大家好，我是小米，一个热爱分享技术的小伙伴。今天我们来聊一聊在实际工作中如何使用布隆过滤器（Bloom Filter）来处理大规模URL黑名单的存储和查询问题。
问题背景假设我们有一个规模达到100亿的黑名单URL集合，每个URL的长度为64字节。如何高效地存储和查询这个黑名单呢？
散列表方法我们先考虑一下常规的散列表方法。如果使用HashMap来存储这些URL：
每个URL 64字节
100亿个URL需要存储：100亿 * 64B = 640GB
显然，这样的存储需求是不可行的，因为它对内存的要求太高。
布隆过滤器介绍这时候，我们可以引入布隆过滤器，它是一种高效的概率型数据结构，用于检测一个元素是否属于一个集合。布隆过滤器具有以下特点：
占用空间小
查询速度快
允许一定的误判（即可能认为不存在的元素存在，但不会把存在的元素认为不存在）
布隆过滤器原理布隆过滤器由一个很长的二进制位数组和一系列随机映射函数（哈希函数）组成。
位数组：每个元素占用1 bit，初始时所有位都设为0。
哈希函数：假设有K个哈希函数，每个函数将输入元素映射为位数组的一个下标。
插入元素
当一个元素加入布隆过滤器时，执行以下步骤：
使用K个哈希函数对元素进行哈希计算，得到K个哈希值。
将位数组中对应哈希值位置的bit设为1。
查询元素
查询一个元素是否在布隆过滤器中时，执行以下步骤：
使用K个哈希函数对查询元素进行哈希计算，得到K个哈希值。
检查位数组中对应哈希值位置的bit是否都为1。如果都为1，则认为该元素存在；如果有一个为0，则认为该元素不存在。
计算布隆过滤器参数为了更好地理解布隆过滤器的存储效率，我们需要计算以下参数：
位数组长度（m）：我们需要选择一个合适的位数组长度来保证较低的误判率。
哈希函数数量（K）：哈希函数的数量也需要根据集合大小和位数组长度来确定。
假设我们允许的误判率为0.01%，我们可以使用以下公式来计算m和K：
其中，n是集合中的元素数量，p是允许的误判率。
具体计算如下：
代入公式：
通过计算，我们得出位数组的长度为287亿bit（约合35.88GB），需要20个哈希函数。这样，布隆过滤器的内存占用从原来的640GB大幅减少到了35.88GB，且具有较高的查询效率。
布隆过滤器的实现下面是布隆过滤器的Java实现，包括初始化、添加元素和查询元素的代码。
代码说明
BitSet：用于存储位数组。
MessageDigest：用于生成哈希值。
add：将一个URL添加到布隆过滤器中。
check：检查一个URL是否存在于布隆过滤器中。
getHash：生成哈希值，并结合种子（seed）确保多个哈希函数的实现。
intToBytes：将整数转换为字节数组，用于哈希函数的种子。
这个实现使用了MD5哈希函数，可以根据需求选择其他哈希函数。通过调整位数组大小和哈希函数数量，可以在存储效率和误判率之间取得平衡。
END布隆过滤器作为一种高效的概率型数据结构，能够在大规模数据集上实现高效的存储和查询，特别适用于URL黑名单这样的场景。通过合理地选择位数组长度和哈希函数数量，我们可以在保证较低误判率的前提下，大幅减少内存使用。
希望今天的分享能帮助大家更好地理解和应用布隆过滤器。如果大家有任何问题或需要进一步探讨，欢迎在评论区留言。我们下次再见！
