详解SpringBoot中如何使用布隆过滤器
作者：宁在春
这篇文章主要为大家详细介绍了在SpringBoot中如何简单在代码中使用布隆过滤器，文中的示例代码讲解详细，感兴趣的小伙伴可以了解一下
昨天写了一篇Redis布隆过滤器相关的命令的文章，今天来说一说springboot中如何简单在代码中使用布隆过滤器吧。
目前市面上也有好几种实现方式，如果你需要高度定制化，可以完全从零实现，当然这不是一个简单的工程。
如果只是想快速开始的话，那么市面上现成的实现，无疑是最快的。
前言
今天说到的实现方式有以下几种：
- 引入 Guava 实现
- 引入 hutool 实现
- 引入 Redission 实现
- Guava 布隆过滤器结合 Redis （重点）
项目工程的搭建，就在这里先写明啦~
boot项目就是四步走~ 导包->写配置->编写配置类->使用
补充说明：我使用的 redis 是用docker下载的一个集成redis和布隆过滤器的镜像。安装方式：Docker安装Redis布隆过滤器
如果你是在windows上安装的redis 是3.0版本的，是无法集成布隆过滤器。
如果是在liunx版本上的redis，需要再额外下载一个布隆过滤器的模块。需要自行百度啦~
我将要用到的所有jar都放在这里啦~
<parent>
<artifactId>spring-boot-dependencies</artifactId>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<version>2.5.2</version>
</parent>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.redisson/redisson-spring-boot-starter -->
<dependency>
<groupId>org.redisson</groupId>
<artifactId>redisson-spring-boot-starter</artifactId>
<version>3.17.6</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.google.guava</groupId>
<artifactId>guava</artifactId>
<version>30.0-jre</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>junit</groupId>
<artifactId>junit</artifactId>
<scope>test</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.projectlombok</groupId>
<artifactId>lombok</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>cn.hutool</groupId>
<artifactId>hutool-all</artifactId>
<version>5.7.22</version>
</dependency>
</dependencies>yml 配置文件：
server:
port: 8081
spring:
redis:
port: 6379
host: 192.xxx
一、Guava 实现布隆过滤器
这个方式非常快捷：
直接用一个Demo来说明吧
@Test
public void test2() {
// 预期插入数量
long capacity = 10000L;
// 错误比率
double errorRate = 0.01;
//创建BloomFilter对象，需要传入Funnel对象，预估的元素个数，错误率
BloomFilter<Long> filter = BloomFilter.create(Funnels.longFunnel(), capacity, errorRate);
// BloomFilter<String> filter = BloomFilter.create(Funnels.stringFunnel(Charset.forName("utf-8")), 10000, 0.0001);
//put值进去
for (long i = 0; i < capacity; i++) {
filter.put(i);
}
// 统计误判次数
int count = 0;
// 我在数据范围之外的数据，测试相同量的数据，判断错误率是不是符合我们当时设定的错误率
for (long i = capacity; i < capacity * 2; i++) {
if (filter.mightContain(i)) {
count++;
}
}
System.out.println(count);
}当容量为1k，误判率为 0.01时
2022-08-26 23:50:01.028 INFO 14748 --- [ main] com.nzc.test.RedisBloomFilterTest : 存入元素为==1000
误判个数为==>10
当容量为1w，误判率为 0.01时
2022-08-26 23:49:23.618 INFO 21796 --- [ main] com.nzc.test.RedisBloomFilterTest : 存入元素为==10000
误判个数为==>87
当容量为100w，误判率为 0.01时
2022-08-26 23:50:45.167 INFO 8964 --- [ main] com.nzc.test.RedisBloomFilterTest : 存入元素为==1000000
误判个数为==>9946
BloomFilter<Long> filter = BloomFilter.create(Funnels.longFunnel(), capacity, errorRate);
create方法实际上调用的方法是：
public static <T> BloomFilter<T> create(
Funnel<? super T> funnel, int expectedInsertions, double fpp) {
return create(funnel, (long) expectedInsertions, fpp);
}- funnel 用来对参数做转化,方便生成hash值
- expectedInsertions 预期插入的数据量大小
- fpp 误判率
里面具体的实现，相对我来说，数学能力有限，没法说清楚。希望大家多多包含。
二、Hutool 布隆过滤器
Hutool 工具中的布隆过滤器，内存占用太高了，并且功能相比于guava也弱了很多，个人不建议使用。
@Test
public void test4(){
int capacity = 100;
// 错误比率
double errorRate = 0.01;
// 初始化
BitMapBloomFilter filter = new BitMapBloomFilter(capacity);
for (int i = 0; i < capacity; i++) {
filter.add(String.valueOf(i));
}
log.info("存入元素为=={}",capacity);
// 统计误判次数
int count = 0;
// 我在数据范围之外的数据，测试相同量的数据，判断错误率是不是符合我们当时设定的错误率
for (int i = capacity; i < capacity * 2; i++) {
if (filter.contains(String.valueOf(i))) {
count++;
}
}
log.info("误判元素为==={}",count);
}三、Redission 布隆过滤器
redission的使用其实也很简单，官方也有非常好的教程。
引入jar，然后编写一个config类即可
