• 海量数据如何判断某个值是否存在?
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在海量数据如何确定一个值是否存在?这是一道非常经典的面试场景题。那怎么回答这个问题呢?接下来咱们就详细的聊一聊。

参考答案
判断一个值是否存在?通常有以下两种解决方案:

1.使用哈希表:可以将数据进行哈希操作,将数据存储在相应的桶中。查询时,根据哈希值定位到对应的桶,然后在桶内进行查找。这种方法的时间复杂度为 O(1),但需要额外的存储空间来存储哈希表。如果桶中存在数据,则说明此值已存在,否则说明未存在。


2.使用布隆过滤器:布隆过滤器是一种概率型数据结构,用于判断一个元素是否在集合中。它利用多个哈希函数映射数据到一个位数组,并将对应位置置为 1。查询时,只需要对待查询的数据进行哈希,并判断对应的位是否都为 1。如果都为 1,则该数据可能存在;如果有一个位不为 1,则该数据一定不存在。布隆过滤器的查询时间复杂度为 O(k),其中 k 为哈希函数的个数。


相同点和不同点
它们两的相同点是:它们都存在误判的情况。例如,使用哈希表时,不同元素的哈希值可能相同,所以这样就产生误判了;而布隆过滤器的特征是,当布隆过滤器说,某个数据存在时,这个数据可能不存在;当布隆过滤器说,某个数据不存在时,那么这个数据一定不存在。

它们两的区别主要有以下几点:
1.存储机制:哈希表使用一个数组来存储键值对,通过哈希函数将键映射到数组的索引位置,然后将值存储在对应的位置上。而布隆过滤器则使用一个位数组(或位向量),通过多个哈希函数将元素映射到位数组的多个位上。
2.查询操作:哈希表在进行查询时,通过计算哈希值来定位键值对的存储位置,然后直接获取对应的值。查询时间复杂度通常为 O(1)。布隆过滤器在进行查询时,也通过多个哈希函数计算多个位,然后判断对应的位是否都为 1 来确定元素是否存在。查询时间复杂度为 O(k),其中 k 为哈希函数的个数。

3.内存占用:哈希表需要根据数据规模来动态调整数组的大小,以保证存储效率。而布隆过滤器在预先设置位数组的大小后,不会随数据规模的增加而增长。因此布隆过滤器更适用于海量数据。


结论
哈希表和布隆过滤器都能实现判重,但它们都会存在误判的情况,但布隆过滤器存储占用的空间更小,更适合海量数据的判重。

布隆过滤器实现原理
布隆过滤器的实现,主要依靠的是它数据结构中的一个位数组,每次存储键值的时候,不是直接把数据存储在数据结构中,因为这样太占空间了,它是利用几个不同的无偏哈希函数,把此元素的 hash 值均匀的存储在位数组中,也就是说,每次添加时会通过几个无偏哈希函数算出它的位置,把这些位置设置成 1 就完成了添加操作。

当进行元素判断时,查询此元素的几个哈希位置上的值是否为 1,如果全部为 1,则表示此值存在,如果有一个值为 0,则表示不存在。因为此位置是通过 hash 计算得来的,所以即使这个位置是 1,并不能确定是那个元素把它标识为 1 的,因此布隆过滤器查询此值存在时,此值不一定存在,但查询此值不存在时,此值一定不存在。

并且当位数组存储值比较稀疏的时候,查询的准确率越高,而当位数组存储的值越来越多时,误差也会增大。

位数组和 key 之间的关系,如下图所示:

如何实现布隆过滤器?
布隆过滤器的实现通常有以下两种方案:
1.通过程序实现(内存级别方案):使用 Google Guava 库和 Apache Commons 库实现布隆过滤器。

2.通过中间件实现(支持数据持久化):使用 Redis 4.0 之后提供的布隆过滤插件来实现,它的好处是支持持久化,数据不会丢失。


Guava 实现布隆过滤器
使用 Google Guava 库实现布隆过滤器总共分为以下两步:
1.引入 Guava 依赖

2.使用 Guava API 操作布隆过滤器


具体实现如下:
① 引入 Guava 依赖
<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) {
        // 创建一个布隆过滤器,设置期望插入的数据量为10000,期望的误判率为0.01
        BloomFilter<String> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.unencodedCharsFunnel(), 10000, 0.01);
        // 堆代码 duidaima.com
        // 向布隆过滤器中插入数据
        bloomFilter.put("data1");
        bloomFilter.put("data2");
        bloomFilter.put("data3");

        // 查询元素是否存在于布隆过滤器中
        System.out.println(bloomFilter.mightContain("data1")); // true
        System.out.println(bloomFilter.mightContain("data4")); // false
    }
}
在上述示例中,我们通过 BloomFilter.create() 方法创建一个布隆过滤器,指定了元素序列化方式、期望插入的数据量和期望的误判率。然后,我们可以使用 put() 方法向布隆过滤器中插入数据,使用 mightContain() 方法来判断元素是否存在于布隆过滤器中。

小结
在海量数据如何确定一个值是否存在?通常有两种解决方案:哈希表和布隆过滤器,而它们两都存在误判的情况,但布隆过滤器更适合海量数据的判断,因为它占用的数据空间更小。布隆过滤器的特征是:当布隆过滤器说,某个数据存在时,这个数据可能不存在;当布隆过滤器说,某个数据不存在时,那么这个数据一定不存在。
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