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BloomFilter如何快速檢查用戶名重復(fù)

更新時(shí)間：2025年04月19日 09:34:20 作者：埃澤漫筆

這篇文章主要介紹了BloomFilter如何快速檢查用戶名重復(fù)問(wèn)題,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助,如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教

背景

在我們的項(xiàng)目中，用戶名是不能重復(fù)的，因?yàn)樵跀?shù)藏項(xiàng)目中，用戶名的唯一性很重要，因?yàn)椴仄芬鏊菰?，要確保整個(gè)鏈路上的參與者的唯一性，雖然用戶 id 也是我唯一的，但是頁(yè)面上展示的時(shí)候不能用 id 呀。

有些網(wǎng)站，比如淘寶網(wǎng)，也是要求用戶名唯一的。

所以為了實(shí)現(xiàn)這個(gè)用戶在注冊(cè)，改名的時(shí)候的用戶名的唯一性，我們一般是先從數(shù)據(jù)庫(kù)查詢是否存在，不存在則讓用戶注冊(cè)。

但是為了考慮到性能，我們會(huì)把用戶名存儲(chǔ)到緩存中，一般使用 redis 緩存。

那既然都用了緩存了，那還不如干脆直接就用布隆過(guò)濾器來(lái)存儲(chǔ)，既可以做重復(fù)校驗(yàn)，又能節(jié)省空間。所以，我們?cè)谟脩裘貜?fù)檢驗(yàn)這里就用到了布隆過(guò)濾器。

簡(jiǎn)介

布隆過(guò)濾器是一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，用于快速檢索一個(gè)元素是否可能存在于一個(gè)集合(bit 數(shù)組)中。

它的基本原理是利用多個(gè)哈希函數(shù)，將一個(gè)元素映射成多個(gè)位，然后將這些位設(shè)置為 1。當(dāng)查詢一個(gè)元素時(shí)，如果這些位都被設(shè)置為 1，則認(rèn)為元素可能存在于集合中，否則肯定不存在。

所以，布隆過(guò)濾器可以準(zhǔn)確的判斷一個(gè)元素是否一定不存在，但是因?yàn)楣_突的存在，所以他沒(méi)辦法判斷一個(gè)元素一定存在。只能判斷可能存在。

代碼實(shí)現(xiàn)

所以，我們定義了兩個(gè)方法，nickNameExist用于判斷是否存在，addNickName用于向布隆過(guò)濾器中添加已注冊(cè)的用戶名。

public boolean nickNameExist(String nickName) {
    //如果布隆過(guò)濾器中存在，再進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)二次判斷
    if (this.bloomFilter.contains(nickName)) {
        return userMapper.findByNickname(nickName) != null;
    }

    return false;
}

private boolean addNickName(String nickName) {
    return this.bloomFilter.add(nickName);
}

這里nickNameExist方法，先從布隆過(guò)濾器中查詢，如果如果查到了，再去數(shù)據(jù)庫(kù)中查了一下，為啥呢？

因?yàn)椴悸∵^(guò)濾器有誤判的，存在一定的誤判率，他會(huì)把不存在的用戶判斷為存在，所以當(dāng)檢查結(jié)果是存在的時(shí)候，需要再次判斷一次。

因?yàn)橛脩糇?cè)的時(shí)候，大多數(shù)情況下都是不重復(fù)的，所以我們可以快速的用布隆過(guò)濾器進(jìn)行不存在的判斷。

這里的bloomFilter是這樣被初始化出來(lái)的：

private RBloomFilter<String> bloomFilter;

@Override
public void afterPropertiesSet() throws Exception {
    this.bloomFilter = redissonClient.getBloomFilter("nickName");
    if (!bloomFilter.isExists()) {
        this.bloomFilter.tryInit(10000000L, 0.01);
    }
}

我們?cè)O(shè)置了10000000的容量，誤判率是0.01。

然后在修改用戶名這里，用這樣的方式進(jìn)行調(diào)用的。