誤差率： 創(chuàng)建布隆過濾器時，可以設置誤差率，誤差率越小，hash函數(shù)越多，二進制數(shù)據(jù)占用空間越大。hash函數(shù)越多，計算出的hash值多，對應計算出的二進制數(shù)組下標越多，效率越低，有一個位置在布隆過濾器中置不為1，就代表不存在，精確度越高。

業(yè)務使用

布隆過濾器就是在Redis緩存前面在加一層過濾，負責過濾無效的請求，如果請求沒有通過布隆過濾器就不會到緩存和數(shù)據(jù)庫。

布隆過濾器的優(yōu)點 ：

空間效率和查詢效率都遠遠超過一般的算法。
增加和查詢元素的時間復雜為O(N)（N為哈希函數(shù)的個數(shù)，通常情況比較?。?。
占用空間小，如果允許存在一定的誤判，布隆過濾器是非常節(jié)省空間。
保密性強，布隆過濾器不存儲數(shù)據(jù)本身。

布隆過濾器的缺點： 有點一定的誤判率，但是可以通過調(diào)整參數(shù)來降低。

無法獲取元素本身。
很難刪除元素。

快速開始

導入依賴：

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

配置類：

把布隆過濾器對象注入進IOC容器。

import com.google.common.hash.BloomFilter;
import com.google.common.hash.Funnels;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import java.nio.charset.Charset;
@Configuration
public class BloomFilterConfig {
    /**
     * expectedInsertions：期望添加的數(shù)據(jù)個數(shù)
     * fpp：期望的誤判率，期望的誤判率越低，布隆過濾器計算時間越長
     * @return
     */
    @Bean
    public BloomFilter<String> goodsIDBloom(){
        BloomFilter<String> filter = BloomFilter.create(Funnels.stringFunnel(Charset.forName("utf-8")), 1000,0.00001);
        return filter;
    }
    @Bean
    public BloomFilter<String> orderBloom(){
        BloomFilter<String> filter = BloomFilter.create(Funnels.stringFunnel(Charset.forName("utf-8")), 1000,0.00001);
        return filter;
    }
}

啟動項目時把所有key插入布隆過濾器：

import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.query.QueryWrapper;
import com.google.common.hash.BloomFilter;
import com.liu.seckill.entity.SeckillGood;
import com.liu.seckill.service.SeckillGoodService;
import com.liu.seckill.service.UserService;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.InitializingBean;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Qualifier;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.scheduling.annotation.Scheduled;
import java.time.Duration;
import java.time.LocalDateTime;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
 
@Slf4j
@Configuration
public class InitConfig implements InitializingBean {
    @Autowired
    UserService userService;
    @Autowired
    SeckillGoodService seckillGoodService;
    @Autowired
    RedisTemplate redisTemplate;
    @Autowired
    RedisConfig redisConfig;
    @Autowired
    @Qualifier("goodsIDBloom")
    BloomFilter<String> goodsIDBloom;
    /**
     * 把商品庫存加載到 Redis中
     * 每天更新
     * @throws Exception
     */
    @Override
    @Scheduled(fixedRate = 1000*60*60*24)
    public void afterPropertiesSet() throws Exception {
        //只緩存秒殺還沒結(jié)束或秒殺還沒開始的商品
        List<SeckillGood> seckillGoods = seckillGoodService.list(new QueryWrapper<SeckillGood>().ge("end_time", LocalDateTime.now()));
        if (seckillGoods == null) {
            log.info("暫無秒殺商品");
            return;
        }
        //將秒殺商品ID和庫存分別存入redis中
        List<Long> seckillGoodIDList = new ArrayList<>();
        for (SeckillGood seckillGood : seckillGoods) {
            seckillGoodIDList.add(seckillGood.getSgId());
            //設置過期時間
            long millis = Duration.between(LocalDateTime.now(), seckillGood.getEndTime()).toMillis();
            redisTemplate.opsForValue().set("seckillGoodID:" + seckillGood.getSgId(), seckillGood.getSgStock(), millis, TimeUnit.MILLISECONDS);
            //存儲值到布隆過濾器中
            goodsIDBloom.put(seckillGood.getSgId()+"");
        }
        redisTemplate.opsForValue().set("seckillGoodIDList:", seckillGoodIDList,1,TimeUnit.DAYS);
 
    }
}

使用布隆過濾器：

查詢redis之前先走布隆過濾器，如果布隆過濾器判斷沒有則一定沒有。

@RestController
@RequestMapping("/seckillOrder")
public class SeckillOrderController  {
 	//如果有多個布隆過濾器，就同時使用@Qualifier和@Autowired
    @Autowired
    @Qualifier("goodsIDBloom")
    BloomFilter<String> goodsIDBloom;
    @Autowired
    @Qualifier("orderBloom")
    BloomFilter<String> orderBloom;
 
    @GetMapping("/seckillGoods/{goodId}")
    public Result seckillGoods(@PathVariable("goodId") Long goodId) {
        ValueOperations valueOperations = redisTemplate.opsForValue();
 
        //判斷秒殺商品是否存在
        //如果商品id在布隆過濾器中存在，那么就要再去判斷在不在redis中，在，才能證明真的在
        if (goodsIDBloom.mightContain(goodId+"")){
            ArrayList<Long> seckillGoodIDList = (ArrayList<Long>) valueOperations.get("seckillGoodIDList:");
            Assert.isTrue(seckillGoodIDList.contains(goodId),"未找到該商品，商品ID有誤或此商品不參與秒殺或此商品秒殺已結(jié)束");
        }else {
            Assert.isTrue(false,"未找到該商品，商品ID有誤或此商品不參與秒殺或此商品秒殺已結(jié)束");
        }
    }
}

到此這篇關于Java SpringBoot使用guava的布隆過濾器的文章就介紹到這了,更多相關SpringBoot使用guava 內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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