1. 布隆過濾器簡介
布隆過濾器（Bloom Filter）是一種空間效率極高的概率型數據結構，用于判斷一個元素是否存在于一個集合中。它的優點是空間效率和查詢時間都遠遠超過一般的算法，但缺點是有一定的誤判率，即判斷元素存在時，元素可能實際上并不存在，但判斷元素不存在時，元素一定不存在。布隆過濾器在很多場景下都有廣泛的應用，比如緩存穿透的防止、URL 去重等。
2. Hutool - BloomFilter 概述
Hutool - BloomFilter 是 Hutool 工具包中的一個模塊，它提供了一些基于不同 Hash 算法的布隆過濾器實現，讓我們可以方便地在 Java 項目中使用布隆過濾器。
3. 引入依賴
如果你使用 Maven 管理項目，在 pom.xml 中添加以下依賴：
<dependency><groupId>cn.hutool</groupId><artifactId>hutool-all</artifactId><version>5.8.16</version>
</dependency>4. 基本使用示例
下面通過一個簡單的示例來展示如何使用 Hutool - BloomFilter。
import cn.hutool.bloomfilter.BloomFilterUtil;
import cn.hutool.bloomfilter.bitMap.DefaultBitMap;
import cn.hutool.bloomfilter.filter.MurmurFilter;public class BloomFilterExample {public static void main(String[] args) {// 初始化布隆過濾器，指定預期元素數量和誤判率int expectedInsertions = 1000;double fpp = 0.01;MurmurFilter bloomFilter = (MurmurFilter) BloomFilterUtil.create(new DefaultBitMap(), expectedInsertions, fpp);// 向布隆過濾器中添加元素String element1 = "apple";String element2 = "banana";bloomFilter.add(element1);bloomFilter.add(element2);// 判斷元素是否存在于布隆過濾器中boolean contains1 = bloomFilter.contains(element1);boolean contains2 = bloomFilter.contains("cherry");System.out.println("布隆過濾器中是否包含 " + element1 + ": " + contains1);System.out.println("布隆過濾器中是否包含 cherry: " + contains2);}
}5. 代碼解釋
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初始化布隆過濾器：
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expectedInsertions表示預期要插入布隆過濾器的元素數量。 -
fpp表示允許的誤判率，這里設置為 0.01，即 1% 的誤判可能性。 -
BloomFilterUtil.create方法用于創建布隆過濾器，DefaultBitMap是 Hutool 提供的一種位圖實現，用于存儲布隆過濾器的狀態。
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添加元素：使用
add方法向布隆過濾器中添加元素。 -
判斷元素是否存在：使用
contains方法判斷元素是否存在于布隆過濾器中。
6. 不同 Hash 算法的布隆過濾器
Hutool - BloomFilter 提供了多種基于不同 Hash 算法的布隆過濾器實現，除了上面示例中使用的 MurmurFilter，還有 FnvFilter 等。你可以根據實際需求選擇合適的布隆過濾器。
import cn.hutool.bloomfilter.BloomFilterUtil;
import cn.hutool.bloomfilter.bitMap.DefaultBitMap;
import cn.hutool.bloomfilter.filter.FnvFilter;public class DifferentHashBloomFilterExample {public static void main(String[] args) {int expectedInsertions = 1000;double fpp = 0.01;FnvFilter bloomFilter = (FnvFilter) BloomFilterUtil.create(new DefaultBitMap(), expectedInsertions, fpp);// 添加元素和判斷元素是否存在的操作與上面示例類似}
}7. 注意事項
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誤判率：布隆過濾器存在一定的誤判率，在使用時需要根據具體場景合理設置誤判率。誤判率越低，所需的空間就越大。
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數據持久化：Hutool - BloomFilter 默認沒有提供數據持久化的功能，如果需要在程序重啟后繼續使用布隆過濾器中的數據，需要自行實現數據持久化邏輯。
通過使用 Hutool - BloomFilter，我們可以方便快捷地在 Java 項目中使用布隆過濾器，解決一些實際的業務問題，如緩存穿透、數據去重等。
