不知道大家有没有注意到，有些APP注册的时候，会提示用户名已经被占用，需要更换一个。

实现这个功能的方式有很多种，现在我们来逐一看一下不同设计方案的优缺点。

数据库方案

这种方式实现起来最简单，但是会带来以下问题：

存在延迟比较大的性能问题。如果数据量很大，查询速度会变慢，而且数据库查询涉及到应用服务器和数据库服务器之间的网络通信，建立连接、发送查询、接收响应所需的时间也会导致延迟。数据库负载过大。频繁执行 SELECT 查询来检查用户名的唯一性，每个查询都会消耗数据库资源，包括 CPU 和 I/O 资源。可扩展性差。数据库对并发连接和资源有限制。如果注册率持续上升，数据库服务器可能难以处理不断增加的传入请求。数据库的垂直扩展（向单个服务器添加更多资源）可能成本高昂，并且可能存在局限性。

缓存解决方案

为了解决检查用户名唯一性的数据库调用的性能问题，可以引入了高效的 Redis 缓存。

import org.redisson.Redisson; import org.redisson.api.RedissonClient; import org.redisson.config.Config; import org.redisson.api.RMap; public UserExistenceChecker { // Redis hash map name to store user information private static final String USER_HASH_NAME = "users"; public static void main(String[] args) { // Create a Redisson client RedissonClient redisson = createRedissonClient(); // Retrieve the hash map to store user information RMap<String, String> users = redisson.getMap(USER_HASH_NAME); // Add a user to the hash map users.put("user123", "someUserInfo"); // Here "someUserInfo" could be a JSON string, UUID, etc. // Check if a user exists boolean exists = users.containsKey("user123"); System.out.println("User 'user123' exists? " + exists); // Check for a non-existent user exists = users.containsKey("user456"); System.out.println("User 'user456' exists? " + exists); // Shutdown the Redisson client redisson.shutdown(); } // Helper method to create a Redisson client private static RedissonClient createRedissonClient() { Config config = new Config(); config.useSingleServer() .setAddress("redis://127.0.0.1:6379") // Adjust to your Redis address .setPassword("yourpassword"); // Provide your Redis password if any return Redisson.create(config); } }

这个方案最大的问题是内存占用过大，假设每个用户名大约需要15字节的内存，如果要存储10亿个用户名，就需要15GB的内存。

总内存 = 每条记录的内存使用量 * 记录数 = 15 字节/记录 * 1,000,000,000 条记录 = 15,000,000,000 字节 ≈ 15,000,000 KB ≈ 15,000 MB ≈ 15 GB

布隆过滤器方案

如果直接让缓存进行判断，会占用过多的内存，有没有更好的办法？Bloom Filter（布隆过滤器） 是一个很不错的选择。

什么是布隆过滤器？

Bloom Filter 是一种空间利用率极高的随机数据结构，它用一个位数组简洁地表示一个集合，并能判断某个元素是否属于这个集合。Bloom Filter 的这种高效是有一定代价的：在判断某个元素是否属于某个集合时，有可能把不属于该集合的元素误认为属于该集合（false positive）。因此 Bloom Filter 并不适合“零错误”的应用场景。但在可以容忍较低错误率的应用场景中，Bloom Filter 却能通过极少的错误实现存储空间的大幅节省。

结构

从上面的分析可以知道，布隆过滤器的核心思想是利用一个位数组（bit array）和一组哈希函数。

位数组，每个位最初为 0

在插入值x时，分别使用k个哈希函数（图中3个）对x的值进行哈希运算，并将哈希值与布隆过滤器的容量（位数组长度）取余数，并将结果所代表的相应位的值设置为1。

查找过程类似于插入过程，同样使用k个哈希函数对要查找的值进行哈希处理，只有哈希处理后得到的每个比特位的值为1时，才表示该值“可能”存在；反之，如果任意一个比特位的值为0，则表示该值一定不存在。例如y1一定不存在，而y2则可能存在。

