務(wù)實(shí)現(xiàn)方案)
一、 什么是布隆過濾器作用、組成、添加元素流程、查詢?cè)氐牧鞒?、特點(diǎn)誤判、不支持刪除布隆過濾器Bloom Filter是由Burton Howard Bloom于1970年提出的。我們可以把它看作由位數(shù)組和一組哈希函數(shù)組成的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),它占用空間少并且效率更高但是缺點(diǎn)是其返回的結(jié)果是概率性的而不是非常準(zhǔn)確的。理論情況下添加到集合中的元素越多誤報(bào)的可能性就越大。并且存放在布隆過濾器的數(shù)據(jù)不容易刪除。換句話說是一種用來檢查元素是否存在于指定集合中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是高效且性能很好的但缺點(diǎn)是具有一定的錯(cuò)誤識(shí)別率和刪除難度。并且理論情況下添加到集合中的元素越多誤報(bào)的可能性就越大。組成位數(shù)組多個(gè)哈希函數(shù)組成添加元素流程首先對(duì)需要存入的元素進(jìn)行不同的哈希函數(shù)運(yùn)算生成不同的哈希結(jié)果然后將每一個(gè)哈希值對(duì)應(yīng)到位數(shù)組的位置并且將對(duì)應(yīng)的位置下標(biāo)從0改成1。查詢?cè)氐牧鞒虒?duì)于待查詢?cè)厥褂煤吞砑釉赝耆嗤膫€(gè)數(shù)哈希函數(shù)進(jìn)行計(jì)算算出若干個(gè)哈希值映射得到位數(shù)組上對(duì)應(yīng)位置的下標(biāo)進(jìn)行比對(duì)只要有任意一個(gè)位置的值為 0說明該元素一定沒有存入布隆過濾器如果所有的值均為 1則無法確定元素一定存在只能判定元素大概率存在因?yàn)榇嬖谡`報(bào)可能性。特點(diǎn)1、誤判性2、不支持刪除二、布隆過濾器的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)有哪些優(yōu)點(diǎn)1、存儲(chǔ)空間高效僅使用 bit 數(shù)組存儲(chǔ)標(biāo)記不存放原始數(shù)據(jù)同等數(shù)據(jù)量下內(nèi)存遠(yuǎn)小于 List、Set、Map2、讀寫性能高插入與查詢只需要多次哈希運(yùn)算效率很高3、數(shù)據(jù)本身不存儲(chǔ)增強(qiáng)安全性沒有保存原始元素?zé)o法直接從過濾器中還原數(shù)據(jù)缺點(diǎn)1、存在誤報(bào)問題有可能把不存在的元素判定為存在元素?cái)?shù)量越多誤報(bào)概率越高2、難以刪除元素多個(gè)元素會(huì)共享比特位直接置 0 會(huì)影響其他元素判斷3、無法獲得實(shí)際元素三、 發(fā)送業(yè)務(wù)通知短信前要判斷手機(jī)號(hào)碼是否在黑名單1000w實(shí)現(xiàn)思路針對(duì) 1000 萬級(jí)別的手機(jī)號(hào)碼黑名單判斷場(chǎng)景使用布隆過濾器Bloom Filter來實(shí)現(xiàn)具體實(shí)現(xiàn)思路如下1、數(shù)據(jù)初始化把數(shù)據(jù)庫中的1000萬個(gè)黑名單手機(jī)號(hào)全部取出依次通過哈希函數(shù)將所有黑名單手機(jī)號(hào)都添加到布隆過濾器中。2、業(yè)務(wù)收到發(fā)送請(qǐng)求先用手機(jī)號(hào)查詢布隆過濾器使用相同哈希函數(shù)進(jìn)行查詢?nèi)绻^濾器判定不存在則手機(jī)號(hào)不在黑名單允許發(fā)送短信如果過濾器判定存在則有可能在黑名單里因?yàn)椴悸∵^濾器存在誤判的可能所以需要進(jìn)行二次查詢來確定是否真的在黑名單里。
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