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布隆过滤器（英语：Bloom Filter）是1970年由一个叫布隆的小伙子提出的。它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法，缺点是有一定的误识别率和删除困难。
布隆过滤器的原理是，当一个元素被加入集合时，通过K个散列函数将这个元素映射成一个位数组中的K个点，把它们置为1。检索时，我们只要看看这些点是不是都是1就（大约）知道集合中有没有它了：如果这些点有任何一个0，则被检元素一定不在；如果都是1，则被检元素很可能在。这就是布隆过滤器的基本思想。
Bloom Filter跟单哈希函数Bit-Map不同之处在于：Bloom Filter使用了k个哈希函数，每个字符串跟k个bit对应。从而降低了冲突的概率。
由预估数据量n以及bit数组长度m，可以得到一个hash函数的个数k：
哈希函数的选择对性能的影响应该是很大的，一个好的哈希函数要能近似等概率的将字符串映射到各个Bit。选择k个不同的哈希函数比较麻烦，一种简单的方法是选择一个哈希函数，然后送入k个不同的参数。
哈希函数个数k、位数组大小m、加入的字符串数量n的关系可以参考Bloom Filters - the math，Bloom_filter-wikipedia
要使用BloomFilter，需要引入guava包：
com.google.guava guava 23.0
测试分两步：
1、往过滤器中放一百万个数，然后去验证这一百万个数是否能通过过滤器
2、另外找一万个数，去检验漏网之鱼的数量
重庆分公司
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/**
* 测试布隆过滤器(可用于redis缓存穿透)
*/
public class TestBloomFilter {
private static int total = 1000000;
private static BloomFilter bf = BloomFilter.create(Funnels.integerFunnel(), total);
// private static BloomFilter bf = BloomFilter.create(Funnels.integerFunnel(), total, 0.001);
public static void main(String[] args) {
// 初始化1000000条数据到过滤器中
for (int i = 0; i < total; i++) {
bf.put(i);
}
// 匹配已在过滤器中的值，是否有匹配不上的
for (int i = 0; i < total; i++) {
if (!bf.mightContain(i)) {
System.out.println("有坏人逃脱了~~~");
}
}
// 匹配不在过滤器中的10000个值，有多少匹配出来
int count = 0;
for (int i = total; i < total + 10000; i++) {
if (bf.mightContain(i)) {
count++;
}
}
System.out.println("误伤的数量：" + count);
}
} 运行结果：
运行结果表示，遍历这一百万个在过滤器中的数时，都被识别出来了。一万个不在过滤器中的数，误伤了320个，错误率是0.03左右。
看下BloomFilter的源码：
public staticBloomFilter create(Funnel funnel, int expectedInsertions) { return create(funnel, (long) expectedInsertions); } public static BloomFilter create(Funnel funnel, long expectedInsertions) { return create(funnel, expectedInsertions, 0.03); // FYI, for 3%, we always get 5 hash functions } public static BloomFilter create( Funnel funnel, long expectedInsertions, double fpp) { return create(funnel, expectedInsertions, fpp, BloomFilterStrategies.MURMUR128_MITZ_64); } static BloomFilter create( Funnel funnel, long expectedInsertions, double fpp, Strategy strategy) { ...... }
BloomFilter一共四个create方法，不过最终都是走向第四个。看一下每个参数的含义：
funnel：数据类型(一般是调用Funnels工具类中的)
expectedInsertions：期望插入的值的个数
fpp 错误率(默认值为0.03)
strategy 哈希算法(我也不懂啥意思)Bloom Filter的应用
在最后一个create方法中，设置一个断点：
上面的numBits，表示存一百万个int类型数字，需要的位数为7298440，700多万位。理论上存一百万个数，一个int是4字节32位，需要481000000=3200万位。如果使用HashMap去存，按HashMap50%的存储效率，需要6400万位。可以看出BloomFilter的存储空间很小，只有HashMap的1/10左右
上面的numHashFunctions，表示需要5个函数去存这些数字
使用第三个create方法，我们设置下错误率：
private static BloomFilterbf = BloomFilter.create(Funnels.integerFunnel(), total, 0.0003);
再运行看看：
当错误率设为0.0003时，所需要的位数为16883499，1600万位，需要12个函数
和上面对比可以看出，错误率越大，所需空间和时间越小，错误率越小，所需空间和时间约大
常见的几个应用场景：
cerberus在收集监控数据的时候, 有的系统的监控项量会很大, 需要检查一个监控项的名字是否已经被记录到db过了, 如果没有的话就需要写入db.
爬虫过滤已抓到的url就不再抓，可用bloom filter过滤
垃圾邮件过滤。如果用哈希表，每存储一亿个 email地址，就需要 1.6GB的内存（用哈希表实现的具体办法是将每一个 email地址对应成一个八字节的信息指纹，然后将这些信息指纹存入哈希表，由于哈希表的存储效率一般只有 50%，因此一个 email地址需要占用十六个字节。一亿个地址大约要 1.6GB，即十六亿字节的内存）。因此存贮几十亿个邮件地址可能需要上百 GB的内存。而Bloom Filter只需要哈希表 1/8到 1/4 的大小就能解决同样的问题。
到此，相信大家对“redis缓存穿透怎么理解”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！
