一、 三种去重方式

• 1.HashSet
  使用java中的HashSet不能重复的特点去重。优点是容易理解。使用方便。
  缺点：占用内存大，性能较低。

• 2.Redis去重
  使用Redis的set进行去重。优点是速度快（Redis本身速度就很快），而且去重不会占用爬虫服务器的资源，可以处理更大数据量的数据爬取。
  缺点：需要准备Redis服务器，增加开发和使用成本。

• 3.布隆过滤器（BloomFilter）
  使用布隆过滤器也可以实现去重。优点是占用的内存要比使用HashSet要小的多，也适合大量数据的去重操作。
  缺点：有误判的可能。没有重复可能会判定重复，但是重复数据一定会判定重复。

二、布隆过滤器介绍

布隆过滤器 (Bloom Filter)是由Burton Howard Bloom于1970年提出，它是一种space efficient的概率型数据结构，用于判断一个元素是否在集合中。在垃圾邮件过滤的黑白名单方法、爬虫(Crawler)的网址判重模块中等等经常被用到。
哈希表也能用于判断元素是否在集合中，但是布隆过滤器只需要哈希表的1/8或1/4的空间复杂度就能完成同样的问题。布隆过滤器可以插入元素，但不可以删除已有元素。其中的元素越多，误报率越大，但是漏报是不可能的。

原理：
布隆过滤器需要的是一个位数组(和位图类似)和K个映射函数(和Hash表类似)，在初始状态时，对于长度为m的位数组array，它的所有位被置0。

对于有n个元素的集合S={S1,S2…Sn},通过k个映射函数{f1,f2,…fk}，将集合S中的每个元素Sj(1<=j<=n)映射为K个值{g1,g2…gk}，然后再将位数组array中相对应的array[g1],array[g2]…array[gk]置为1：

如果要查找某个元素item是否在S中，则通过映射函数{f1,f2,…fk}得到k个值{g1,g2…gk}，然后再判断array[g1],array[g2]…array[gk]是否都为1，若全为1，则item在S中，否则item不在S中。

布隆过滤器会造成一定的误判，因为集合中的若干个元素通过映射之后得到的数值恰巧包括g1,g2,…gk，在这种情况下可能会造成误判，但是概率很小。

三、布隆过滤器实现

//布隆过滤器
public class BloomFilter {

   /* BitSet初始分配2^24个bit */
   private static final int DEFAULT_SIZE = 1 << 24;

   /* 不同哈希函数的种子，一般应取质数 */
   private static final int[] seeds = new int[] { 5, 7, 11, 13, 31, 37 };

   private BitSet bits = new BitSet(DEFAULT_SIZE);

   /* 哈希函数对象 */
   private SimpleHash[] func = new SimpleHash[seeds.length];

   public BloomFilter() {
      for (int i = 0; i < seeds.length; i++) {
         func[i] = new SimpleHash(DEFAULT_SIZE, seeds[i]);
      }
   }

   // 将url标记到bits中
   public void add(String str) {
      for (SimpleHash f : func) {
         bits.set(f.hash(str), true);
      }
   }

   // 判断是否已经被bits标记
   public boolean contains(String str) {
      if (StringUtils.isBlank(str)) {
         return false;
      }

      boolean ret = true;
      for (SimpleHash f : func) {
         ret = ret && bits.get(f.hash(str));
      }

      return ret;
   }

   /* 哈希函数类 */
   public static class SimpleHash {
      private int cap;
      private int seed;

      public SimpleHash(int cap, int seed) {
         this.cap = cap;
         this.seed = seed;
      }

      // hash函数，采用简单的加权和hash
      public int hash(String value) {
         int result = 0;
         int len = value.length();
         for (int i = 0; i < len; i++) {
            result = seed * result + value.charAt(i);
         }
         return (cap - 1) & result;
      }
   }
}

标签：int,元素,布隆,SimpleHash,详解,过滤器,BloomFilter,public
来源： https://blog.csdn.net/weixin_45829957/article/details/122393199