redis之布隆过滤

1、redis之布隆过滤

2、布隆过滤器原理

3、布隆过滤器使用步骤

初始化bitmap

添加占坑位

判断是否存在圜

1、redis之布隆过滤

布隆过滤：有一个初值都为0的bit数组和多个哈希函数构成，用来快速判断集合中是否存在某个元素。目的：减少内存使用。使用方式：不保存数据信息，只是在内存中做一个是否存在的标记flag

应用场景：布隆过滤器常用于需要快速判断某个元素是否存在的场景，如缓存系统、拼写检查器、垃圾邮件过滤等。

特点：可以高效的插入和查询，占用空间少，布隆过滤器可以添加元素，但是不能删除元素，由于

涉及hashcode判断依据，删掉元素会导致误判率增加。

如果一个元素判断结果：存在时，元素不一定存在，但是判断结果为不存在时，则一定不存在。

2、布隆过滤器原理

布隆过滤器(Bloom Filter)是一种专门用来解决去重问题的高级数据结构。实质就是一个大型位数组和几个不同的无偏hash函数(无偏表示分布均匀)。由一个初值都为零的bit数组和多个个哈希函数构成，用来快速判断某个数据是否存在。

添加key时

使用多个hash函数对key进行hash运算得到一个整数索引值，对位数组长度进行取模运算得到一个位置，每个hash函数都会得到一个不同的位置，将这几个位置都置1就完成了add操作。

查询key时

只要有其中一位是零就表示这个key不存在，但如果都是1，则不一定存在对应的key。

hash冲突导致数据不精准
当有变量被加入集合时，通过N个映射函数将这个变量映射成位图中的N个点，把它们置为1（假定有两个变量都通过3个映射函数）。

查询某个变量的时候我们只要看看这些点是不是都是1，就可以大概率知道集合中有没有它了
如果这些点，有任何一个为零则被查询变量一定不在，如果都是1，则被查询变量很可能存在，
为什么说是可能存在，而不是一定存在呢?那是因为映射函数本身就是散列函数，散列函数是会有碰撞的。

哈希函数的概念：将任意大小的输入数据转换成特定大小的输出数据的函数，转换后的数据称为哈希值或哈希编码，也叫散列值。

如果两个散列值是不相同的（根据同一函数）那么这两个散列值的原始输入也是不相同的，这个特性是散列函数具有确定性的结果，具有这种性质的散列函数称为单向散列函数。

散列函数的输入和输出不是唯一对应关系的，如果两个散列值相同，两个输入值很可能是相同的，但也可能不同，这种情况称为“散列碰撞（collision)”。

用hash表存储大数据量时，空间效率还是很低，当只有一个 hash函数时，还很容易发生哈希碰撞。
演示哈希碰撞

 
public class HashCodeConflictDemo{public static void main(String[] args){System.out.println("Aa".hashCode());System.out.println("BB".hashCode());System.out.println("柳柴".hashCode());System.out.println("柴柕".hashCode());Set<Integer> hashCodeSet = new HashSet<>();for (int i = 0; i <200000; i++) {int hashCode = new Object().hashCode();if(hashCodeSet.contains(hashCode)) {System.out.println("出现了重复的hashcode: "+hashCode+"\t 运行到"+i);break;}hashCodeSet.add(hashCode);}}
}

3、布隆过滤器使用步骤

初始化bitmap

布隆过滤器本质上是由长度为 m的位向量或位列表(仅包含0或1位值的列表）组成，最初所有的值均设置为0

添加占坑位

当我们向布隆过滤器中添加数据时，为了尽量地址不冲突，会使用多个hash函数对 key进行运算，算得一个下标索引值，然后对位数组长度进行取模运算得到一个位置，每个 hash函数都会算得一个不同的位置。再把位数组的这几个位置都置为1就完成了add 操作。
例如，我们添加一个字符串wmyskxz，对字符串进行多次hash(key)→取模运行→得到坑位

判断是否存在圜

向布隆过滤器查询某个key是否存在时，先把这个key通过相同的多个hash函数进行运算，查看对应的位置是否都为1，只要有一个位为零，那么说明布隆过滤器中这个key不存在;
如果这几个位置全都是1，那么说明极有可能存在;
因为这些位置的1可能是因为其他的 key存在导致的，也就是前面说过的hash冲突