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.redisson/redisson-spring-boot-starter -->
<dependency>
<groupId>org.redisson</groupId>
<artifactId>redisson-spring-boot-starter</artifactId>
<version>3.17.6</version>
</dependency>出了注入 redissionclient，还注入了一些redis相关的东西，都是历史包裹~
/**
* @description:
* @author: Yihui Wang
* @date: 2022年08月26日 22:06
*/
@Configuration
@EnableCaching
public class RedisConfig {
@Bean
public RedissonClient redissonClient(){
Config config = new Config();
config.useSingleServer().setAddress("redis://47.113.227.254:6379");
RedissonClient redissonClient = Redisson.create(config);
return redissonClient;
}
@Bean
public CacheManager cacheManager(RedisConnectionFactory connectionFactory) {
RedisCacheManager rcm=RedisCacheManager.create(connectionFactory);
return rcm;
}
@Bean
public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) {
RedisTemplate<String, Object> redisTemplate = new RedisTemplate<String, Object>();
redisTemplate.setConnectionFactory(factory);
Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new
Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);
ObjectMapper om = new ObjectMapper();
om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
om.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om);
//序列化设置 ，这样计算是正常显示的数据，也能正常存储和获取
redisTemplate.setKeySerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
redisTemplate.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
redisTemplate.setHashKeySerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
redisTemplate.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
return redisTemplate;
}
@Bean
public StringRedisTemplate stringRedisTemplate(RedisConnectionFactory factory) {
StringRedisTemplate stringRedisTemplate = new StringRedisTemplate();
stringRedisTemplate.setConnectionFactory(factory);
return stringRedisTemplate;
}
}我们在中间再编写一个Service，
@Service
public class BloomFilterService {
@Autowired
private RedissonClient redissonClient;
/**
* 创建布隆过滤器
* @param filterName 布隆过滤器名称
* @param capacity 预测插入数量
* @param errorRate 误判率
* @param <T>
* @return
*/
public <T> RBloomFilter<T> create(String filterName, long capacity, double errorRate) {
RBloomFilter<T> bloomFilter = redissonClient.getBloomFilter(filterName);
bloomFilter.tryInit(capacity, errorRate);
return bloomFilter;
}
}测试：
package com.nzc.test;
import com.nzc.WebApplication;
import com.nzc.service.BloomFilterService;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.redisson.api.RBloomFilter;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.test.context.junit4.SpringRunner;
@Slf4j
@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest(classes = WebApplication.class)
public class BloomFilterTest {
@Autowired
private BloomFilterService bloomFilterService;
@Test
public void testBloomFilter() {
// 预期插入数量
long expectedInsertions = 1000L;
// 错误比率
double falseProbability = 0.01;
RBloomFilter<Long> bloomFilter = bloomFilterService.create("NZC:BOOM-FILTER", expectedInsertions, falseProbability);
// 布隆过滤器增加元素
for (long i = 0; i < expectedInsertions; i++) {
bloomFilter.add(i);
}
long elementCount = bloomFilter.count();
log.info("布隆过滤器中含有元素个数 = {}.", elementCount);
// 统计误判次数
int count = 0;
// 我在数据范围之外的数据，测试相同量的数据，判断错误率是不是符合我们当时设定的错误率
for (long i = expectedInsertions; i < expectedInsertions * 2; i++) {
if (bloomFilter.contains(i)) {
count++;
}
}
log.info("误判次数 = {}.", count);
// 清空布隆过滤器 内部实现是个异步线程在执行 我只是为了方便测试
bloomFilter.delete();
}
}当容量为1k，误判率为0.01时的输出情况
2022-08-26 23:37:04.903 INFO 1472 --- [ main] com.nzc.test.BloomFilterTest : 布隆过滤器中含有元素个数 = 993.
