在海量數(shù)據(jù)如何確定一個(gè)值是否存在？這是一道非常經(jīng)典的面試場景題。

那怎么回答這個(gè)問題呢？接下來咱們就詳細(xì)的聊一聊。

參考答案

判斷一個(gè)值是否存在？通常有以下兩種解決方案：

1. 使用哈希表：可以將數(shù)據(jù)進(jìn)行哈希操作，將數(shù)據(jù)存儲在相應(yīng)的桶中。查詢時(shí)，根據(jù)哈希值定位到對應(yīng)的桶，然后在桶內(nèi)進(jìn)行查找。這種方法的時(shí)間復(fù)雜度為 O(1)，但需要額外的存儲空間來存儲哈希表。如果桶中存在數(shù)據(jù)，則說明此值已存在，否則說明未存在。
2. 使用布隆過濾器：布隆過濾器是一種概率型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，用于判斷一個(gè)元素是否在集合中。它利用多個(gè)哈希函數(shù)映射數(shù)據(jù)到一個(gè)位數(shù)組，并將對應(yīng)位置置為 1。查詢時(shí)，只需要對待查詢的數(shù)據(jù)進(jìn)行哈希，并判斷對應(yīng)的位是否都為 1。如果都為 1，則該數(shù)據(jù)可能存在；如果有一個(gè)位不為 1，則該數(shù)據(jù)一定不存在。布隆過濾器的查詢時(shí)間復(fù)雜度為 O(k)，其中 k 為哈希函數(shù)的個(gè)數(shù)。

相同點(diǎn)和不同點(diǎn)

它們兩的相同點(diǎn)是：它們都存在誤判的情況。例如，使用哈希表時(shí)，不同元素的哈希值可能相同，所以這樣就產(chǎn)生誤判了；而布隆過濾器的特征是，當(dāng)布隆過濾器說，某個(gè)數(shù)據(jù)存在時(shí)，這個(gè)數(shù)據(jù)可能不存在；當(dāng)布隆過濾器說，某個(gè)數(shù)據(jù)不存在時(shí)，那么這個(gè)數(shù)據(jù)一定不存在。

它們兩的區(qū)別主要有以下幾點(diǎn)：

1. 存儲機(jī)制：哈希表使用一個(gè)數(shù)組來存儲鍵值對，通過哈希函數(shù)將鍵映射到數(shù)組的索引位置，然后將值存儲在對應(yīng)的位置上。而布隆過濾器則使用一個(gè)位數(shù)組（或位向量），通過多個(gè)哈希函數(shù)將元素映射到位數(shù)組的多個(gè)位上。
2. 查詢操作：哈希表在進(jìn)行查詢時(shí)，通過計(jì)算哈希值來定位鍵值對的存儲位置，然后直接獲取對應(yīng)的值。查詢時(shí)間復(fù)雜度通常為 O(1)。布隆過濾器在進(jìn)行查詢時(shí)，也通過多個(gè)哈希函數(shù)計(jì)算多個(gè)位，然后判斷對應(yīng)的位是否都為 1 來確定元素是否存在。查詢時(shí)間復(fù)雜度為 O(k)，其中 k 為哈希函數(shù)的個(gè)數(shù)。
3. 內(nèi)存占用：哈希表需要根據(jù)數(shù)據(jù)規(guī)模來動態(tài)調(diào)整數(shù)組的大小，以保證存儲效率。而布隆過濾器在預(yù)先設(shè)置位數(shù)組的大小后，不會隨數(shù)據(jù)規(guī)模的增加而增長。因此布隆過濾器更適用于海量數(shù)據(jù)。

結(jié)論

哈希表和布隆過濾器都能實(shí)現(xiàn)判重，但它們都會存在誤判的情況，但布隆過濾器存儲占用的空間更小，更適合海量數(shù)據(jù)的判重。

布隆過濾器實(shí)現(xiàn)原理

布隆過濾器的實(shí)現(xiàn)，主要依靠的是它數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中的一個(gè)位數(shù)組，每次存儲鍵值的時(shí)候，不是直接把數(shù)據(jù)存儲在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中，因?yàn)檫@樣太占空間了，它是利用幾個(gè)不同的無偏哈希函數(shù)，把此元素的 hash 值均勻的存儲在位數(shù)組中，也就是說，每次添加時(shí)會通過幾個(gè)無偏哈希函數(shù)算出它的位置，把這些位置設(shè)置成 1 就完成了添加操作。

