阿里高頻面試題：如何快速判斷元素是不是在集合里？
何快速判斷一個(gè)元素是不是在一個(gè)集合里？這個(gè)題目是我最近面試的時(shí)候常問的一個(gè)問題，這個(gè)問題不同人都有很多不同的回答。
今天想介紹一個(gè)很少有人會提及到的方案，那就是借助布隆過濾器。
什么叫布隆過濾器
布隆過濾器（Bloom Filter）是一個(gè)叫做 Bloom 的老哥于1970年提出的。
實(shí)際上可以把它看作由二進(jìn)制向量（或者說位數(shù)組）和一系列隨機(jī)映射函數(shù)（哈希函數(shù)）兩部分組成的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。
它的優(yōu)點(diǎn)是空間效率和查詢時(shí)間都比一般的算法要好的多，缺點(diǎn)是有一定的誤識別率和刪除困難。
實(shí)現(xiàn)原理
先來一張圖
布隆過濾器算法主要思想就是利用 n 個(gè)哈希函數(shù)進(jìn)行 hash 過后，得到不同的哈希值，根據(jù) hash 映射到數(shù)組（這個(gè)數(shù)組的長度可能會很長很長）的不同的索引位置上，然后將相應(yīng)的索引位上的值設(shè)置為1。
判斷該元素是否出現(xiàn)在集合中，就是利用k個(gè)不同的哈希函數(shù)計(jì)算哈希值，看哈希值對應(yīng)相應(yīng)索引位置上面的值是否是1，如果有1個(gè)不是1，說明該元素不存在在集合中。
但是也有可能判斷元素在集合中，但是元素不在，這個(gè)元素所有索引位置上面的1都是別的元素設(shè)置的，這就導(dǎo)致一定的誤判幾率（這就是為什么上面是活可能在一個(gè)集合中的根本原因，因?yàn)闀嬖谝欢ǖ?hash 沖突）。
注意：誤判率越低，相應(yīng)的性能就會越低。
作用
布隆過濾器是可以用于判斷一個(gè)元素是不是（可能）在一個(gè)集合里，并且相比于其它的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，布隆過濾器在空間和時(shí)間方面都有巨大的優(yōu)勢。
注意上面的一個(gè)詞：可能。這里先預(yù)留一個(gè)懸念，下文會詳細(xì)分析到。
使用場景
- 判斷給定數(shù)據(jù)是否存在
- 防止緩存穿透（判斷請求的數(shù)據(jù)是否有效避免直接繞過緩存請求數(shù)據(jù)庫）等等、郵箱的垃圾郵件過濾、黑名單功能等等。
具體實(shí)現(xiàn)
看完了布隆過濾器的算法思想，那就開始具體的實(shí)現(xiàn)的講解。
我先來舉個(gè)例子，假設(shè)有旺財(cái)和小強(qiáng)兩個(gè)字符串，他們分別經(jīng)過三次的 hash 算法，然后根據(jù) hash 的結(jié)果將對應(yīng)的數(shù)組（假設(shè)數(shù)組長度為 16）的索引位置的值置為1，先來看下旺財(cái)這個(gè)詞組:
旺財(cái)經(jīng)過三次 hash 過后，值分別為2,4,6 那么根據(jù)可以得到索引值分別為 2、4、6，于是就將該數(shù)組的索引（2、4、6）位置的值置為1，其余當(dāng)做是0，現(xiàn)在假設(shè)需要查找旺財(cái) ，同樣經(jīng)過這個(gè)三個(gè)hash 然后發(fā)現(xiàn)得到的索引 2、4、6對應(yīng)的位置的值都為1，那么可以判斷旺財(cái)可能是存在的。
接著有將小強(qiáng)插入到布隆過濾器中，實(shí)際的過程和上面的一樣，假設(shè)得到的下標(biāo)是 1、3、5。
拋開旺財(cái)?shù)拇嬖?，小?qiáng)此時(shí)是這樣子在布隆過濾器中的，結(jié)合旺財(cái)和小強(qiáng)實(shí)際的數(shù)組是這樣子的：
現(xiàn)在有來一個(gè)數(shù)據(jù)：9527，現(xiàn)在要求是判斷 9527 是否存在，假設(shè)9527 經(jīng)過三次 hash 過后得到的下標(biāo)分別為：5、6、7。結(jié)果發(fā)現(xiàn)下標(biāo)為 7 的位置的值為0，那么可以肯定的判斷出，9527 一定不存在。
