【优雅代码】16-guava布隆过滤源码解析
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- 可直接运行的完整代码
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- 下一篇guava限流源码解析
1.背景
承接前一篇章的guava精选方法
2.布隆过滤
这部分和redis的BitMap思路基本一致
2.1使用
public static void hash() {
// 存储格式，大小，误报率(如果判断出来不存在则一定不存在，如果判断出来存在则有可能存在有可能不存在，因为其机制和hash非常相似存在多个值对一个hash的情况)
// 一般会根据订单号，如果不行的话可以使用byte数组
BloomFilter<Integer> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.integerFunnel(), 2000, 0.0001);
IntStream.range(0, 10000).forEach(bloomFilter::put);
System.out.println(bloomFilter.mightContain(1));
// 只有-10、-7、-5、-2,因为这里的预期数据与实际相差比较大，所以布隆过滤并不完全
IntStream.range(-10, 0).forEach(s -> {
if (!bloomFilter.mightContain(s)) {
System.out.println(s);
}
});
}可以看到有部分已经被过滤掉了
true
-10
-7
-5
-22.2核心源码
- 构造参数流程
// 这里主流程方法自动选择了策略BloomFilterStrategies.MURMUR128_MITZ_64
public static <T> BloomFilter<T> create(
Funnel<? super T> funnel, long expectedInsertions, double fpp) {
return create(funnel, expectedInsertions, fpp, BloomFilterStrategies.MURMUR128_MITZ_64);
}
// 主流程方法1
static <T> BloomFilter<T> create(
Funnel<? super T> funnel, long expectedInsertions, double fpp, Strategy strategy) {
// ....省略中间的各种校验
// 这里numBits即底下LockFreeBitArray位数组的长度，可以看到计算方式就是外部传入的期待数和容错率
// 该方法标记为1-1
long numBits = optimalNumOfBits(expectedInsertions, fpp);
// 该方法标记为1-2
int numHashFunctions = optimalNumOfHashFunctions(expectedInsertions, numBits);
try {
// 主流程方法2
return new BloomFilter<T>(new LockFreeBitArray(numBits), numHashFunctions, funnel, strategy);
} catch (IllegalArgumentException e) {
throw new IllegalArgumentException("Could not create BloomFilter of " + numBits + " bits", e);
}
}
// 方法1-1
static long optimalNumOfBits(long n, double p) {
if (p == 0) {
p = Double.MIN_VALUE;
}
// Math.log是求e为底数的对数，我们传入的p在0-1之间所以所得结果必然为负数
return (long) (-n * Math.log(p) / (Math.log(2) * Math.log(2)));
}
// 方法1-2,后续的循环次数
static int optimalNumOfHashFunctions(long n, long m) {
// (m / n) * log(2), but avoid truncation due to division!
return Math.max(1, (int) Math.round((double) m / n * Math.log(2)));
}
// 主流程方法2
private BloomFilter(
LockFreeBitArray bits, int numHashFunctions, Funnel<? super T> funnel, Strategy strategy) {
checkArgument(numHashFunctions > 0, "numHashFunctions (%s) must be > 0", numHashFunctions);
checkArgument(
numHashFunctions <= 255, "numHashFunctions (%s) must be <= 255", numHashFunctions);
this.bits = checkNotNull(bits);
this.numHashFunctions = numHashFunctions;
this.funnel = checkNotNull(funnel);
this.strategy = checkNotNull(strategy);
}- put流程
// 主流程进入可以看到将之前构造参数四个值全都拿过来了
public boolean put(T object) {
return strategy.put(object, funnel, numHashFunctions, bits);
}
// 接着找到构造参数策略中的put方法
public <T> boolean put(T object, Funnel<? super T> funnel, int numHashFunctions, BloomFilterStrategies.LockFreeBitArray bits) {
long bitSize = bits.bitSize();
// 进行hash
byte[] bytes = Hashing.murmur3_128().hashObject(object, funnel).getBytesInternal();
// 获得低位的长度进行拼接
long hash1 = this.lowerEight(bytes);
// 获得高位的长度进行拼接
long hash2 = this.upperEight(bytes);
boolean bitsChanged = false;
long combinedHash = hash1;
// 构造方法中计算的循环次数在这里进行循环标记，以保证尽可能不与其它数重复
for(int i = 0; i < numHashFunctions; ++i) {
// 将计算得到的位置进行标记
bitsChanged |= bits.set((combinedHash & 9223372036854775807L) % bitSize);
combinedHash += hash2;
}
return bitsChanged;
}
private long lowerEight(byte[] bytes) {
return Longs.fromBytes(bytes[7], bytes[6], bytes[5], bytes[4], bytes[3], bytes[2], bytes[1], bytes[0]);
}
private long upperEight(byte[] bytes) {
return Longs.fromBytes(bytes[15], bytes[14], bytes[13], bytes[12], bytes[11], bytes[10], bytes[9], bytes[8]);
}- 校验流程
// 和put流程基本一致
public <T> boolean mightContain(T object, Funnel<? super T> funnel, int numHashFunctions, BloomFilterStrategies.LockFreeBitArray bits) {
long bitSize = bits.bitSize();
byte[] bytes = Hashing.murmur3_128().hashObject(object, funnel).getBytesInternal();
long hash1 = this.lowerEight(bytes);
long hash2 = this.upperEight(bytes);
long combinedHash = hash1;
for(int i = 0; i < numHashFunctions; ++i) {
if (!bits.get((combinedHash & 9223372036854775807L) % bitSize)) {
return false;
}
combinedHash += hash2;
}
return true;
}2.3布隆算法的状态压缩
boolean set(long bitIndex) {
if (get(bitIndex)) {
return false;
}
// 注意此处long转int有精度丢失导致不同的bitIndex落在同一个longIndex上
int longIndex = (int) (bitIndex >>> LONG_ADDRESSABLE_BITS);
long mask = 1L << bitIndex; // only cares about low 6 bits of bitIndex
long oldValue;
long newValue;
do {
// 此时第一个数进来假设mask是00100，而此时oldValue是00000，则得到newValue是00100
// 此时第二个数进来假设mask是01000，而此时oldValue是00100，则得到newValue是01100
oldValue = data.get(longIndex);
newValue = oldValue | mask;
if (oldValue == newValue) {
return false;
}
} while (!data.compareAndSet(longIndex, oldValue, newValue));
// We turned the bit on, so increment bitCount.
bitCount.increment();
return true;
}
boolean get(long bitIndex) {
// 此时第一个数进来假设mask是00100，而此时数据内容是01100，则得到00100,!=0返回true,代表能拿到值
// 此时第二个数进来假设mask是00010，而此时数据内容是01100，则得到00000,==0返回false,代表拿不到值
return (data.get((int) (bitIndex >>> LONG_ADDRESSABLE_BITS)) & (1L << bitIndex)) != 0;
}