Redis本身是支持Bloom filter这种数据结构的，我们来使用Redisson客户端简单实现一下代码：

import org.redisson.Redisson;import org.redisson.api.RBloomFilter;import org.redisson.api.RedissonClient;import org.redisson.config.Config;public UserExistenceChecker { // Name of the Bloom Filter in Redis private static final String BLOOM_FILTER_NAME = "user_existence_filter"; public static void main(String[] args) { // Create a Redisson client RedissonClient redisson = createRedissonClient(); // Retrieve or create a Bloom Filter instance // Expected number of elements and false positive probability are parameters RBloomFilter<String> bloomFilter = redisson.getBloomFilter(BLOOM_FILTER_NAME); bloomFilter.tryInit(100000L, 0.001); // Initialize the Bloom Filter with expected elements and false positive rate // Add a user to the Bloom Filter bloomFilter.add("user123"); // Check if a user exists boolean exists = bloomFilter.contains("user123"); // Should return true System.out.println("User 'user123' exists? " + exists); // Check for a non-existent user (might falsely report as true due to Bloom Filter's nature) exists = bloomFilter.contains("user456"); // Assuming not added, should ideally return false, but could be a false positive System.out.println("User 'user456' exists? " + exists); // Shutdown the Redisson client redisson.shutdown(); } // Helper method to create a Redisson client private static RedissonClient createRedissonClient() { Config config = new Config(); config.useSingleServer() .setAddress("redis://127.0.0.1:6379"); // Adjust to your Redis address// .setPassword("yourpassword"); // Provide your Redis password if any return Redisson.create(config); }}

优点：

节省内存空间：相比使用哈希表等数据结构，布隆过滤器通常需要更少的内存空间，因为它不存储实际的元素，而只存储元素的哈希值。如果存储10亿条记录，误差probability为0.001，则只1.67 GB需要 的内存。相比原来的15G，已经大大减少了。高效查询：布隆过滤器可以在常数时间内快速判断某个元素是否存在于集合中(O(1))，而不需要遍历整个集合。

缺点：

存在误报率： Bloom filter 在判断某个元素是否存在的时候，存在一定的误报率。这意味着在某些情况下，它可能会误报某个元素存在，但不会误报某个元素不存在。不过这一般影响不大。不能删除元素：布隆过滤器通常不支持从集合中删除元素，因为删除一个元素会影响其他元素的哈希值，增加误报率。

如何保证布隆过滤器方案没有误报？

这里可以考虑将Bloom filter与数据库相结合的方案。

使用Bloom Filter判断某个元素是否存在的时候，有一定概率会误报该元素存在，但是不会误报该元素不存在。

所以，当使用布隆过滤器判断某个元素不存在的时候，可以直接信任这个结果并返回。如果判断某个元素存在，此时不要完全信任它的判断，而是去数据库中查询真正的结果。

因为确定某个元素存在的概率已经很低了，所以实际访问数据库的量也会很小，整体压力不是很大。

可以从布隆过滤器中删除元素吗？

为什么 Bloom Filter 中的元素不能被删除呢？我们举一个例子来说明。

比如我们要从集合中删除成员“Jerry”，那么我们首先会用k(图中为2)个哈希函数来计算。由于“Jerry”已经是集合中的成员，所以位数组中对应位置肯定是1。如果要删除这个成员“Jerry”，我们需要将计算出的位置上的1全部设置为0。下图中，只需要将索引位置2和5的值都设置为0即可。

那么问题来了！现在我们假设“Tom”也已经是集合中的一个元素了。如果我们需要查询“Tom”是否在这个集合中，经过哈希函数计算后，我们会判断第三位和第五位是否为1。这时候我们得到的结果是第五位为0，也就是“Tom”不属于这个集合。很显然，这里是一个false positive。

所以，原始的Bloom Filter是不支持删除元素的，但是Counting Bloom Filter可以。

Counting Bloom Filter 的出现解决了上述问题，它将标准 Bloom Filter 的位数组的每一位扩展为一个小的计数器，当插入一个元素时，分别将对应的 k（k 为哈希函数个数）个计数器的值加 1，当删除一个元素时，分别将对应的 k 个计数器的值减 1。

由此我们可以看出，Counting Bloom Filter 在 Bloom Filter 的基础上增加了一个删除操作，但代价是占用多几倍的存储空间。基本原理是不是很简单呢？看下面这张图，就能明白它和 Bloom Filter 的区别在哪里了。

计数器大小的选择

Counting Bloom Filter 和 Bloom Filter 的一个主要区别就是 Counting Bloom Filter 把 Bloom Filter 中的一个 bit 替换成了一个 Counter。那么，Counter 应该设多大呢？这里就需要考虑空间利用率的问题了。从利用率的角度来说，当然是越大越好，因为 Counter 越大，可以表示的信息就越多。但是 Counter 越大，也就意味着占用的资源越多，往往会造成很大的空间浪费。

所以在选择Counter的时候，我们应该尽可能地满足要求。Counter的具体计算比较复杂，涉及到一系列的数学公式，这里就不展开了，有兴趣的朋友可以参考论文第6、7页：《Summary Cache: A Scalable Wide-Area Web Cache Sharing Protocol》，里面具体阐述了这一点。

总结

Redis Bloom filter方案为大数据量下的唯一性验证提供了一种高效的基于内存的解决方案，需要在内存消耗和错误率之间取得平衡，当然Bloom filter还有更多的应用场景，比如防止缓存穿透，防止恶意访问等。

作者丨Dylan Smith 编译丨Rio

来源丨网址：https://medium.com/@junfeng0828/ffa0d0522998

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