在海量數據如何確定一個值是否存在？這是一道非常經典的面試場景題。6za28資訊網——每日最新資訊28at.com

那怎么回答這個問題呢？接下來咱們就詳細的聊一聊。6za28資訊網——每日最新資訊28at.com

參考答案

判斷一個值是否存在？通常有以下兩種解決方案：6za28資訊網——每日最新資訊28at.com

1. 使用哈希表：可以將數據進行哈希操作，將數據存儲在相應的桶中。查詢時，根據哈希值定位到對應的桶，然后在桶內進行查找。這種方法的時間復雜度為 O(1)，但需要額外的存儲空間來存儲哈希表。如果桶中存在數據，則說明此值已存在，否則說明未存在。
2. 使用布隆過濾器：布隆過濾器是一種概率型數據結構，用于判斷一個元素是否在集合中。它利用多個哈希函數映射數據到一個位數組，并將對應位置置為 1。查詢時，只需要對待查詢的數據進行哈希，并判斷對應的位是否都為 1。如果都為 1，則該數據可能存在；如果有一個位不為 1，則該數據一定不存在。布隆過濾器的查詢時間復雜度為 O(k)，其中 k 為哈希函數的個數。

相同點和不同點

它們兩的相同點是：它們都存在誤判的情況。例如，使用哈希表時，不同元素的哈希值可能相同，所以這樣就產生誤判了；而布隆過濾器的特征是，當布隆過濾器說，某個數據存在時，這個數據可能不存在；當布隆過濾器說，某個數據不存在時，那么這個數據一定不存在。6za28資訊網——每日最新資訊28at.com

它們兩的區別主要有以下幾點：6za28資訊網——每日最新資訊28at.com

1. 存儲機制：哈希表使用一個數組來存儲鍵值對，通過哈希函數將鍵映射到數組的索引位置，然后將值存儲在對應的位置上。而布隆過濾器則使用一個位數組（或位向量），通過多個哈希函數將元素映射到位數組的多個位上。
2. 查詢操作：哈希表在進行查詢時，通過計算哈希值來定位鍵值對的存儲位置，然后直接獲取對應的值。查詢時間復雜度通常為 O(1)。布隆過濾器在進行查詢時，也通過多個哈希函數計算多個位，然后判斷對應的位是否都為 1 來確定元素是否存在。查詢時間復雜度為 O(k)，其中 k 為哈希函數的個數。
3. 內存占用：哈希表需要根據數據規模來動態調整數組的大小，以保證存儲效率。而布隆過濾器在預先設置位數組的大小后，不會隨數據規模的增加而增長。因此布隆過濾器更適用于海量數據。

結論

哈希表和布隆過濾器都能實現判重，但它們都會存在誤判的情況，但布隆過濾器存儲占用的空間更小，更適合海量數據的判重。6za28資訊網——每日最新資訊28at.com

布隆過濾器實現原理

布隆過濾器的實現，主要依靠的是它數據結構中的一個位數組，每次存儲鍵值的時候，不是直接把數據存儲在數據結構中，因為這樣太占空間了，它是利用幾個不同的無偏哈希函數，把此元素的 hash 值均勻的存儲在位數組中，也就是說，每次添加時會通過幾個無偏哈希函數算出它的位置，把這些位置設置成 1 就完成了添加操作。6za28資訊網——每日最新資訊28at.com

當進行元素判斷時，查詢此元素的幾個哈希位置上的值是否為 1，如果全部為 1，則表示此值存在，如果有一個值為 0，則表示不存在。因為此位置是通過 hash 計算得來的，所以即使這個位置是 1，并不能確定是那個元素把它標識為 1 的，因此布隆過濾器查詢此值存在時，此值不一定存在，但查詢此值不存在時，此值一定不存在。6za28資訊網——每日最新資訊28at.com

并且當位數組存儲值比較稀疏的時候，查詢的準確率越高，而當位數組存儲的值越來越多時，誤差也會增大。6za28資訊網——每日最新資訊28at.com

位數組和 key 之間的關系，如下圖所示：6za28資訊網——每日最新資訊28at.com

6za28資訊網——每日最新資訊28at.com

如何實現布隆過濾器？

布隆過濾器的實現通常有以下兩種方案：6za28資訊網——每日最新資訊28at.com

1. 通過程序實現（內存級別方案）：使用 Google Guava 庫和 Apache Commons 庫實現布隆過濾器。
2. 通過中間件實現（支持數據持久化）：使用 Redis 4.0 之后提供的布隆過濾插件來實現，它的好處是支持持久化，數據不會丟失。

Guava 實現布隆過濾器

使用 Google Guava 庫實現布隆過濾器總共分為以下兩步：6za28資訊網——每日最新資訊28at.com

1. 引入 Guava 依賴
2. 使用 Guava API 操作布隆過濾器

具體實現如下。6za28資訊網——每日最新資訊28at.com

① 引入 Guava 依賴

<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) {        // 創建一個布隆過濾器，設置期望插入的數據量為10000，期望的誤判率為0.01        BloomFilter<String> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.unencodedCharsFunnel(), 10000, 0.01);        // 向布隆過濾器中插入數據        bloomFilter.put("data1");        bloomFilter.put("data2");        bloomFilter.put("data3");        // 查詢元素是否存在于布隆過濾器中        System.out.println(bloomFilter.mightContain("data1")); // true        System.out.println(bloomFilter.mightContain("data4")); // false    }}

在上述示例中，我們通過 BloomFilter.create() 方法創建一個布隆過濾器，指定了元素序列化方式、期望插入的數據量和期望的誤判率。然后，我們可以使用 put() 方法向布隆過濾器中插入數據，使用 mightContain() 方法來判斷元素是否存在于布隆過濾器中。6za28資訊網——每日最新資訊28at.com

小結

在海量數據如何確定一個值是否存在？通常有兩種解決方案：哈希表和布隆過濾器，而它們兩都存在誤判的情況，但布隆過濾器更適合海量數據的判斷，因為它占用的數據空間更小。布隆過濾器的特征是：當布隆過濾器說，某個數據存在時，這個數據可能不存在；當布隆過濾器說，某個數據不存在時，那么這個數據一定不存在。6za28資訊網——每日最新資訊28at.com

本文鏈接：http://www.www897cc.com/showinfo-26-10404-0.html場景題：海量數據如何判重？

聲明：本網頁內容旨在傳播知識，若有侵權等問題請及時與本網聯系，我們將在第一時間刪除處理。郵件：2376512515@qq.com

上一篇： IDC下調中國政務云整體市場5年復合增長率至16.14%

下一篇： 性能測試的需求分析