布隆过滤器(BloomFilter)持久化

摘要

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Bloomfilter运行在一台机器的内存上，不方便持久化（机器down掉就什么都没啦），也不方便分布式程序的统一去重。我们可以将数据进行持久化，这样就克服了down机的问题，常见的持久化方法包括持久化到本地磁盘或结合Redis进行持久化。本文主要介绍持久化到本地的操作。

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关于BloomFilter的基本原理、jar包及入门Demo，请参考我的博客：布隆过滤器

数据持久化

import java.io.File;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.OutputStream;

import com.google.common.hash.BloomFilter;
import com.google.common.hash.Funnels;

public class Demo1 {

	public static void main(String[] args) throws FileNotFoundException {

		BloomFilter<Integer> filter = BloomFilter.create(
				  Funnels.integerFunnel(),
				  500,
				  0.01);

		//导入数据到filter
		for(int i = 0; i < 100; i++ )
		{
			filter.put(i);
		}

		//数据持久化到本地
		File f= new File("d:" + File.separator + "test2");
		OutputStream out = null;
		out = new FileOutputStream(f);    

		try {
			filter.writeTo(out);
		} catch (IOException e) {
			// TODO Auto-generated catch block
			e.printStackTrace();
		}

		//测试验证
		for(int i = 0 ; i < 10; i++)
		{
			boolean result = filter.mightContain(i);

			if(result)
			{
				System.out.println("i = " + i + " " + result);
			}
		}
	}
}

读取持久化数据

import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;

import com.google.common.hash.BloomFilter;
import com.google.common.hash.Funnels;

public class Demo2 {

	public static void main(String[] args) throws FileNotFoundException {

		BloomFilter<Integer> filter = BloomFilter.create(
				  Funnels.integerFunnel(),
				  500,
				  0.01);

		//将之前持久化的数据加载到Filter
		File f= new File("d:" + File.separator + "test2") ;
		InputStream in = null;
		in = new FileInputStream(f);
		try {
			filter = BloomFilter.readFrom(in,Funnels.integerFunnel());
		} catch (IOException e) {
			e.printStackTrace();
		}

		//测试验证
		for(int i = 0 ; i < 10; i++)
		{
			boolean result = filter.mightContain(i);

			if(result)
			{
				System.out.println("i = " + i + " " + result);
			}
		}
	}
}

Demo说明

Demo1：初始化filter对象，并导入测试数据，然后结合writeTo()方法将数据持久化到本地磁盘；
Demo1：初始化filter对象，读取Demo1持久化到磁盘的数据，然后将数据导入到filter；
测试验证：Demo1和Demo2都对创建后的filter进行了测试验证。

更多参考

基于Redis的Bloomfilter去重（附代码）

布隆过滤器

Guava学习笔记：Google Guava 类库简介

google/guava