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BloomFilter如何快速檢查用戶名重復(fù)

更新時間：2025年04月19日 09:34:20 作者：埃澤漫筆

這篇文章主要介紹了BloomFilter如何快速檢查用戶名重復(fù)問題,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助,如有錯誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教

背景

在我們的項(xiàng)目中，用戶名是不能重復(fù)的，因?yàn)樵跀?shù)藏項(xiàng)目中，用戶名的唯一性很重要，因?yàn)椴仄芬鏊菰矗_保整個鏈路上的參與者的唯一性，雖然用戶 id 也是我唯一的，但是頁面上展示的時候不能用 id 呀。

有些網(wǎng)站，比如淘寶網(wǎng)，也是要求用戶名唯一的。

所以為了實(shí)現(xiàn)這個用戶在注冊，改名的時候的用戶名的唯一性，我們一般是先從數(shù)據(jù)庫查詢是否存在，不存在則讓用戶注冊。

但是為了考慮到性能，我們會把用戶名存儲到緩存中，一般使用 redis 緩存。

那既然都用了緩存了，那還不如干脆直接就用布隆過濾器來存儲，既可以做重復(fù)校驗(yàn)，又能節(jié)省空間。所以，我們在用戶名重復(fù)檢驗(yàn)這里就用到了布隆過濾器。

簡介

布隆過濾器是一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，用于快速檢索一個元素是否可能存在于一個集合(bit 數(shù)組)中。

它的基本原理是利用多個哈希函數(shù)，將一個元素映射成多個位，然后將這些位設(shè)置為 1。當(dāng)查詢一個元素時，如果這些位都被設(shè)置為 1，則認(rèn)為元素可能存在于集合中，否則肯定不存在。

所以，布隆過濾器可以準(zhǔn)確的判斷一個元素是否一定不存在，但是因?yàn)楣_突的存在，所以他沒辦法判斷一個元素一定存在。只能判斷可能存在。

代碼實(shí)現(xiàn)

所以，我們定義了兩個方法，nickNameExist用于判斷是否存在，addNickName用于向布隆過濾器中添加已注冊的用戶名。

public boolean nickNameExist(String nickName) {
    //如果布隆過濾器中存在，再進(jìn)行數(shù)據(jù)庫二次判斷
    if (this.bloomFilter.contains(nickName)) {
        return userMapper.findByNickname(nickName) != null;
    }

    return false;
}

private boolean addNickName(String nickName) {
    return this.bloomFilter.add(nickName);
}

這里nickNameExist方法，先從布隆過濾器中查詢，如果如果查到了，再去數(shù)據(jù)庫中查了一下，為啥呢？

因?yàn)椴悸∵^濾器有誤判的，存在一定的誤判率，他會把不存在的用戶判斷為存在，所以當(dāng)檢查結(jié)果是存在的時候，需要再次判斷一次。

因?yàn)橛脩糇缘臅r候，大多數(shù)情況下都是不重復(fù)的，所以我們可以快速的用布隆過濾器進(jìn)行不存在的判斷。

這里的bloomFilter是這樣被初始化出來的：

private RBloomFilter<String> bloomFilter;

@Override
public void afterPropertiesSet() throws Exception {
    this.bloomFilter = redissonClient.getBloomFilter("nickName");
    if (!bloomFilter.isExists()) {
        this.bloomFilter.tryInit(10000000L, 0.01);
    }
}

我們設(shè)置了10000000的容量，誤判率是0.01。

然后在修改用戶名這里，用這樣的方式進(jìn)行調(diào)用的。