面試官：項目中如何實現(xiàn)布隆過濾器？
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(dāng)面試官在問到 Redis 模塊的相關(guān)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(xué)都能回答個七七八八。當(dāng)如果被問道：項目當(dāng)中是如何實現(xiàn)布隆過濾器的？這個時候大部分同學(xué)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(jié)構(gòu)，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(biāo)識全部標(biāo)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(yīng)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(yīng)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(fù)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(zhǔn)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(jié)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(yīng)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(fù)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(luò)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(fù)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(jié)構(gòu) 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(dāng)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(wù)，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(shè)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
