内存瓦解了？着实你只必要换一种方法

<dependency> 
    <groupId>com.google.guava</groupId> 
    <artifactId>guava</artifactId> 
    <version>28.1-jre</version> 
</dependency> 

Guava 中的布隆过滤器实现的很是伟大，关于细节我们就不去探讨了，我们就来看看 Guava 中布隆过滤器的结构函数吧，Guava 中并没有提供结构函数，并且提供了 create 要领来结构布隆过滤器：

public static <T> BloomFilter<T> create( 
    Funnel<? super T> funnel, int expectedInsertions, double fpp) { 
  return create(funnel, (long) expectedInsertions, fpp); 
} 

funnel：你要过滤数据的范例

expectedInsertions：你要存放的数据量

fpp：误判率

你只必要传入这三个参数你就可以行使 Guava 包中的布隆过滤器了，下面这我写的一段 Guava 布隆过滤器测试措施，可以窜改 fpp 多运行屡次，体验 Guava 的布隆过滤器。

public class GuavaBloomFilterTest { 
    // bit 数组巨细 
    private static int size = 10000; 
    // 布隆过滤器 
    private static BloomFilter<String> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.stringFunnel(Charset.defaultCharset()), size, 0.03); 
 
    public static void main(String[] args) { 
        // 先向布隆过滤器中添加 10000 个url 
        for (int i = 0; i < size; i++) { 
            String url = "https://voice.hupu.com/nba/" + i; 
            bloomFilter.put(url); 
        } 
        // 前10000个url不会呈现误判 
        for (int i = 0; i < size; i++) { 
            String url = "https://voice.hupu.com/nba/" + i; 
            if (!bloomFilter.mightContain(url)) { 
                System.out.println("该 url 被收罗过了"); 
            } 
        } 
        List<String> list = new ArrayList<String>(1000); 
        // 再向布隆过滤器中添加 2000 个 url ，在这2000 此中就会呈现误判了 
        // 误判的个数为 2000 * fpp 
        for (int i = size; i < size + 2000; i++) { 
            String url = "https://voice.hupu.com/nba/" + i; 
            if (bloomFilter.mightContain(url)) { 
                list.add(url); 
            } 
        } 
        System.out.println("误判数目：" + list.size()); 
    } 
} 

布隆过滤器的应用

缓存击穿

缓存击穿是查询数据库中不存在的数据，假若有效户恶意模仿哀求许多缓存中不存在的数据，因为缓存中都没有，导致这些哀求短时刻内直接落在了DB上，对DB发生压力，导致数据库非常。

（编辑：湖南网）

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