談起“布隆過濾器”相信大家都不陌生，它也算日常面試中的常見面試題了。例如，當面試官在問到 Redis 模塊的相關問題時，可能會問到緩存穿透（Redis 四大經(jīng)典問題之一），而緩存穿透的經(jīng)典解決方案之一，則是“布隆過濾器”。

但是，對于布隆過濾器是什么？以及布隆過濾器的實現(xiàn)原理？相信大部分同學都能回答個七七八八。當如果被問道：項目當中是如何實現(xiàn)布隆過濾器的？這個時候大部分同學就又回答不上來了，所以今天咱們就來探討一下這個問題。

1. 什么是布隆過濾器？

布隆過濾器（Bloom Filter）是一種高效的數(shù)據(jù)結構，由布隆在 1970 年提出。它主要用于判斷一個元素可能是否存在于集合中，其核心特性包括高效的插入和查詢操作，但存在一定的假陽性（False Positives）可能性。

布隆過濾器實現(xiàn)如下圖所示：

根據(jù) key 值計算出它的存儲位置，然后將此位置標識全部標識為 1（未存放數(shù)據(jù)的位置全部為 0），查詢時也是查詢對應的位置是否全部為 1，如果全部為 1，則說明數(shù)據(jù)是可能存在的，否則一定不存在。

也就是說，如果布隆過濾器說一個元素不在集合中，那么它一定不在這個集合中；但如果它說一個元素在集合中，則有可能是不存在的（存在誤差，假陽性）。

2.布隆過濾器特征

• 高效節(jié)省空間：布隆過濾器不存儲數(shù)據(jù)本身，只存儲數(shù)據(jù)對應的哈希比特位，因此占用空間非常小。
• 快速的插入和查詢：插入和查詢操作的時間復雜度都為 O(k)，其中 k 為哈希函數(shù)的個數(shù)，這使得布隆過濾器在處理大量數(shù)據(jù)時非常高效。
• 存在假陽性：由于哈希碰撞的可能性，布隆過濾器在判斷元素存在時可能會出現(xiàn)誤判，即元素實際上不在集合中，但過濾器錯誤地認為其存在。這種誤判率取決于哈希函數(shù)的個數(shù)和位數(shù)組的長度。
• 不支持刪除操作：一旦一個元素被添加到布隆過濾器中，很難將其準確地刪除。因為多個元素可能會共用位數(shù)組中的某些位，刪除一個元素可能會影響其他元素的判斷結果。
• 靈活性與可配置性：布隆過濾器的誤判率、位數(shù)組的長度和哈希函數(shù)的個數(shù)都是可以根據(jù)具體應用場景進行調(diào)整的，以達到最優(yōu)的性能和誤判率平衡。

3.使用場景

布隆過濾器的主要使用場景有以下幾個：

• 大數(shù)據(jù)量去重：可以用布隆過濾器來進行數(shù)據(jù)去重，判斷一個數(shù)據(jù)是否已經(jīng)存在，避免重復插入。
• 防止緩存穿透問題：可以用布隆過濾器來過濾掉惡意請求或請求不存在的數(shù)據(jù)，避免對后端存儲的頻繁訪問。
• 網(wǎng)絡爬蟲URL 去重：可以用布隆過濾器來判斷 URL 是否已經(jīng)被爬取，避免重復爬取。

4.布隆過濾器實現(xiàn)

實現(xiàn)布隆過濾器的方法有很多，可以分為以下兩類：

• 分布式布隆過濾器

• 使用 Redis 4.0 之后提供的插件來實現(xiàn)布隆過濾器。
• 使用 Redisson 框架實現(xiàn)布隆過濾器。

• 單機布隆過濾器
• 使用 Google Guava 實現(xiàn)布隆過濾器。
• 使用 Java 自帶的數(shù)據(jù)結構 BitSet 來實現(xiàn)布隆過濾器。
• 使用 Hutool 框架實現(xiàn)布隆過濾器。

5.項目中具體實現(xiàn)

在項目開發(fā)當中，如果使用的是 Redis 4.0+ 版本，我們通常會使用 Redis 布隆過濾器插件來實現(xiàn)布隆過濾器，以下是具體的實現(xiàn)步驟。

（1）下載編譯RedisBloom插件

git clone https://github.com/RedisLabsModules/redisbloom.git
cd redisbloom
make # 編譯redisbloom

編譯正常執(zhí)行完，會在根目錄生成一個 redisbloom.so 文件。

（2）啟用RedisBloom插件

重新啟動 Redis 服務，并指定啟動 RedisBloom 插件，具體命令如下：

redis-server redis.conf --loadmodule ./src/modules/RedisBloom-master/redisbloom.so

（3）創(chuàng)建布隆過濾器

創(chuàng)建一個布隆過濾器，并設置期望插入的元素數(shù)量和誤差率，在 Redis 客戶端中輸入以下命令：

BF.RESERVE my_bloom_filter 0.01 100000

（4）添加元素到布隆過濾器

在 Redis 客戶端中輸入以下命令：

BF.ADD my_bloom_filter leige

（5）檢查元素是否存在

在 Redis 客戶端中輸入以下命令：

BF.EXISTS my_bloom_filter leige