方案[^1]。
添加依赖项
首先，在pom.xml文件里增加如下所示的Maven依赖：
<dependency>
<groupId>com.google.guava</groupId>
<artifactId>guava</artifactId>
<version>30.1-jre</version>
</dependency>

这一步骤确保了项目能够访问到Guava所提供的类和方法，从而方便后续创建布隆过滤器实例。
创建布隆过滤器Bean
接着定义一个用于初始化布隆过滤器的bean。可以在任意@Configuration标注下的类内通过@Bean注解完成此操作:
import com.google.common.hash.Funnels;
import com.google.common.math.LongMath;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

import java.nio.charset.StandardCharsets;

@Configuration
public class BloomFilterConfig {

@Bean(name="bloomFilter")
public com.google.common.hash.BloomFilter<String> bloomFilter(){
int expectedInsertions = 1_000_000; //预计插入数量
double fpp = 0.01D; //可接受的最大误报率

return com.google.common.hash.BloomFilter.create(
Funnels.stringFunnel(StandardCharsets.UTF_8),
LongMath.checkedCast(expectedInsertions),fpp);
}
}

上述代码片段展示了如何基于预期插入次数以及允许的最大假阳性概率来构建一个新的布隆过滤器对象。
使用布隆过滤器进行重复检测
最后，在业务逻辑层调用该过滤器来进行数据存在性的快速判断前先尝试put新条目进去；如果返回false则表示可能存在相同的数据（注意这里只是提示可能），此时再进一步确认具体是否存在完全一致的信息即可达到高效去除冗余的目的。
@Autowired
private com.google.common.hash.BloomFilter<String> bloomFilter;

//...

if (!bloomFilter.mightContain(data)){
if (repository.existsById(data)) {
// 处理实际存在的记录...
} else {
repository.save(new Entity(data));
bloomFilter.put(data);
}
} else {
log.info("{} may already exist", data);
}

这段示例说明了怎样利用已注入容器中的布隆过滤器执行初步筛选工作，并结合持久化存储机制最终决定是否保存新的实体对象。

SpringBoot布隆过滤器

集成与使用布隆过滤器（Bloom Filter）
要在 Spring Boot 项目中集成并使用布隆过滤器，可以借助 Google 开发的 Guava 库。以下是具体方法：
添加依赖
在基于 Maven 的 Spring Boot 项目中，可以通过添加以下依赖项来引入 Guava 库中的布隆过滤器功能[^1]。
<dependency>
<groupId>com.google.guava</groupId>
<artifactId>guava</artifactId>
<version>29.0-jre</version>
</dependency>

此依赖会自动下载 Guava 库及其所需的相关组件，从而支持布隆过滤器的功能实现。
布隆过滤器的基本配置与初始化
Guava 提供了一个简单易用的 API 来创建和操作布隆过滤器。下面是一个基本的例子，展示了如何定义一个用于存储字符串集合的布隆过滤器实例[^2]。
import com.google.common.hash.Funnels;
import com.google.common.collect.Sets;
import com.google.common.hash.BloomFilter;

public class BloomFilterExample {
public static void main(String[] args) {
// 创建一个期望最多容纳 10,000 个元素、误报率为 0.01% 的布隆过滤器
BloomFilter<String> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.stringFunnel(java.nio.charset.StandardCharsets.UTF_8), 10000, 0.0001);

// 向布隆过滤器中添加一些数据
Sets.newHashSet("apple", "banana", "orange").forEach(bloomFilter::put);

// 测试某些值是否存在
System.out.println("Does 'apple' exist? " + bloomFilter.mightContain("apple")); // true
System.out.println("Does 'grape' exist? " + bloomFilter.mightContain("grape")); // false 或可能为 true (取决于误判率)
}
}

上述代码片段演示了如何通过 Funnels 和 UTF-8 编码方式构建一个适合处理字符串类型的布隆过滤器，并设置了预期的最大容量以及允许的误报概率。
使用场景说明
布隆过滤器通常被用来快速判断某个元素是否属于某一大型数据集的一部分，尤其适用于内存敏感的应用程序或者分布式缓存系统中减少不必要的查询次数。由于其空间效率高且计算速度快的特点，在实际开发过程中非常有用。