本文共 6223 字，大约阅读时间需要 20 分钟。

在上一篇 中，我们使用了 JDK 自带的 Set 集合来进行 URL 去重，看上去效果不错，但是这种做法有一个致命了缺陷，就是随着采集的 URL 增多，你需要的内存越来越大，最终会导致你的内存崩溃。那我们在不使用数据库的情况下有没有解决办法呢？还记得我们在上一篇文章中提到的布隆过滤器吗？它就可以完美解决这个问题，布隆过滤器有什么特殊的地方呢？接下来就一起来学习一下布隆过滤器。

什么是布隆过滤器

布隆过滤器是一种数据结构，比较巧妙的概率型数据结构，它是在 1970 年由一个名叫布隆提出的，它实际上是由一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数组成，这点跟哈希表有些相同，但是相对哈希表来说布隆过滤器它更高效、占用空间更少，布隆过滤器有一个缺点那就是有一定的误识别率和删除困难。布隆过滤器只能告诉你某个元素一定不存在或者可能存在在集合中， 所以布隆过滤器经常用来处理可以忍受判断失误的业务，比如爬虫 URL 去重。

布隆过滤器原理

在说布隆过滤器原理之前，我们先来复习一下哈希表，在上一篇文章中，我们利用的是 Set 来进行 URL 去重，我们来看看 Set 的存储模型

URL 经过一个哈希函数后，将 URL 存入了数组里，这样查询时也是非常高效的，但是由于数组里存入的是 URL，随着 URL 的增多，需要的数组越来越大，意味着你需要更多的内存，比如我们采集了几亿的 URL，那么可能就需要上百G 的内存，这是条件不允许的，因为内存特别的昂贵，所以这个在 url 去重中是不可取的，占内存更小的布隆过滤器就是一种不错的选择。

布隆过滤器实质上由长度为 m 的位向量或位列表（仅包含 0 或 1 位值的列表）组成，最初所有值均设置为 0，如下所示。

因为底层是 bit 数组，所以意味着数组只有 0、1 两个值，跟哈希表一样，我们将 URL 通过 K 个函数映射 bit 数组里，并且将指向的 Bit 数组对应的值改成 1 。我们以存 /nba/2492297.html 为例，如下图所示：

/nba/2492297.html经过三个哈希函数分别映射到了 1、4、9 的位置，这三个 bit 数组的值就变成了 1，我们再存入一个 /nba/2492298.html，此时 bit 数组就变成下面这样：

/nba/2492298.html被映射到了 0、4、11 的位置，所以此时 bit 数组上有 5 个位置的值为 1，本应该是有 6 个值为 1 的，但是因为在 4 这个位置重复了，所以会覆盖。

布隆过滤器是如何判断某个值一定不存在或者可能存在呢？通过判断哈希函数映射到对应数组的值，如果都为 1，说明可能存在，如果有一个不为 1，说明一定不存在。对于一定不存在好理解，但是都为 1 时，为什么说可能存在呢？这跟哈希表一样，哈希函数会产生哈希冲突，也就是说两个不同的值经过哈希函数都会得到同一个数组下标，布隆过滤器也是一样的。我们以判断 /nba/2492299.html 是否已经采集过为例，经过哈希函数映射的 bit 数组上的位置入下图所示：

/nba/2492299.html 被哈希函数映射到了 4、9、11 的位置，而这几个位置的值都为 1 ，所以布隆过滤器就认为 /nba/2492299.html 被采集过了，实际上是没有采集过的，这就说明了布隆过滤器存在误判，这也是我们业务允许的。布隆过滤器的误判率跟 bit 数组的大小和哈希函数的个数有关系，如果 bit 数组过小，哈希函数过多，那么 bit 数组的值很快都会变成 1，这样误判率就会越来越高，bit 数组过大，就会浪费更多的内存，所以就要平衡好 bit 数组的大小和哈希函数的个数，关于如何平衡这两个的关系，不是我们这篇文章的重点。

