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【吐血整理】Java中高级核心知识全面解析(3)

作者:互联网

	*/ 
public Boolean contains(Object value) { 
	Boolean ret = true; 
	for (SimpleHash f : func) { 
		ret = ret && bits.get(f.hash(value)); 
	}
	return ret; 
}
/** 
	* 静态内部类。用于 hash 操作! 
	*/ 
public static class SimpleHash { 
	private int cap; 
	private int seed; 
	public SimpleHash(int cap, int seed) { 
		this.cap = cap; 
		this.seed = seed; 
	}
	/** 
		* 计算 hash 值 
		*/ 
	public int hash(Object value) { 
		int h; 
		return (value == null) ? 0 : Math.abs(seed * (cap - 1) & ((h = value.hashCode()) ^ (h >>> 16))); 
	}
} 

}

测试:
```java
String value1 = "https://javaguide.cn/"; 
String value2 = "https://github.com/Snailclimb"; 
MyBloomFilter filter = new MyBloomFilter(); 
System.out.println(filter.contains(value1)); 
System.out.println(filter.contains(value2)); 
filter.add(value1); 
filter.add(value2); 
System.out.println(filter.contains(value1)); 
System.out.println(filter.contains(value2));

Output:

false 
false 
true 
true

测试:

Integer value1 = 13423; 
Integer value2 = 22131; 
MyBloomFilter filter = new MyBloomFilter(); 
System.out.println(filter.contains(value1)); 
System.out.println(filter.contains(value2)); 
filter.add(value1); 
filter.add(value2); 
System.out.println(filter.contains(value1)); 
System.out.println(filter.contains(value2));

Output:

false 
false 
true 
true

五、利用Google开源的 Guava中自带的布隆过滤器

自己实现的目的主要是为了让自己搞懂布隆过滤器的原理,Guava 中布隆过滤器的实现算是比较权威的,所以实际项目中我们不需要手动实现一个布隆过滤器。

首先我们需要在项目中引入 Guava 的依赖:

<dependency> 
<groupId>com.google.guava</groupId> 
<artifactId>guava</artifactId> 
<version>28.0-jre</version> 
</dependency>

实际使用如下:

我们创建了一个最多存放 最多 1500个整数的布隆过滤器,并且我们可以容忍误判的概率为百分之(0.01)

// 创建布隆过滤器对象 
BloomFilter<Integer> filter = BloomFilter.create( 
		Funnels.integerFunnel(), 
		1500, 
		0.01);
// 判断指定元素是否存在 
System.out.println(filter.mightContain(1)); 
System.out.println(filter.mightContain(2)); 
// 将元素添加进布隆过滤器 
filter.put(1); 
filter.put(2); 
System.out.println(filter.mightContain(1)); 
System.out.println(filter.mightContain(2));

在我们的示例中,当 mightContain() 方法返回true时,我们可以99%确定该元素在过滤器中,当过滤器返回false时,我们可以100%确定该元素不存在于过滤器中。

Guava 提供的布隆过滤器的实现还是很不错的(想要详细了解的可以看一下它的源码实现),但是它有一个重大的缺陷就是只能单机使用(另外,容量扩展也不容易),而现在互联网一般都是分布式的场景。为了解决这个问题,我们就需要用到 Redis 中的布隆过滤器了。

六、Redis 中的布隆过滤器

1.介绍

Redis v4.0 之后有了 Module(模块/插件) 功能,Redis Modules 让 Redis 可以使用外部模块扩展其功能 。布隆过滤器就是其中的 Module。

另外,官网推荐了一个 RedisBloom 作为 Redis 布隆过滤器的 Module,地址:https://github.com/RedisBloom/RedisBloom。其他还有:

RedisBloom提供了多种语言的客户端支持,包括:PythonJavaJavaScriptPHP

2.使用Docker安装

具体操作如下:

➜ ~ docker run -p 6379:6379 --name redis-redisbloom redislabs/rebloom:latest 
➜ ~ docker exec -it redis-redisbloom bash 
root@21396d02c252:/data# redis-cli 
127.0.0.1:6379>

3.常用命令一览

注意: key:布隆过滤器的名称,item : 添加的元素。

  1. BF.ADD:将元素添加到布隆过滤器中,如果该过滤器尚不存在,则创建该过滤器。格式:BF.ADD {key} {item}
  2. BF.MADD : 将一个或多个元素添加到“布隆过滤器”中,并创建一个尚不存在的过滤器。该命令的操作方式 BF.ADD 与之相同,只不过它允许多个输入并返回多个值。格式:BF.MADD {key} {item} [item ...]
  3. BF.EXISTS: 确定元素是否在布隆过滤器中存在。格式:BF.EXISTS {key} {item}
  4. BF.MEXISTS: 确定一个或者多个元素是否在布隆过滤器中存在格式: BF.MEXISTS {key} {item} [item ...]

另外,BF.RESERVE命令需要单独介绍一下:

这个命令的格式如下:

BF.RESERVE {key} {error_rate} {capacity} [EXPANSION expansion]

下面简单介绍一下每个参数的具体含义:

  1. key:布隆过滤器的名称
  2. error_rate :误报的期望概率。这应该是介于0到1之间的十进制值。例如,对于期望的误报率0.1%(1000中为1),error_rate应该设置为0.001。该数字越接近零,则每个项目的内存消耗越大,并且每个操作的CPU使用率越高。
  3. capacity: 过滤器的容量。当实际存储的元素个数超过这个值之后,性能将开始下降。实际的降级将取决于超出限制的程度。随着过滤器元素数量呈指数增长,性能将线性下降。

可选参数:

4.实际使用

127.0.0.1:6379> BF.ADD myFilter java 
(integer) 
1 127.0.0.1:6379> BF.ADD myFilter javaguide 
(integer) 1 
127.0.0.1:6379> BF.EXISTS myFilter java 
(integer) 1 
# 总结

虽然面试套路众多,但对于技术面试来说,主要还是考察一个人的技术能力和沟通能力。不同类型的面试官根据自身的理解问的问题也不尽相同,没有规律可循。

![](https://www.icode9.com/i/ll/?i=img_convert/e3729e317945e24e46a8f0be95fd7cc9.png)



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有些面试官喜欢问自己擅长的问题,比如在实际编程中遇到的或者他自己一直在琢磨的这方面的问题,还有些面试官,尤其是大厂的比如 BAT 的面试官喜欢问面试者认为自己擅长的,然后通过提问的方式深挖细节,刨根到底。

标签:BF,Java,布隆,filter,println,吐血,过滤器,中高级,out
来源: https://blog.csdn.net/AUZKAY/article/details/119393020