简洁大气的网站模板,做网站建设找哪家好,企业网站有哪些企业,2023年时政热点事件1. 布隆过滤器简介
布隆过滤器#xff08;Bloom Filter#xff09;是一种空间效率极高的概率型数据结构#xff0c;用于判断一个元素是否存在于一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法#xff0c;但缺点是有一定的误判率#xff0c;即判断元素存在…1. 布隆过滤器简介
布隆过滤器Bloom Filter是一种空间效率极高的概率型数据结构用于判断一个元素是否存在于一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法但缺点是有一定的误判率即判断元素存在时元素可能实际上并不存在但判断元素不存在时元素一定不存在。布隆过滤器在很多场景下都有广泛的应用比如缓存穿透的防止、URL 去重等。 2. Hutool - BloomFilter 概述
Hutool - BloomFilter 是 Hutool 工具包中的一个模块它提供了一些基于不同 Hash 算法的布隆过滤器实现让我们可以方便地在 Java 项目中使用布隆过滤器。 3. 引入依赖
如果你使用 Maven 管理项目在 pom.xml 中添加以下依赖 dependencygroupIdcn.hutool/groupIdartifactIdhutool-all/artifactIdversion5.8.16/version
/dependency 4. 基本使用示例
下面通过一个简单的示例来展示如何使用 Hutool - BloomFilter。
import cn.hutool.bloomfilter.BloomFilterUtil;
import cn.hutool.bloomfilter.bitMap.DefaultBitMap;
import cn.hutool.bloomfilter.filter.MurmurFilter;public class BloomFilterExample {public static void main(String[] args) {// 初始化布隆过滤器指定预期元素数量和误判率int expectedInsertions 1000;double fpp 0.01;MurmurFilter bloomFilter (MurmurFilter) BloomFilterUtil.create(new DefaultBitMap(), expectedInsertions, fpp);// 向布隆过滤器中添加元素String element1 apple;String element2 banana;bloomFilter.add(element1);bloomFilter.add(element2);// 判断元素是否存在于布隆过滤器中boolean contains1 bloomFilter.contains(element1);boolean contains2 bloomFilter.contains(cherry);System.out.println(布隆过滤器中是否包含 element1 : contains1);System.out.println(布隆过滤器中是否包含 cherry: contains2);}
} 5. 代码解释 初始化布隆过滤器 expectedInsertions 表示预期要插入布隆过滤器的元素数量。 fpp 表示允许的误判率这里设置为 0.01即 1% 的误判可能性。 BloomFilterUtil.create 方法用于创建布隆过滤器DefaultBitMap 是 Hutool 提供的一种位图实现用于存储布隆过滤器的状态。 添加元素使用 add 方法向布隆过滤器中添加元素。 判断元素是否存在使用 contains 方法判断元素是否存在于布隆过滤器中。 6. 不同 Hash 算法的布隆过滤器
Hutool - BloomFilter 提供了多种基于不同 Hash 算法的布隆过滤器实现除了上面示例中使用的 MurmurFilter还有 FnvFilter 等。你可以根据实际需求选择合适的布隆过滤器。
import cn.hutool.bloomfilter.BloomFilterUtil;
import cn.hutool.bloomfilter.bitMap.DefaultBitMap;
import cn.hutool.bloomfilter.filter.FnvFilter;public class DifferentHashBloomFilterExample {public static void main(String[] args) {int expectedInsertions 1000;double fpp 0.01;FnvFilter bloomFilter (FnvFilter) BloomFilterUtil.create(new DefaultBitMap(), expectedInsertions, fpp);// 添加元素和判断元素是否存在的操作与上面示例类似}
} 7. 注意事项 误判率布隆过滤器存在一定的误判率在使用时需要根据具体场景合理设置误判率。误判率越低所需的空间就越大。 数据持久化Hutool - BloomFilter 默认没有提供数据持久化的功能如果需要在程序重启后继续使用布隆过滤器中的数据需要自行实现数据持久化逻辑。
通过使用 Hutool - BloomFilter我们可以方便快捷地在 Java 项目中使用布隆过滤器解决一些实际的业务问题如缓存穿透、数据去重等。 学习更多知识点击下面链接
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