简化布隆过滤器——BitMap

前言

前段开发项目试就发现,一部分的代码实现存在着一些性能上的隐患。但当时忙于赶进度和由于卡发中的不稳定因素,想了许多解决方案也没有机会实施。最近,正好趁个机会进行一系列的改进。

我在团队开发中负责开发服务器端。所以在编写业务逻辑层时,常常遇到以下这样的业务逻辑:
1. 判断一个用户是否为在自己的好友列表中
2. 判断一条动态是否已被用户翻阅
3. 判断两个用户的标签的匹配度
4. .....等等
这些情况,我之前的方案是采用数据库来解决,为每条记录添加标记,需要查询时则遍历返回相应的集合

但是随着用户量的不断增多、各个用户之间的关系不断地增加、以及用户使用软件的一系列行为中这些情况是非常频繁的,这样频繁遍历大量的记录的读操作会给数据库带来难以承受的压力。

那么如何需找一种更好的解决方案?
既能减少数据库需要遍历的记录数量且快速索引,又能用少量的内存表示大量的数据。
其实如果我们对这一类型的业务逻辑进行抽象,可以得到:本质上就是判断一个元素是否存在于集合中
所以我们可以采用位数组,通过数组的下标能快速地定位某个元素,用bit表示相应的内容能够节省大量的空间。

但是这样结构依旧不够完美,如果数据量相对较少,数组中会存在大量的无用数据, 如长度为1024的byte数组中的只有少量位被表示为1,大量位依然是0。
此时我们可以采用游程编码压缩byte数组。如上图的游程编码后的结果可以表示为[3, 0, 2, 0, 2, 0, 1, 0 ]

一、Bitmap介绍

Bitmap:被设计为一种用bit数组来储存表示2种状态紧凑、快速索引的数据结构(当然Java的util包中也实现这类型的数据结构—BitSet(不过并不是Set))

二、BitMap主要原理

其实说开来,Bitmap就是一个位数组而已,有着快速访问优势(下标访问),以及极小占用(用1bit来表示)

三、BitMap的主要设计

有点美中不足的是,Java中并没有提供bit这样的数据类型,即便是最小的数据类型byte也要占用8bit。这样就需要进行一些位运算来完成相应的操作,使得代码变得稍微复杂。
1. BitMap的内部通过byte数组实现
2. BitMap的基本操作:增删改查


void Set(int position); /* 将某位置"1" */
boolean Get(int position); /* 判断某位的值 */
void Clear(int postion); /* 将某位置"0" */

Set()的实现原理

废话不多说,直接看图

主要分为两个步骤:
1. 先将一个byte类型的”1”左移4位,得到结果
2. 再进行简单的或运算,得到结果并覆盖原来的值

Get()的实现原理


理解了上面的例子,相信这个应该就很简单了
同样是两步:
1. 先将一个byte类型的”1”左移3位,得到结果
2. 再进行与操作,得到结果并覆盖原来的值

或许这里会有些疑问,为什么不考虑用boolean?
首先,Java规范中没有强制规定boolean所占内存的大小。而且大部分计算机允许分配的最小内存单元为8bit

四、可以用运用BitMap解决问题的实用场景

大多可以运用的场景主要是两个方面:
这里以标签匹配为例子,开发中一个用户与各个用户之间的标签匹配度是令人头疼的问题,通过匹配标签字符串或者标签ID,这样的效果都不能太让人满意,在数据库中的保存也颇为麻烦。

一、快速索引

假如,每个用户都有一个这样小小的长度为40的byte数组,那么用户就可以用它来表示320种标签。而且能够快速的查询,通过bitarray[tag_id]这样的访问方式可以极快查到,用户是否选取了这个标签,能够快速地计算与各个用户之间的标签匹配度

二、数据压缩

那么像第一点说的那样,长度为40的byte数据便可以保存320种标签信息,但它内存大小只有40B。而且这还是没有进行游程编码压缩之前的大小

五、Java实现


/**
* Created by auhnayuil on 17-6-7.
*/
public class BitMap { public static final int DEFAULT_SIZE = 1024; public static final boolean EXIST = true; public static final boolean NULL = false; public static final short bits = 8; private byte[] bitArray; private int size; public BitMap(){
this(DEFAULT_SIZE);
} public BitMap(byte[] bitArray){
this.size = bitArray.length * bits;
this.bitArray = bitArray;
} public BitMap(int defaultSize) {
this.size = defaultSize * bits;

this.bitArray = new byte[defaultSize];
} public BitMap(int size, boolean elem){
this(size); if(EXIST == elem) {
for (int i = 0; i
bitArray[i] = (byte) ~bitArray[i];
}
} public int size(){
return size;
} public int index(int position){
int idx = (position + bits - 1) / bits;
return idx - 1;
} public int offset(int position){
int ofs = position % 8;
return (ofs == 0 ? ofs : 8 - ofs);
} public void setBit(int position){
if(position > size)
return ; int idx = index(position);
int ofs = offset(position);
bitArray[idx] |= (byte)(1
} public boolean getBit(int position){
if(position > size)
return false; int idx = index(position);
int ofs = offset(position);
byte tmp = (byte)(bitArray[idx] & (1

return tmp != 0;
} public void setBitArray(byte[] bitArray){
this.bitArray = bitArray;
} public byte[] getBitArray(){
return bitArray;
} public String byteToStr(int position){
byte b = bitArray[index(position)]; StringBuffer sb = new StringBuffer("");
for(int i=bits-1; i>-1; i--)
sb.append((byte)((b >> i) & 0x1));
return sb.toString();
}
}

简化布隆过滤器——BitMap的更多相关文章

  1. 【布隆过滤器】基于Hutool库实现的布隆过滤器Demo

    布隆过滤器出现的背景: 如果想判断一个元素是不是在一个集合里,一般想到的是将集合中所有元素保存起来,然后通过比较确定.链表.树.散列表(又叫哈希表,Hash table)等等数据结构都是这种思路,存储 ...

