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用于快速检查一个元素是否属于某个集合中。它可以快速判断一个元素是否在一个大型集合中#xff0c;且判断速度很快且不占用太
多内存空间。原理是使用一组哈希函数#xff0c;将元素【映射】成数组中的【索引位置】#xff0c;就是将元素转成他在索引中的…思路
用于快速检查一个元素是否属于某个集合中。它可以快速判断一个元素是否在一个大型集合中且判断速度很快且不占用太
多内存空间。原理是使用一组哈希函数将元素【映射】成数组中的【索引位置】就是将元素转成他在索引中的位置这个位
置可以是多个对一个数据进行多次Hash得到多个Hash值把这个Hash值保存到数据组中如果来了一个新的数据也使
用同样的操作如果所有哈希函数操作对应的位数组值都为1那么该元素可能在集合中。布隆过滤器优缺点
1、时间和空间效率高
2、误判率低
3、支持高并发
缺点
1、无法删除已添加的数据
2、误判率无法避免
3、无法精确判断元素是否存在减少误判
1、使用多个布隆过滤器这种方法可以显著降低误判率但是会增加存储空间和查询时间。
2、使用加密哈希函数
3、使用高质量的哈希函数使用高质量的哈希函数可以减少哈希冲突的概率。常见的高质量哈希函数包括MurmurHash、CityHash等。备注
1、Murmurhash:
是一种非加密型哈希函数适用于一般的哈希检索操作。高运算性能低碰撞率。2、CityHash
是Google发布的字符串散列算法和murmurhash一样属于非加密型hash算法。CityHash算法的开发是受
到了MurmurHash的启发。其主要优点是大部分步骤包含了至少两步【独立的数学运算】。现代 CPU 通常能从这种代码获得
最佳性能。CityHash 也有其缺点代码较同类流行算法复杂。 Google 希望为速度而不是为了简单而优化因此没有照顾较
短输入的特例。Google 号称CityHash64 在速度方面至少能提高 30%(这个肯定不是和murmurhash比咯)并有望提
高多达两倍。此外这些算法的统计特性也很完备。关于CityHash和MurmurHash算法的区别跳转
布隆过滤器的实现原文章 跳转
demo
redis实现布隆过滤器使用的是BitMap只有0和1两个数字//设置布隆过滤器的某个位置值为true。
redisTemplate.opsForValue().setBit(redisKey,index,Boolean.TRUE);//查询某个位置的值
redisTemplate.opsForValue().getBit(redisKey, index); 返回值是boolean类型。int abs Math.abs(key.hashCode());
long index (long) (abs % Math.pow(2, 32));
redisTemplate.opsForValue().getBit(redisKey, index); 当然这只使用了一个Hash函数我们可以通过多个hash函数得到多个Index。当然不单单是redis可以实现Guava也支持。
使用Guava布隆过滤器/**
* 布隆过滤器
*/
private static BloomFilterInteger bloomFilter BloomFilter.create(Funnels.integerFunnel(), 存入数据的大小, 误判率);bloomFilter.put(i);//存入数据bloomFilter.mightContain(i)判断布隆过滤器是否包含这个元素比如存1进去当需要判断10是否存在时可能也会返回true。