2022-08-26 23:37:38.549 INFO 1472 --- [ main] com.nzc.test.BloomFilterTest : 误判次数 = 36.
当容量为1w，误判率为0.01时的输出情况
2022-08-26 23:50:54.478 INFO 17088 --- [ main] com.nzc.test.BloomFilterTest : 布隆过滤器中含有元素个数 = 9895.
2022-08-26 23:56:56.171 INFO 17088 --- [ main] com.nzc.test.BloomFilterTest : 误判次数 = 259.
四、小结
我实际测试的时候，Guava 的效果应该是最好的，Redission 虽然是直接集成了Redis，但实际效果比起Guava较差一些，我这里没有贴上时间，Redission所创建出来的布隆过滤器，速度较慢。
当然我的测试范围是有限的，并且只是循环测试，另外服务器也并非在本地，这都有影响。
但是仅目前看来是这样的。
还有就是将 Guava 结合 Redis 一起使用。
五、Guava 布隆过滤器结合 Redis 使用
仅限于测试，一切效果还是需看实测。
我是以 Guava 中创建 布隆过滤器为基础，利用它构造的方法，来进行修改，功能相比于 guava 还是少了很多的。
package com.nzc.boom;
import com.google.common.annotations.VisibleForTesting;
import com.google.common.base.Preconditions;
import com.google.common.hash.Funnel;
import com.google.common.hash.Hashing;
import com.google.common.primitives.Longs;
public class BloomFilterHelper<T> {
private int numHashFunctions;
private int bitSize;
private Funnel<T> funnel;
public BloomFilterHelper(Funnel<T> funnel, int expectedInsertions, double fpp) {
Preconditions.checkArgument(funnel != null, "funnel不能为空");
this.funnel = funnel;
// 计算bit数组长度
bitSize = optimalNumOfBits(expectedInsertions, fpp);
// 计算hash方法执行次数
numHashFunctions = optimalNumOfHashFunctions(expectedInsertions, bitSize);
}
/** 源码
*public <T> boolean mightContain(
* T object, Funnel<? super T> funnel, int numHashFunctions, LockFreeBitArray bits) {
* long bitSize = bits.bitSize();
* byte[] bytes = Hashing.murmur3_128().hashObject(object, funnel).getBytesInternal();
* long hash1 = lowerEight(bytes);
* long hash2 = upperEight(bytes);
*
* long combinedHash = hash1;
* for (int i = 0; i < numHashFunctions; i++) {
* // Make the combined hash positive and indexable
* if (!bits.get((combinedHash & Long.MAX_VALUE) % bitSize)) {
* return false;
* }
* combinedHash += hash2;
* }
* return true;
* }
* @param value
* @return
*/
public long[] murmurHashOffset(T value) {
long[] offset = new long[numHashFunctions];
byte[] bytes = Hashing.murmur3_128().hashObject(value, funnel).asBytes();
long hash1 = lowerEight(bytes);
long hash2 = upperEight(bytes);
long combinedHash = hash1;
for (int i = 1; i <= numHashFunctions; i++) {
long nextHash = hash1 + i * hash2;
if (nextHash < 0) {
nextHash = ~nextHash;
}
offset[i - 1] = nextHash % bitSize;
}
return offset;
}
private /* static */ long lowerEight(byte[] bytes) {
return Longs.fromBytes(
bytes[7], bytes[6], bytes[5], bytes[4], bytes[3], bytes[2], bytes[1], bytes[0]);
}
private /* static */ long upperEight(byte[] bytes) {
return Longs.fromBytes(
bytes[15], bytes[14], bytes[13], bytes[12], bytes[11], bytes[10], bytes[9], bytes[8]);
}
/**
* 计算bit数组长度
* 同样是guava创建布隆过滤器中的计算bit数组长度方法
*/
private int optimalNumOfBits(long n, double p) {
if (p == 0) {
// 设定最小期望长度
p = Double.MIN_VALUE;
}
return (int) (-n * Math.log(p) / (Math.log(2) * Math.log(2)));
}
/**
* 这里是从guava 中 copy 出来的
* 就是guava 创建一个 布隆过滤器时，
* 计算hash方法执行次数的方法
*/
private int optimalNumOfHashFunctions(long n, long m) {
int countOfHash = Math.max(1, (int) Math.round((double) m / n * Math.log(2)));
return countOfHash;
}
}以上的这些代码，在guava包都可以找到的。
在redisConfig中注入布隆过滤器
/**
* @description:
* @author: Yihui Wang
* @date: 2022年08月26日 22:06
*/
@Configuration
@EnableCaching
