java简单实现布谷鸟过滤器的

布谷鸟过滤器，一种增强版的布隆过滤器，不同于布隆过滤器的是，存放一段hash的地方会多个位置，用于增加空间率用率，布谷鸟过滤器会有两个hash，异或算法，两个hash能找到相互的位置，用于其中一个被布谷鸟的蛋T走时的容错。


/*** 布谷鸟过滤器* @Description: CuckooFilter* @Author: GeorgeYang* @Date: 2022-06-07* @Version:v1.0*/
public class CuckooFilter {/*** 预期处理的数据量大小*/private int dataCount;/*** 位数组的数量大小*/private int bitCount;private int bitSpace;/*** 鸟巢位置2* 位数组。数组中的元素只能是 0 或者 1*/private BitSet nestPosition1;/*** 鸟巢位置2* 位数组。数组中的元素只能是 0 或者 1*/private BitSet nestPosition2;/*** 存放包含 hash 函数的类的数组*/private SliceHash[] func;/*** 静态内部类。hash 函数* 块hash*/public static class SliceHash {private int bitIndex;//bitIndexprivate int fp;private int intSliceSpace;//hash成整数,每段长多少public SliceHash(int bitSpace, int bitIndex) {this.bitIndex = bitIndex;this.fp = bitSpace * bitIndex;this.intSliceSpace = Integer.MAX_VALUE / bitSpace;}/*** 计算 hash 值*/public int hash1(Object value) {return Math.abs(bitIndex * intSliceSpace + (value.hashCode() << bitIndex) % intSliceSpace);}public int hash2(Object value) {int hash1 = this.hash1(value);int hash2 = hash1 ^ fp;return Math.abs(hash2);}}/**** @param dataCount 预计存放总数量* @param bitSpace 每个内容，可以被拆分分散在多少个位置里面选择存放，*/public CuckooFilter(int dataCount, int bitSpace) {this.dataCount = dataCount;this.bitSpace = bitSpace;//每个字符分配32个位this.bitCount = dataCount * bitSpace;func = new SliceHash[bitSpace];//16个for (int i = 0; i < bitSpace; i++) {func[i] = new SliceHash(bitSpace, i);}this.nestPosition1 = new BitSet(bitCount);this.nestPosition2 = new BitSet(bitCount);}public boolean add(Object value) {if (contains(value))return false;for (SliceHash f : func) {int hash1 = f.hash1(value);nestPosition1.set(hash1, true);nestPosition2.set(hash1, false);//T走同巢隔壁位置的蛋int hash2 = f.hash2(value);nestPosition1.set(hash2, false);//T走同巢隔壁位置的蛋nestPosition2.set(hash2, true);}return true;}public boolean contains(Object value) {for (SliceHash f : func) {int hash1 = f.hash1(value);int hash2 = f.hash2(value);boolean inPosition1 = nestPosition1.get(hash1);boolean inPosition2 = nestPosition2.get(hash2);boolean existInOne = inPosition1 || inPosition2;if (!existInOne)//两个巢位都被T走了return false;}return true;}public static void main(String[] args) throws Exception {int dataCount = 2 << 24;
//        int dataCount = 9000000;System.out.println(dataCount);CuckooFilter filter = new CuckooFilter(dataCount, 5);int wrongCount = 0;int addCount = 9999999;//1亿数据for (int i = 0; i < addCount; i++) {String value = "" + i;boolean exist = filter.contains(value);if (exist) {wrongCount++;}boolean addSuccess = filter.add(value);exist =  filter.contains(value);if (!exist)throw new InterruptedException("添加后被认为不存在:" + value);}System.out.println("误判的数量:" + wrongCount);System.out.println("误判率:" + (wrongCount * 100d / addCount) + "%");int lostCount = 0;int existCount = 0;for (int i = 0; i < addCount; i++) {String value = "" + i;boolean exist = filter.contains(value);if (exist) {existCount++;} else {lostCount ++;}}System.out.println("存留的数量："  + (existCount - wrongCount));System.out.println("存留率:" + ((existCount - wrongCount) * 100d / addCount) + "%");System.out.println("被T除的数量："  + lostCount);System.out.println("丢失率:" + (lostCount * 100d / addCount) + "%");}}

测试添加1亿数据，运行结果：

误判的数量:876
误判率:0.008760000876000087%
存留的数量：9932122
存留率:99.32122993212299%
被T除的数量：67001
丢失率:0.6700100670010067%

还没有做扩容等操作，这里只是简单的实现。

参考：

https://zhuanlan.zhihu.com/p/462813998
https://blog.csdn.net/aaa_bbb_ccc_123_456/article/details/106055033

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