  2. 基于Java实现简化版本的布隆过滤器

    一.布隆过滤器: 布隆过滤器(Bloom Filter)是1970年由布隆提出的.它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数.布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中.它的优点是空间效率 ...

  3. 从位图到布隆过滤器,C#实现

    前言 本文将以 C# 语言来实现一个简单的布隆过滤器,为简化说明,设计得很简单,仅供学习使用. 感谢@时总百忙之中的指导. 布隆过滤器简介 布隆过滤器(Bloom filter)是一种特殊的 Hash ...

  4. 【转】Bloom Filter布隆过滤器的概念和原理

    转自:http://blog.csdn.net/jiaomeng/article/details/1495500 之前看数学之美丽,里面有提到布隆过滤器的过滤垃圾邮件,感觉到何其的牛,竟然有这么高效的 ...

  5. 布隆过滤器(Bloom Filter)

    一.布隆过滤器介绍 Bloom Filter是一种空间效率很高的随机数据结构,Bloom Filter可以看做是对bit-map的扩展,它的原理如下: 当一个元素被加入集合时,通过K个Hash函数将这 ...

  6. BloomFilter(布隆过滤器)

    原文链接:http://blog.csdn.net/qq_38646470/article/details/79431659 1.概念: 如果想判断一个元素是不是在一个集合里,一般想到的是将所有元素保 ...

  7. C++布隆过滤器

    布隆过滤器 这名词有没有听着好像很 挺高大上的,的确,它也是一种很重要的结构,下面一起看看: 一:说说历史: (Bloom Filter)是由布隆(Burton Howard Bloom)在1970年 ...

  8. 浅谈redis的HyperLogLog与布隆过滤器

    首先,HyperLogLog与布隆过滤器都是针对大数据统计存储应用场景下的知名算法. HyperLogLog是在大数据的情况下关于数据基数的空间复杂度优化实现,布隆过滤器是在大数据情况下关于检索一个元 ...

  9. 布隆过滤器redis缓存

    Bloom Filter布隆过滤器算法背景如果想判断一个元素是不是在一个集合里,一般想到的是将集合中所有元素保存起来,然后通过比较确定.链表.树.散列表(又叫哈希表,Hash table)等等数据结构 ...

随机推荐

  1. Unity使用GL画线

    脚本需挂在相机上,如果你的脚本,编辑器报错了,Matrix stack full depth reached,加上这个方法试试GL.LoadPixelMatrix(); using System.Co ...

  2. SQL生成一年每一天的时间列表的几种方法

    工作好几年了,一直没有写博客,准备捡起来...   以下脚本适用环境:SQL SERVER (starting with 2012)   1.构建序列:   /*1-1:利用交叉连接,推荐下列这种写法 ...

  3. phpcms添加视频

    phpcms添加视频分为三种情况,一种是在首页播放,一种是在列表页播放,另一种是在内容页播放.其中在首页播放和在列表页播放的区别就是catid值是固定的还是取得当前catid的区别.而在首页和列表页播 ...

  4. python自动化测试应用-第6篇(WEB测试)--Selenium元素篇

    篇6                            python自动化测试应用-Selenium基础篇 --lamecho 1.1概要 大家好!我是lamecho(辣么丑),上一篇我们搭建好p ...

  5. 使用webpack打包css和js

    1.安装webpack. npm install webpack -g 2.创建一个文件夹app. 3.新建文件test.js. require("!style-loader!css-loa ...

  6. bzoj1834 [ZJOI2010]网络扩容

    Description 给定一张有向图,每条边都有一个容量C和一个扩容费用W.这里扩容费用是指将容量扩大1所需的费用.求: 1. 在不扩容的情况下,1到N的最大流: 2. 将1到N的最大流增加K所需的 ...

  7. crash部分命令用法

    Set set [pid | taskp | [-c cpu] | -p] | [crash_variable [setting]] | -v 1.设置要显示的内容,内容一般以进程为单位. Set p ...

  8. TypeScript入门-泛型

    泛型 要创建一个可重用的组件,其中的数据类型就必须要兼容很多的类型,那么如何兼容呢,TypeScript提供了一个很好的方法:泛型 Hello World 要兼容多种数据格式,可能会有人想到any,即 ...

  9. gsoap创建webservice服务简单教程

    版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 目录(?)[-] WebServicesoapgsoap 使用gsoap创建webservice服务 下载gsop 准备待导出的服务接口定义文件比 ...

  10. [Cake] 0.C# Make自动化构建-简介

    0.Cake是什么? Cake是C# Make的缩写,是一个基于C# DSL的自动化构建系统.它可以用来编译代码,复制文件以及文件夹,运行单元测试,压缩文件以及构建Nuget包等等. 熟悉大名鼎鼎的M ...