场景题：海量数据如何判重？

在海量数据如何确定一个值是否存在？这是一道非常经典的面试场景题。

那怎么回答这个问题呢？接下来咱们就详细的聊一聊。

参考答案

判断一个值是否存在？通常有以下两种解决方案：

1. 使用哈希表：可以将数据进行哈希操作，将数据存储在相应的桶中。查询时，根据哈希值定位到对应的桶，然后在桶内进行查找。这种方法的时间复杂度为 O(1)，但需要额外的存储空间来存储哈希表。如果桶中存在数据，则说明此值已存在，否则说明未存在。

2. 使用布隆过滤器：布隆过滤器是一种概率型数据结构，用于判断一个元素是否在集合中。它利用多个哈希函数映射数据到一个位数组，并将对应位置置为 1。查询时，只需要对待查询的数据进行哈希，并判断对应的位是否都为 1。如果都为 1，则该数据可能存在；如果有一个位不为 1，则该数据一定不存在。布隆过滤器的查询时间复杂度为 O(k)，其中 k 为哈希函数的个数。

相同点和不同点

它们两的相同点是：它们都存在误判的情况。例如，使用哈希表时，不同元素的哈希值可能相同，所以这样就产生误判了；而布隆过滤器的特征是，当布隆过滤器说，某个数据存在时，这个数据可能不存在；当布隆过滤器说，某个数据不存在时，那么这个数据一定不存在。

它们两的区别主要有以下几点：

1. 存储机制：哈希表使用一个数组来存储键值对，通过哈希函数将键映射到数组的索引位置，然后将值存储在对应的位置上。而布隆过滤器则使用一个位数组（或位向量），通过多个哈希函数将元素映射到位数组的多个位上。

2. 查询操作：哈希表在进行查询时，通过计算哈希值来定位键值对的存储位置，然后直接获取对应的值。查询时间复杂度通常为 O(1)。布隆过滤器在进行查询时，也通过多个哈希函数计算多个位，然后判断对应的位是否都为 1 来确定元素是否存在。查询时间复杂度为 O(k)，其中 k 为哈希函数的个数。

3. 内存占用：哈希表需要根据数据规模来动态调整数组的大小，以保证存储效率。而布隆过滤器在预先设置位数组的大小后，不会随数据规模的增加而增长。因此布隆过滤器更适用于海量数据。

结论

哈希表和布隆过滤器都能实现判重，但它们都会存在误判的情况，但布隆过滤器存储占用的空间更小，更适合海量数据的判重。

布隆过滤器实现原理

布隆过滤器的实现，主要依靠的是它数据结构中的一个位数组，每次存储键值的时候，不是直接把数据存储在数据结构中，因为这样太占空间了，它是利用几个不同的无偏哈希函数，把此元素的 hash 值均匀的存储在位数组中，也就是说，每次添加时会通过几个无偏哈希函数算出它的位置，把这些位置设置成 1 就完成了添加操作。

当进行元素判断时，查询此元素的几个哈希位置上的值是否为 1，如果全部为 1，则表示此值存在，如果有一个值为 0，则表示不存在。因为此位置是通过 hash 计算得来的，所以即使这个位置是 1，并不能确定是那个元素把它标识为 1 的，因此布隆过滤器查询此值存在时，此值不一定存在，但查询此值不存在时，此值一定不存在。

并且当位数组存储值比较稀疏的时候，查询的准确率越高，而当位数组存储的值越来越多时，误差也会增大。

位数组和 key 之间的关系，如下图所示：

如何实现布隆过滤器？

布隆过滤器的实现通常有以下两种方案：

1. 通过程序实现（内存级别方案）：使用 Google Guava 库和 Apache Commons 库实现布隆过滤器。

2. 通过中间件实现（支持数据持久化）：使用 Redis 4.0 之后提供的布隆过滤插件来实现，它的好处是支持持久化，数据不会丢失。

Guava 实现布隆过滤器

使用 Google Guava 库实现布隆过滤器总共分为以下两步：

1. 引入 Guava 依赖

2. 使用 Guava API 操作布隆过滤器

具体实现如下。

① 引入 Guava 依赖

<dependency>    <groupId>com.google.guava</groupId>    <artifactId>guava</artifactId></dependency>

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) {        // 创建一个布隆过滤器，设置期望插入的数据量为10000，期望的误判率为0.01        BloomFilter<String> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.unencodedCharsFunnel(), 10000, 0.01);
        // 向布隆过滤器中插入数据        bloomFilter.put("data1");        bloomFilter.put("data2");        bloomFilter.put("data3");
        // 查询元素是否存在于布隆过滤器中        System.out.println(bloomFilter.mightContain("data1")); // true        System.out.println(bloomFilter.mightContain("data4")); // false    }}

在上述示例中，我们通过 BloomFilter.create() 方法创建一个布隆过滤器，指定了元素序列化方式、期望插入的数据量和期望的误判率。然后，我们可以使用 put() 方法向布隆过滤器中插入数据，使用 mightContain() 方法来判断元素是否存在于布隆过滤器中。

小结

在海量数据如何确定一个值是否存在？通常有两种解决方案：哈希表和布隆过滤器，而它们两都存在误判的情况，但布隆过滤器更适合海量数据的判断，因为它占用的数据空间更小。布隆过滤器的特征是：当布隆过滤器说，某个数据存在时，这个数据可能不存在；当布隆过滤器说，某个数据不存在时，那么这个数据一定不存在。

本文已收录到我的面试小站 www.javacn.site，其中包含的内容有：Redis、JVM、并发、并发、MySQL、Spring、Spring MVC、Spring Boot、Spring Cloud、MyBatis、设计模式、消息队列等模块。