Google Guava BloomFilter

当Guava项目发布版本11.0时，新添加的功能之一是BloomFilter类。 BloomFilter是唯一的数据结构，用于指示元素是否包含在集合中。使BloomFilter有趣的是，它将指示元素是否绝对不包含或可能包含在集合中。

永远不会出现假阴性的特性使BloomFilter成为用作保护条件的绝佳候选者，以帮助防止执行不必要和昂贵的操作。虽然BloomFilters最近获得了很好的曝光，但使用它意味着滚动自己的浏览器或通过Google搜索代码。滚动自己的BloomFilter的麻烦在于获取正确的哈希函数来制作过滤器
有效。考虑到Guava使用Murmur Hash来实现，我们现在有一个有效的BloomFilter有用，而只是一个图书馆而已。

BloomFilter速成课程

BloomFilters本质上是位向量。在较高级别，BloomFilters以下列方式工作：

将元素添加到过滤器。
将其哈希几次，然后将索引与哈希结果匹配的位设置为1。

测试元素是否在集合中时，请遵循相同的哈希过程，并检查这些位是否设置为1或0。此过程是BloomFilter如何保证元素不存在的方法。如果未设置位，则根本不可能将元素包含在集合中。但是，肯定答案表示元素在集合中或发生哈希冲突。可以在此处找到BloomFilter的更详细描述，并在此处找到有关BloomFilters的良好教程。根据Wikipedia的说法，Google在BigTable中使用BloomFilters来避免对不存在的项目进行磁盘查找。另一个有趣的用法是使用BloomFilter来优化sql Querry 。

使用番石榴BloomFilter

通过调用BloomFilter类上的static方法create来创建Guava BloomFilter，
传递一个Funnel对象和一个int表示预期的插入次数。漏斗也是Guava 11中的新功能，它是一个可以将数据发送到Sink的对象。下面的示例是默认实现，其误报百分比为3％。 Guava提供了一个Funnels类，其中包含两个静态方法，这些方法提供Funnel接口的实现，用于将CharSequence或字节数组插入到过滤器中。

//Creating the BloomFilter
BloomFilter bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.byteArrayFunnel(), 1000);//Putting elements into the filter
//A BigInteger representing a key of some sort
bloomFilter.put(bigInteger.toByteArray());//Testing for element in set
boolean mayBeContained = bloomFilter.mayContain(bitIntegerII.toByteArray());

更新：基于路易斯·沃瑟曼的评论，以下是如何使用自定义Funnel实现为BigIntegers创建BloomFilter的方法：

//Create the custom filter
class BigIntegerFunnel implements Funnel<BigInteger> {@Overridepublic void funnel(BigInteger from, Sink into) {into.putBytes(from.toByteArray());}}//Creating the BloomFilter
BloomFilter bloomFilter = BloomFilter.create(new BigIntegerFunnel(), 1000);//Putting elements into the filter
//A BigInteger representing a key of some sort
bloomFilter.put(bigInteger);//Testing for element in set
boolean mayBeContained = bloomFilter.mayContain(bitIntegerII);

注意事项

正确估计预期插入的数量至关重要。当插入过滤器的次数接近或超过预期的数目时，BloomFilter开始填满，结果将产生更多的误报，直至无用之地。还有另一个版本的BloomFilter.create方法，该方法带有一个附加参数，双精度表示所需的错误命中概率级别（必须大于0且小于1）。错误命中概率的级别会影响用于存储或搜索元素的哈希数。所需的百分比越低，执行的哈希数越高。