在海量數(shù)據(jù)如何確定一個值是否存在？這是一道非常經(jīng)典的面試場景題。

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那怎么回答這個問題呢？接下來咱們就詳細(xì)的聊一聊。

參考答案

判斷一個值是否存在？通常有以下兩種解決方案：

1. 使用哈希表：可以將數(shù)據(jù)進(jìn)行哈希操作，將數(shù)據(jù)存儲在相應(yīng)的桶中。查詢時，根據(jù)哈希值定位到對應(yīng)的桶，然后在桶內(nèi)進(jìn)行查找。這種方法的時間復(fù)雜度為 O(1)，但需要額外的存儲空間來存儲哈希表。如果桶中存在數(shù)據(jù)，則說明此值已存在，否則說明未存在。
2. 使用布隆過濾器：布隆過濾器是一種概率型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，用于判斷一個元素是否在集合中。它利用多個哈希函數(shù)映射數(shù)據(jù)到一個位數(shù)組，并將對應(yīng)位置置為 1。查詢時，只需要對待查詢的數(shù)據(jù)進(jìn)行哈希，并判斷對應(yīng)的位是否都為 1。如果都為 1，則該數(shù)據(jù)可能存在；如果有一個位不為 1，則該數(shù)據(jù)一定不存在。布隆過濾器的查詢時間復(fù)雜度為 O(k)，其中 k 為哈希函數(shù)的個數(shù)。

相同點和不同點

它們兩的相同點是：它們都存在誤判的情況。例如，使用哈希表時，不同元素的哈希值可能相同，所以這樣就產(chǎn)生誤判了；而布隆過濾器的特征是，當(dāng)布隆過濾器說，某個數(shù)據(jù)存在時，這個數(shù)據(jù)可能不存在；當(dāng)布隆過濾器說，某個數(shù)據(jù)不存在時，那么這個數(shù)據(jù)一定不存在。

它們兩的區(qū)別主要有以下幾點：

1. 存儲機(jī)制：哈希表使用一個數(shù)組來存儲鍵值對，通過哈希函數(shù)將鍵映射到數(shù)組的索引位置，然后將值存儲在對應(yīng)的位置上。而布隆過濾器則使用一個位數(shù)組（或位向量），通過多個哈希函數(shù)將元素映射到位數(shù)組的多個位上。
2. 查詢操作：哈希表在進(jìn)行查詢時，通過計算哈希值來定位鍵值對的存儲位置，然后直接獲取對應(yīng)的值。查詢時間復(fù)雜度通常為 O(1)。布隆過濾器在進(jìn)行查詢時，也通過多個哈希函數(shù)計算多個位，然后判斷對應(yīng)的位是否都為 1 來確定元素是否存在。查詢時間復(fù)雜度為 O(k)，其中 k 為哈希函數(shù)的個數(shù)。
3. 內(nèi)存占用：哈希表需要根據(jù)數(shù)據(jù)規(guī)模來動態(tài)調(diào)整數(shù)組的大小，以保證存儲效率。而布隆過濾器在預(yù)先設(shè)置位數(shù)組的大小后，不會隨數(shù)據(jù)規(guī)模的增加而增長。因此布隆過濾器更適用于海量數(shù)據(jù)。

結(jié)論

哈希表和布隆過濾器都能實現(xiàn)判重，但它們都會存在誤判的情況，但布隆過濾器存儲占用的空間更小，更適合海量數(shù)據(jù)的判重。

布隆過濾器實現(xiàn)原理

布隆過濾器的實現(xiàn)，主要依靠的是它數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中的一個位數(shù)組，每次存儲鍵值的時候，不是直接把數(shù)據(jù)存儲在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中，因為這樣太占空間了，它是利用幾個不同的無偏哈希函數(shù)，把此元素的 hash 值均勻的存儲在位數(shù)組中，也就是說，每次添加時會通過幾個無偏哈希函數(shù)算出它的位置，把這些位置設(shè)置成 1 就完成了添加操作。

當(dāng)進(jìn)行元素判斷時，查詢此元素的幾個哈希位置上的值是否為 1，如果全部為 1，則表示此值存在，如果有一個值為 0，則表示不存在。因為此位置是通過 hash 計算得來的，所以即使這個位置是 1，并不能確定是那個元素把它標(biāo)識為 1 的，因此布隆過濾器查詢此值存在時，此值不一定存在，但查詢此值不存在時，此值一定不存在。

并且當(dāng)位數(shù)組存儲值比較稀疏的時候，查詢的準(zhǔn)確率越高，而當(dāng)位數(shù)組存儲的值越來越多時，誤差也會增大。

位數(shù)組和 key 之間的關(guān)系，如下圖所示：

如何實現(xiàn)布隆過濾器？

布隆過濾器的實現(xiàn)通常有以下兩種方案：

1. 通過程序?qū)崿F(xiàn)（內(nèi)存級別方案）：使用 Google Guava 庫和 Apache Commons 庫實現(xiàn)布隆過濾器。
2. 通過中間件實現(xiàn)（支持?jǐn)?shù)據(jù)持久化）：使用 Redis 4.0 之后提供的布隆過濾插件來實現(xiàn)，它的好處是支持持久化，數(shù)據(jù)不會丟失。

Guava 實現(xiàn)布隆過濾器

使用 Google Guava 庫實現(xiàn)布隆過濾器總共分為以下兩步：

1. 引入 Guava 依賴
2. 使用 Guava API 操作布隆過濾器

具體實現(xiàn)如下。

① 引入 Guava 依賴

    com.google.guava
    guava

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) {
        // 創(chuàng)建一個布隆過濾器，設(shè)置期望插入的數(shù)據(jù)量為10000，期望的誤判率為0.01
        BloomFilter bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.unencodedCharsFunnel(), 10000, 0.01);

        // 向布隆過濾器中插入數(shù)據(jù)
        bloomFilter.put("data1");
        bloomFilter.put("data2");
        bloomFilter.put("data3");

        // 查詢元素是否存在于布隆過濾器中
        System.out.println(bloomFilter.mightContain("data1")); // true
        System.out.println(bloomFilter.mightContain("data4")); // false
    }
}

在上述示例中，我們通過 BloomFilter.create() 方法創(chuàng)建一個布隆過濾器，指定了元素序列化方式、期望插入的數(shù)據(jù)量和期望的誤判率。然后，我們可以使用 put() 方法向布隆過濾器中插入數(shù)據(jù)，使用 mightContain() 方法來判斷元素是否存在于布隆過濾器中。

小結(jié)

在海量數(shù)據(jù)如何確定一個值是否存在？通常有兩種解決方案：哈希表和布隆過濾器，而它們兩都存在誤判的情況，但布隆過濾器更適合海量數(shù)據(jù)的判斷，因為它占用的數(shù)據(jù)空間更小。布隆過濾器的特征是：當(dāng)布隆過濾器說，某個數(shù)據(jù)存在時，這個數(shù)據(jù)可能不存在；當(dāng)布隆過濾器說，某個數(shù)據(jù)不存在時，那么這個數(shù)據(jù)一定不存在。

當(dāng)前標(biāo)題：場景題：海量數(shù)據(jù)如何判重？
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