场景题：海量数据如何判重？

梦叶草789

发布于 2023-11-17 11:18

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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：

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。
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：

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。
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。
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：

场景题：海量数据如何判重？-鸿蒙开发者社区

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：

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。
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：

引入 Guava 依赖
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。