阿里高频面试题：如何快速判断元素是不是在集合里？-判断元素是否在集合内

何快速判断一个元素是不是在一个集合里？这个题目是我最近面试的时候常问的一个问题，这个问题不同人都有很多不同的回答。

今天想介绍一个很少有人会提及到的方案，那就是借助布隆过滤器。

什么叫布隆过滤器

布隆过滤器（Bloom Filter）是一个叫做 Bloom 的老哥于1970年提出的。

实际上可以把它看作由二进制向量（或者说位数组）和一系列随机映射函数（哈希函数）两部分组成的数据结构。

它的优点是空间效率和查询时间都比一般的算法要好的多，缺点是有一定的误识别率和删除困难。

实现原理

先来一张图

布隆过滤器算法主要思想就是利用 n 个哈希函数进行 hash 过后，得到不同的哈希值，根据 hash 映射到数组（这个数组的长度可能会很长很长）的不同的索引位置上，然后将相应的索引位上的值设置为1。

判断该元素是否出现在集合中，就是利用k个不同的哈希函数计算哈希值，看哈希值对应相应索引位置上面的值是否是1，如果有1个不是1，说明该元素不存在在集合中。

但是也有可能判断元素在集合中，但是元素不在，这个元素所有索引位置上面的1都是别的元素设置的，这就导致一定的误判几率（这就是为什么上面是活可能在一个集合中的根本原因，因为会存在一定的 hash 冲突）。

注意：误判率越低，相应的性能就会越低。

作用

布隆过滤器是可以用于判断一个元素是不是（可能）在一个集合里，并且相比于其它的数据结构，布隆过滤器在空间和时间方面都有巨大的优势。

注意上面的一个词：可能。这里先预留一个悬念，下文会详细分析到。

使用场景

判断给定数据是否存在
防止缓存穿透（判断请求的数据是否有效避免直接绕过缓存请求数据库）等等、邮箱的垃圾邮件过滤、黑名单功能等等。

具体实现

看完了布隆过滤器的算法思想，那就开始具体的实现的讲解。

我先来举个例子，假设有旺财和小强两个字符串，他们分别经过三次的 hash 算法，然后根据 hash 的结果将对应的数组（假设数组长度为 16）的索引位置的值置为1，先来看下旺财这个词组:

旺财经过三次 hash 过后，值分别为2,4,6 那么根据可以得到索引值分别为 2、4、6，于是就将该数组的索引（2、4、6）位置的值置为1，其余当做是0，现在假设需要查找旺财，同样经过这个三个hash 然后发现得到的索引 2、4、6对应的位置的值都为1，那么可以判断旺财可能是存在的。

接着有将小强插入到布隆过滤器中，实际的过程和上面的一样，假设得到的下标是 1、3、5。

抛开旺财的存在，小强此时是这样子在布隆过滤器中的，结合旺财和小强实际的数组是这样子的：

现在有来一个数据：9527，现在要求是判断 9527 是否存在，假设9527 经过三次 hash 过后得到的下标分别为：5、6、7。结果发现下标为 7 的位置的值为0，那么可以肯定的判断出，9527 一定不存在。

接着又来了一个国产007，经过三次 hash 过后得到的下标分别为：2、3、5，结果发现 2、3、5下标对应的值全是1，于是可以大致判断出国产007可能存在。但是实际上经过我们刚刚的演示，国产007 根本就不存在，之所以 2、3、5 索引位置的值为1 ，那是因为其他的数据设置的。

说到这里，不知道大家有没有明白布隆过滤器的作用。

[[432766]]

代码的实现

作为 Java 程序员，我们真的是很幸福了，我们使用到很多的框架和工具，基本都被封装好了，布隆过滤器，我们就使用 Google 封装好的工具类。

首先添加依赖

<!--布隆过滤依赖-->  
<dependency>  
   <groupId>com.google.guava</groupId>  
   <artifactId>guava</artifactId>  
   <version>25.1-jre</version>  
/dependency>

代码的实现

import com.google.common.hash.BloomFilter;  
import com.google.common.hash.Funnels;  
import java.nio.charset.Charset;  
public class BloomFilterDemo {  
    public static void main(String[] args) {  
        /**  
         * 创建一个插入对象为一亿，误报率为0.01%的布隆过滤器  
         * 不存在一定不存在  
         * 存在不一定存在  
         * ----------------  
         *  Funnel 对象：预估的元素个数，误判率  
         *  mightContain ：方法判断元素是否存在  
         */  
        BloomFilter<CharSequence> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.stringFunnel(Charset.forName("utf-8")), 100000000, 0.0001);  
        bloomFilter.put("死");  
        bloomFilter.put("磕");  
        bloomFilter.put("Redis");  
        System.out.println(bloomFilter.mightContain("Redis"));  
        System.out.println(bloomFilter.mightContain("Java"));  
    }  
}

具体的解释已经写在注释中了。到这里相信大家一定明白了布隆过滤器和其怎么使用了。

实战

我们来模拟这样的场景：通过布隆过滤器来解决缓存穿透。

首先你的知道什么叫缓存穿透吧？

缓存穿透是指用户访问一个缓存和数据库中都没有的数据，因为缓存中不存在，所以就会去访问数据库，如果并发很高。很容易会击垮数据库

那布隆过滤器是如何解决这个问题的呢？他

的原理是这样子的：将数据库中所有的查询条件，放入布隆过滤器中，当一个查询请求过来时，先经过布隆过滤器进行查，如果判断请求查询值存在，则继续查；如果判断请求查询不存在，直接丢弃。

其代码如下：

String get(String key) {  
    String value = redis.get(key);      
    if (value  == null) {  
        if(!bloomfilter.mightContain(key)){  
            return null;   
        }else{  
            value = db.get(key);   
            redis.set(key, value);   
        }      
    }  
    return value；  
}

小结

本文详细介绍了布隆过滤器是什么？有什么作用？实现原理以及从代码层面多方面来阐述布隆过滤器。学习能为各位在学习进阶的路上添砖加瓦。