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    2. Java实现布隆过滤器的方法步骤

      时间:2023-12-11
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              • Java实现布隆过滤器的步骤如下:

                1. 导入第三方库Guava

                Guava是Google提供的一款Java工具库,其中包含了常用的集合、缓存、并发、字符串、I/O等工具类,也包含了布隆过滤器的实现。因此在构建Java布隆过滤器之前,需要先将Guava库导入到自己的项目中。可以通过Maven或Gradle等工具来导入,下面是Gradle的示例配置。

                dependencies {
                    implementation 'com.google.guava:guava:30.1.1-jre'
                }
                

                2. 创建布隆过滤器对象

                通过Guava库可以实现一个标准的布隆过滤器,首先需要定义布隆过滤器的大小和误判率。在这里,我们默认布隆过滤器大小为1000,误判率为0.01。

                BloomFilter<String> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.stringFunnel(Charset.defaultCharset()), 1000, 0.01);
                

                在创建布隆过滤器对象的时候,需要传入一个Funnel和布隆过滤器的大小。Funnel可以将任意对象转换为字节数组,实现布隆过滤器的底层算法。在上述代码中,我们使用了默认的字符串转换Funnel。

                3. 添加元素

                通过下述代码可以实现在布隆过滤器中添加元素的操作。

                bloomFilter.put("hello");
                

                在此操作中会将"hello"字符串经过Funnel转换成一个字节数组,并在布隆过滤器中进行标记。

                4. 判断元素是否存在

                布隆过滤器可以快速地判断一个元素是否可能存在于集合中,但由于误判率的存在,并不能准确判断元素是否存在于集合中。可以通过下述代码实现判断元素是否存在于布隆过滤器中。

                boolean mightContain = bloomFilter.mightContain("hello");
                if (mightContain) {
                    System.out.println("元素可能存在于布隆过滤器中");
                } else {
                    System.out.println("元素不存在于布隆过滤器中");
                }
                

                在上述代码中,如果元素"hello"被标记在布隆过滤器中,则返回true;否则返回false

                下面是一个例子,实现了在布隆过滤器中检查一个URL是否已经被访问过。假设我们需要爬取的网站数量很大,那么使用布隆过滤器可以很快地排除已访问过的网站,提高爬取速度。

                import com.google.common.hash.BloomFilter;
                import com.google.common.hash.Funnels;
                
                import java.nio.charset.Charset;
                import java.util.HashSet;
                import java.util.Set;
                
                public class BloomFilterExample {
                
                    public static void main(String[] args) {
                        // 定义布隆过滤器大小为1000,误判率为0.01
                        BloomFilter<String> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.stringFunnel(Charset.defaultCharset()), 1000, 0.01);
                        // 已访问过的URL集合
                        Set<String> visitedUrls = new HashSet<>();
                        // 待爬取的URL集合
                        String[] urlsToCrawl = {"http://www.baidu.com", "http://www.google.com", "http://www.taobao.com", "http://www.zhihu.com", "http://www.github.com"};
                        // 爬取过程
                        for (String url : urlsToCrawl) {
                            // 判断URL是否已经被访问过
                            boolean visited = visitedUrls.contains(url);
                            if (visited) {
                                System.out.println("URL(" + url + ")已经被访问过,跳过");
                                continue;
                            }
                            // 判断URL是否存在于布隆过滤器中
                            boolean mightContain = bloomFilter.mightContain(url);
                            if (mightContain) {
                                System.out.println("URL(" + url + ")可能已经被访问过,跳过");
                                continue;
                            }
                            // 将URL添加到布隆过滤器和已访问集合中
                            bloomFilter.put(url);
                            visitedUrls.add(url);
                            System.out.println("正在访问URL:" + url);
                            //TODO 爬取对应的页面
                        }
                    }
                }
                

                在上面的例子中,我们定义了一个大小为1000的布隆过滤器,并使用一个HashSet来存储已经访问过的URL。在爬取每一个URL之前,先判断URL是否已经被访问过,然后判断URL是否在布隆过滤器中存在。如果URL已经被访问过或者可能在布隆过滤器中存在,则跳过该URL;否则将URL添加到布隆过滤器和已访问集合中,并进行爬取。

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