布隆过滤器的原理我们已经了解了，为了加深对布隆过滤器的理解，我们用 Java 来实现一个简易办的布隆过滤器，代码如下：

public class SimpleBloomFilterTest {
       // bit 数组的大小    private static final int DEFAULT_SIZE = 1000;    // 用来生产三个不同的哈希函数的    private static final int[] seeds = new int[]{
   7, 31, 61,};    // bit 数组    private BitSet bits = new BitSet(DEFAULT_SIZE);    // 存放哈希函数的数组    private SimpleHash[] func = new SimpleHash[seeds.length];    public static void main(String[] args) {
           SimpleBloomFilterTest filter = new SimpleBloomFilterTest();        filter.add("https://voice.hupu.com/nba/2492440.html");        filter.add("https://voice.hupu.com/nba/2492437.html");        filter.add("https://voice.hupu.com/nba/2492439.html");        System.out.println(filter.contains("https://voice.hupu.com/nba/2492440.html"));        System.out.println(filter.contains("https://voice.hupu.com/nba/249244.html"));    }    public SimpleBloomFilterTest() {
           for (int i = 0; i < seeds.length; i++) {
               func[i] = new SimpleHash(DEFAULT_SIZE, seeds[i]);        }    }    /**     * 向布隆过滤器添加元素     * @param value     */    public void add(String value) {
           for (SimpleHash f : func) {
               bits.set(f.hash(value), true);        }    }    /**     * 判断某元素是否存在布隆过滤器     * @param value     * @return     */    public boolean contains(String value) {
           if (value == null) {
               return false;        }        boolean ret = true;        for (SimpleHash f : func) {
               ret = ret && bits.get(f.hash(value));        }        return ret;    }    /**     * 哈希函数     */    public static class SimpleHash {
           private int cap;        private int seed;        public SimpleHash(int cap, int seed) {
               this.cap = cap;            this.seed = seed;        }        public int hash(String value) {
               int result = 0;            int len = value.length();            for (int i = 0; i < len; i++) {
                   result = seed * result + value.charAt(i);            }            return (cap - 1) & result;        }    }}

把上面这段代码理解好对我们理解布隆过滤器非常有帮助，实际上在工作中并不需要我们自己实现布隆过滤器，谷歌已经帮我们实现了布隆过滤器，在 Guava 包中提供了 BloomFilter，这个布隆过滤器实现的非常棒，下面就看看谷歌办的布隆过滤器。

布隆过滤器 Guava 版

要使用 Guava 包下提供的 BloomFilter ，就需要引入 Guava 包，我们在 pom.xml 中引入下面依赖：

       
    
     com.google.guava
        
    
     guava
        
    
     28.1-jre
    
   

Guava 中的布隆过滤器实现的非常复杂，关于细节我们就不去探究了，我们就来看看 Guava 中布隆过滤器的构造函数吧，Guava 中并没有提供构造函数，而且提供了 create 方法来构造布隆过滤器：

public static 
   
     BloomFilter
    
      create(      Funnel
      funnel, int expectedInsertions, double fpp) {
       return create(funnel, (long) expectedInsertions, fpp);  }
    
   

funnel：你要过滤数据的类型

expectedInsertions：你要存放的数据量

fpp：误判率

你只需要传入这三个参数你就可以使用 Guava 包中的布隆过滤器了，下面这我写的一段 Guava 布隆过滤器测试程序，可以改动 fpp 多运行几次，体验 Guava 的布隆过滤器。

public class GuavaBloomFilterTest {
       // bit 数组大小    private static int size = 10000;    // 布隆过滤器    private static BloomFilter
   
     bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.stringFunnel(Charset.defaultCharset()), size, 0.03);    public static void main(String[] args) {
           // 先向布隆过滤器中添加 10000 个url        for (int i = 0; i < size; i++) {
               String url = "https://voice.hupu.com/nba/" + i;            bloomFilter.put(url);        }        // 前10000个url不会出现误判        for (int i = 0; i < size; i++) {
               String url = "https://voice.hupu.com/nba/" + i;            if (!bloomFilter.mightContain(url)) {
                   System.out.println("该 url 被采集过了");            }        }        List
    
      list = new ArrayList
     
      (1000);        // 再向布隆过滤器中添加 2000 个 url ，在这2000 个中就会出现误判了        // 误判的个数为 2000 * fpp        for (int i = size; i < size + 2000; i++) {
               String url = "https://voice.hupu.com/nba/" + i;            if (bloomFilter.mightContain(url)) {
                   list.add(url);            }        }        System.out.println("误判数量：" + list.size());    }}
     
    
   

布隆过滤器的应用

缓存击穿

缓存击穿是查询数据库中不存在的数据，如果有用户恶意模拟请求很多缓存中不存在的数据，由于缓存中都没有，导致这些请求短时间内直接落在了DB上，对DB产生压力，导致数据库异常。

最常见的解决办法就是采用布隆过滤器，将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的bitmap中，一个一定不存在的数据会被这个bitmap拦截掉，从而避免了对底层存储系统的查询压力。下面是一段伪代码：

public String getByKey(String key) {
       // 通过key获取value    String value = redis.get(key);    if (StringUtil.isEmpty(value)) {
           if (bloomFilter.mightContain(key)) {
               value = xxxService.get(key);            redis.set(key, value);            return value;        } else {
               return null;        }    }    return value;}

爬虫 URL 去重

爬虫是对 url 的去重，防止 url 重复采集，这也是我们这篇文章重点讲解的内容

垃圾邮件识别

从数十亿个垃圾邮件列表中判断某邮箱是否垃圾邮箱，将垃圾邮箱添加到布隆过滤器中，然后判断某个邮件是否是存在在布隆过滤器中，存在说明就是垃圾邮箱。

文章不足之处，望大家多多指点，共同学习，共同进步

最后

打个小广告，欢迎扫码关注微信公众号：「平头哥的技术博文」，一起进步吧。

转载地址：https://blog.csdn.net/z694644032/article/details/102778876 如侵犯您的版权，请留言回复原文章的地址，我们会给您删除此文章，给您带来不便请您谅解！