ICode9

精准搜索请尝试: 精确搜索
首页 > 编程语言> 文章详细

【吐血整理】Java中高级核心知识全面解析(3)

2021-08-04 21:03:26  阅读:243  来源: 互联网

标签:BF Java 布隆 filter println 吐血 过滤器 中高级 out


	*/ 
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:

  • redis-lua-scaling-bloom-filter (lua 脚本实现):https://github.com/erikdubbelboer/redis-lua-scaling-bloom-filter
  • pyreBloom(Python中的快速Redis 布隆过滤器) :https://github.com/seomoz/pyreBloom

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:

  • expansion:如果创建了一个新的子过滤器,则其大小将是当前过滤器的大小乘以 expansion 。默认扩展值为2。这意味着每个后续子过滤器将是前一个子过滤器的两倍。

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)



![](https://www.icode9.com/i/ll/?i=img_convert/99a9fde9346869860f198b2f26b32889.png)

**上面提到的关于这些JAVA基础、三大框架、项目经验、并发编程、JVM及调优、网络、设计模式、spring+mybatis源码解读、Mysql调优、分布式监控、消息队列、分布式存储等等面试题笔记及资料都是免费分享的,有需要学习的小伙伴可以直接[点点点点点这里免费下载](https://gitee.com/vip204888/java-p7)**

A基础、三大框架、项目经验、并发编程、JVM及调优、网络、设计模式、spring+mybatis源码解读、Mysql调优、分布式监控、消息队列、分布式存储等等面试题笔记及资料都是免费分享的,有需要学习的小伙伴可以直接[点点点点点这里免费下载](https://gitee.com/vip204888/java-p7)**

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

本站声明: 1. iCode9 技术分享网(下文简称本站)提供的所有内容,仅供技术学习、探讨和分享;
2. 关于本站的所有留言、评论、转载及引用,纯属内容发起人的个人观点,与本站观点和立场无关;
3. 关于本站的所有言论和文字,纯属内容发起人的个人观点,与本站观点和立场无关;
4. 本站文章均是网友提供,不完全保证技术分享内容的完整性、准确性、时效性、风险性和版权归属;如您发现该文章侵犯了您的权益,可联系我们第一时间进行删除;
5. 本站为非盈利性的个人网站,所有内容不会用来进行牟利,也不会利用任何形式的广告来间接获益,纯粹是为了广大技术爱好者提供技术内容和技术思想的分享性交流网站。

专注分享技术,共同学习,共同进步。侵权联系[81616952@qq.com]

Copyright (C)ICode9.com, All Rights Reserved.

ICode9版权所有