當(dāng)進(jìn)行元素判斷時(shí)，查詢此元素的幾個(gè)哈希位置上的值是否為 1，如果全部為 1，則表示此值存在，如果有一個(gè)值為 0，則表示不存在。因?yàn)榇宋恢檬峭ㄟ^ hash 計(jì)算得來的，所以即使這個(gè)位置是 1，并不能確定是那個(gè)元素把它標(biāo)識為 1 的，因此布隆過濾器查詢此值存在時(shí)，此值不一定存在，但查詢此值不存在時(shí)，此值一定不存在。

并且當(dāng)位數(shù)組存儲值比較稀疏的時(shí)候，查詢的準(zhǔn)確率越高，而當(dāng)位數(shù)組存儲的值越來越多時(shí)，誤差也會增大。

位數(shù)組和 key 之間的關(guān)系，如下圖所示：

如何實(shí)現(xiàn)布隆過濾器？

布隆過濾器的實(shí)現(xiàn)通常有以下兩種方案：

1. 通過程序?qū)崿F(xiàn)（內(nèi)存級別方案）：使用 Google Guava 庫和 Apache Commons 庫實(shí)現(xiàn)布隆過濾器。
2. 通過中間件實(shí)現(xiàn)（支持?jǐn)?shù)據(jù)持久化）：使用 Redis 4.0 之后提供的布隆過濾插件來實(shí)現(xiàn)，它的好處是支持持久化，數(shù)據(jù)不會丟失。

Guava 實(shí)現(xiàn)布隆過濾器

使用 Google Guava 庫實(shí)現(xiàn)布隆過濾器總共分為以下兩步：

1. 引入 Guava 依賴
2. 使用 Guava API 操作布隆過濾器

具體實(shí)現(xiàn)如下。

① 引入 Guava 依賴

<dependency>
    <groupId>com.google.guava</groupId>
    <artifactId>guava</artifactId>
</dependency>

② 使用 Guava API

import com.google.common.hash.BloomFilter;
import com.google.common.hash.Funnels;

public class BloomFilterExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 創(chuàng)建一個(gè)布隆過濾器，設(shè)置期望插入的數(shù)據(jù)量為10000，期望的誤判率為0.01
        BloomFilter<String> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.unencodedCharsFunnel(), 10000, 0.01);

        // 向布隆過濾器中插入數(shù)據(jù)
        bloomFilter.put("data1");
        bloomFilter.put("data2");
        bloomFilter.put("data3");

        // 查詢元素是否存在于布隆過濾器中
        System.out.println(bloomFilter.mightContain("data1")); // true
        System.out.println(bloomFilter.mightContain("data4")); // false
    }
}

在上述示例中，我們通過 BloomFilter.create() 方法創(chuàng)建一個(gè)布隆過濾器，指定了元素序列化方式、期望插入的數(shù)據(jù)量和期望的誤判率。然后，我們可以使用 put() 方法向布隆過濾器中插入數(shù)據(jù)，使用 mightContain() 方法來判斷元素是否存在于布隆過濾器中。

小結(jié)

在海量數(shù)據(jù)如何確定一個(gè)值是否存在？通常有兩種解決方案：哈希表和布隆過濾器，而它們兩都存在誤判的情況，但布隆過濾器更適合海量數(shù)據(jù)的判斷，因?yàn)樗加玫臄?shù)據(jù)空間更小。布隆過濾器的特征是：當(dāng)布隆過濾器說，某個(gè)數(shù)據(jù)存在時(shí)，這個(gè)數(shù)據(jù)可能不存在；當(dāng)布隆過濾器說，某個(gè)數(shù)據(jù)不存在時(shí)，那么這個(gè)數(shù)據(jù)一定不存在。