public class RedisConfig {
@Bean
public CacheManager cacheManager(RedisConnectionFactory connectionFactory) {
RedisCacheManager rcm=RedisCacheManager.create(connectionFactory);
return rcm;
}
@Bean
public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) {
RedisTemplate<String, Object> redisTemplate = new RedisTemplate<String, Object>();
redisTemplate.setConnectionFactory(factory);
Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new
Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);
ObjectMapper om = new ObjectMapper();
om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
om.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om);
//序列化设置 ，这样计算是正常显示的数据，也能正常存储和获取
redisTemplate.setKeySerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
redisTemplate.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
redisTemplate.setHashKeySerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
redisTemplate.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
return redisTemplate;
}
@Bean
public StringRedisTemplate stringRedisTemplate(RedisConnectionFactory factory) {
StringRedisTemplate stringRedisTemplate = new StringRedisTemplate();
stringRedisTemplate.setConnectionFactory(factory);
return stringRedisTemplate;
}
//初始化布隆过滤器，放入到spring容器里面
@Bean
public BloomFilterHelper<String> initBloomFilterHelper() {
return new BloomFilterHelper<String>((Funnel<String>) (from, into) -> into.putString(from, Charsets.UTF_8).putString(from, Charsets.UTF_8), 1000, 0.01);
}
@Bean
public BloomFilterHelper<Long> initLongBloomFilterHelper() {
return new BloomFilterHelper<Long>((Funnel<Long>) (from, into) -> into.putLong(from),1000, 0.01);
}
}也就是注入我们刚刚编写的那个布隆过滤器。
然后再编写一个Service 层
/**
* @description:
* @author: Yihui Wang
*/
@Slf4j
@Service
public class RedisBloomFilter {
@Autowired
private RedisTemplate redisTemplate;
/**
* 根据给定的布隆过滤器添加值
*/
public <T> void addByBloomFilter(BloomFilterHelper<T> bloomFilterHelper, String key, T value) {
Preconditions.checkArgument(bloomFilterHelper != null, "bloomFilterHelper不能为空");
long[] offset = bloomFilterHelper.murmurHashOffset(value);
for (long i : offset) {
log.info("key :{} ，value : {}", key, i);
redisTemplate.opsForValue().setBit(key, i, true);
}
}
/**
* 根据给定的布隆过滤器判断值是否存在
*/
public <T> boolean includeByBloomFilter(BloomFilterHelper<T> bloomFilterHelper, String key, T value) {
Preconditions.checkArgument(bloomFilterHelper != null, "bloomFilterHelper不能为空");
long[] offset = bloomFilterHelper.murmurHashOffset(value);
for (long i : offset) {
log.info("key :{} ，value : {}", key, i);
if (!redisTemplate.opsForValue().getBit(key, i)) {
return false;
}
}
return true;
}
}测试：
@Test
public void test1() {
// 预期插入数量
long capacity = 1000L;
// 错误比率
double errorRate = 0.01;
for (long i = 0; i < capacity; i++) {
redisBloomFilter.addByBloomFilter(bloomFilterHelper, "nzc:bloomFilter1", i);
}
log.info("存入元素为=={}", capacity);
// 统计误判次数
int count = 0;
// 我在数据范围之外的数据，测试相同量的数据，判断错误率是不是符合我们当时设定的错误率
for (long i = capacity; i < capacity * 2; i++) {
if (redisBloomFilter.includeByBloomFilter(bloomFilterHelper, "nzc:bloomFilter1", i)) {
count++;
}
}
System.out.println("误判个数为==>" + count);
}输出：
存入元素为==1000
误判个数为==>12
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