接著又來了一個(gè) 國產(chǎn)007，經(jīng)過三次 hash 過后得到的下標(biāo)分別為：2、3、5，結(jié)果發(fā)現(xiàn) 2、3、5下標(biāo)對應(yīng)的值全是1，于是可以大致判斷出 國產(chǎn)007可能存在。但是實(shí)際上經(jīng)過我們剛剛的演示，國產(chǎn)007 根本就不存在，之所以 2、3、5 索引位置的值為1 ，那是因?yàn)槠渌臄?shù)據(jù)設(shè)置的。
說到這里，不知道大家有沒有明白布隆過濾器的作用。
代碼的實(shí)現(xiàn)
作為 Java 程序員，我們真的是很幸福了，我們使用到很多的框架和工具，基本都被封裝好了，布隆過濾器，我們就使用 Google 封裝好的工具類。
首先添加依賴
- <!--布隆過濾依賴-->
- <dependency>
- <groupId>com.google.guava</groupId>
- <artifactId>guava</artifactId>
- <version>25.1-jre</version>
- /dependency>
代碼的實(shí)現(xiàn)
- import com.google.common.hash.BloomFilter;
- import com.google.common.hash.Funnels;
- import java.nio.charset.Charset;
- public class BloomFilterDemo {
- public static void main(String[] args) {
- /**
- * 創(chuàng)建一個(gè)插入對象為一億，誤報(bào)率為0.01%的布隆過濾器
- * 不存在一定不存在
- * 存在不一定存在
- * ----------------
- * Funnel 對象：預(yù)估的元素個(gè)數(shù)，誤判率
- * mightContain ：方法判斷元素是否存在
- */
- BloomFilter<CharSequence> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.stringFunnel(Charset.forName("utf-8")), 100000000, 0.0001);
- bloomFilter.put("死");
- bloomFilter.put("磕");
- bloomFilter.put("Redis");
- System.out.println(bloomFilter.mightContain("Redis"));
- System.out.println(bloomFilter.mightContain("Java"));
- }
- }
具體的解釋已經(jīng)寫在注釋中了。到這里相信大家一定明白了布隆過濾器和其怎么使用了。
實(shí)戰(zhàn)
我們來模擬這樣的場景：通過布隆過濾器來解決緩存穿透。
首先你的知道什么叫緩存穿透吧？
緩存穿透是指用戶訪問一個(gè)緩存和數(shù)據(jù)庫中都沒有的數(shù)據(jù)，因?yàn)榫彺嬷胁淮嬖冢跃蜁ピL問數(shù)據(jù)庫，如果并發(fā)很高。很容易會擊垮數(shù)據(jù)庫
那布隆過濾器是如何解決這個(gè)問題的呢？他
的原理是這樣子的：將數(shù)據(jù)庫中所有的查詢條件，放入布隆過濾器中，當(dāng)一個(gè)查詢請求過來時(shí)，先經(jīng)過布隆過濾器進(jìn)行查，如果判斷請求查詢值存在，則繼續(xù)查；如果判斷請求查詢不存在，直接丟棄。
其代碼如下：
- String get(String key) {
- String value = redis.get(key);
- if (value == null) {
- if(!bloomfilter.mightContain(key)){
- return null;
- }else{
- value = db.get(key);
- redis.set(key, value);
- }
- }
- return value；
- }
小結(jié)
本文詳細(xì)介紹了布隆過濾器是什么？有什么作用？實(shí)現(xiàn)原理以及從代碼層面多方面來闡述布隆過濾器。學(xué)習(xí)能為各位在學(xué)習(xí)進(jìn)階的路上添磚加瓦。
