海量数据如何判重？
判断一个值是否存在？解决方法：
1.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。
2.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
相同点：
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
不同点：
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。
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。
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
如何实现布隆过滤器？
1.通过程序实现（内存级别方案）：使用 Google Guava 库实现布隆过滤器。
2.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。
一、什么是Guava
1）Guava库是一个适合很多Java项目的通用工具库
2）Guava工具库中包含了：集合Collection、并发Concurrency、原语Primitive、反射Reflection、比较Comparison、I/O操作、哈希Hash、网络Networking、字符串String、数学函数Math、缓存Caching、内存中的发布/订阅……以及各种级别的数据类型
3）需要JDK 6以上版本
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
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。
