JAVA实现布隆过滤器详解及示例代码

30 浏览量更新于2024-09-02 收藏 69KB PDF 举报

"本文主要介绍了一种JAVA实现的布隆过滤器示例代码，该过滤器能够有效地判断元素是否可能存在于集合中，同时探讨了其工作原理、优缺点以及误判率的影响因素。" 布隆过滤器是一种空间效率极高的概率型数据结构，用于判断一个元素是否可能在一个集合中。它通过使用多个散列函数将元素映射到一个固定大小的位数组中，当查询元素是否存在时，通过相同的散列函数检查位数组，若所有位置均为1，则可能存在于集合中。由于可能会出现多个元素映射到同一位置的情况，布隆过滤器存在一定的误判率，即可能会把不存在的元素误判为存在。在JAVA实现的布隆过滤器示例代码中，通常会用到`BitSet`类来创建和管理位数组，以及`AtomicInteger`来处理并发场景下的计数问题。代码中可能会包含以下几个关键部分： 1. **位数组初始化**: 创建一个足够大的位数组，初始化所有位为0。 2. **散列函数**: 选择多个不同的散列函数，确保它们的输出均匀分布并且不会超过位数组的长度。 3. **插入操作**: 对于每个要插入的元素，使用散列函数计算出位数组中的位置，并将这些位置设置为1。 4. **查询操作**: 对于查询的元素，同样应用散列函数，如果所有对应位置都是1，则可能存在；如果有任何位置为0，则肯定不存在。 5. **误判率计算**: 误判率与位数组的大小、散列函数的数量有关，可以预估但无法精确控制。 6. **序列化与反序列化**: 为了保存和恢复布隆过滤器的状态，可以使用`ObjectOutputStream`和`ObjectInputStream`实现序列化和反序列化。在实际应用中，布隆过滤器常用于大数据、缓存、垃圾邮件过滤等场景，其中误判是可接受的，因为其空间效率远高于传统的数据结构。然而，需要注意的是，布隆过滤器不能删除元素，一旦元素被插入，即使实际集合中没有该元素，其在过滤器中的状态也无法消除。总结来说，JAVA实现的布隆过滤器示例代码提供了一个高效的空间节省机制，用于近似判断元素是否属于某个集合。通过理解其工作原理和优化散列函数，可以在保证性能的同时，尽可能降低误判率。

JAVA实现较完善的布隆过滤器的示例代码实现较完善的布隆过滤器的示例代码

主要介绍了JAVA实现较完善的布隆过滤器的示例代码，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参

考。一起跟随小编过来看看吧

布隆过滤器是可以用于判断一个元素是不是在一个集合里，并且相比于其它的数据结构，布隆过滤器在空间和时间方面都有巨

大的优势。布隆过滤器存储空间和插入/查询时间都是常数。但是它也是拥有一定的缺点：布隆过滤器是有一定的误识别率以

及删除困难的。本文中给出的布隆过滤器的实现，基本满足了日常使用所需要的功能。

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

先简单来说一下布隆过滤器。其实现方法就是：利用内存中一个长度为M的位数组B并初始化里面的所有位都为0，如下面的

表格所示：

然后我们根据H个不同的散列函数，对传进来的字符串进行散列，并且每次的散列结果都不能大于位数组的长度。布隆过滤器

的误判率取决于你使用多少个不同的散列函数，下面给出的代码中，给出了一些参考的误判率（参考代码中的枚举类：

MisjudgmentRate）。现在我们先假定有4个不同散列函数，传入一个字符串并进行一次插入操作，这时会进行4次散列，假设

到了4个不同的下标，这个时候我们就会去数组中，将这些下标的位置置为1，数组变更为：

0 1 0 1 1 0 0 0 0 1

如果接下来我们再传入同一个字符串时，因为4次的散列结果都是跟上一次一样的，所以会得出跟上面一样的结果，所有应该

置1的位都已经置1了，这个时候我们就可以认为这个字符串是已经存在的了。因此不难发现，这是会存在一定的误判率的，

具体由你采用的散列函数质量，以及散列函数的数量确定。

代码如下：

import java.io.FileInputStream;

import java.io.FileOutputStream;

import java.io.ObjectInputStream;

import java.io.ObjectOutputStream;

import java.io.Serializable;

import java.util.BitSet;

import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;

public class BloomFileter implements Serializable {

private static final long serialVersionUID = -5221305273707291280L;

private final int[] seeds;

private final int size;

private final BitSet notebook;

private final MisjudgmentRate rate;

private final AtomicInteger useCount = new AtomicInteger(0);

private final Double autoClearRate;

/**

* 默认中等程序的误判率：MisjudgmentRate.MIDDLE 以及不自动清空数据（性能会有少许提升）

* @param dataCount

* 预期处理的数据规模，如预期用于处理1百万数据的查重，这里则填写1000000

public BloomFileter(int dataCount) {

this(MisjudgmentRate.MIDDLE, dataCount, null);

}

/**

* @param rate

* 一个枚举类型的误判率

* @param dataCount

* 预期处理的数据规模，如预期用于处理1百万数据的查重，这里则填写1000000

* @param autoClearRate

* 自动清空过滤器内部信息的使用比率，传null则表示不会自动清理，

* 当过滤器使用率达到100%时，则无论传入什么数据，都会认为在数据已经存在了

* 当希望过滤器使用率达到80%时自动清空重新使用，则传入0.8

public BloomFileter(MisjudgmentRate rate, int dataCount, Double autoClearRate) {

long bitSize = rate.seeds.length * dataCount;

if (bitSize < 0 || bitSize > Integer.MAX_VALUE) {

throw new RuntimeException("位数太大溢出了，请降低误判率或者降低数据大小");

}

this.rate = rate;

seeds = rate.seeds;

size = (int) bitSize;

notebook = new BitSet(size);

this.autoClearRate = autoClearRate;

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