在实际开发过程中经常会做的一步操作，就是判断当前的key是否存在。

那这篇博客主要分为三部分：

1、几种方式判断当前key是否存在的性能进行比较。
2、Redis实现布隆过滤器并批量插入数据,并判断当前key值是否存在。
3、针对以上做一个总结。

一、性能对比

主要对以下方法进行性能测试比较：

1、List的 contains 方法

2、Map的 containsKey 方法

3、Google布隆过滤器 mightContain 方法

前提准备

在SpringBoot项目启动的时候，向 List集合、Map集合、Google布隆过滤器 分布存储500万条，长度为32位的String字符串。

1、演示代码

@Slf4j
@RestController
public class PerformanceController {

    /**
     * 存储500万条数据
     */
    public static final int SIZE = 5000000;
    /**
     * list集合存储数据
     */
    public static List<String> list = Lists.newArrayListWithCapacity(SIZE);
    /**
     * map集合存储数据
     */
    public static Map<String, Integer> map = Maps.newHashMapWithExpectedSize(SIZE);
    /**
     * guava 布隆过滤器
     */
    BloomFilter<String> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.unencodedCharsFunnel(), SIZE);
    /**
     * 用来校验的集合
     */
    public static List<String> exist = Lists.newArrayList();
    /**
     * 计时工具类
     */
    public static Stopwatch stopwatch = Stopwatch.createUnstarted();

    /**
     * 初始化数据
     */
    @PostConstruct
    public void insertData() {
        for (int i = 0; i < SIZE; i++) {
            String data = UUID.randomUUID().toString();
            data = data.replace("-", "");
            //1、存入list
            list.add(data);
            //2、存入map
           map.put(data, 0);
            //3、存入本地布隆过滤器
            bloomFilter.put(data);
            //校验数据 相当于从这500万条数据,存储5条到这个集合中
            if (i % 1000000 == 0) {
                exist.add(data);
            }
        }
    }
    /**
     * 1、list 查看value是否存在 执行时间
     */
    @RequestMapping("/list")
    public void existsList() {
        //计时开始
        stopwatch.start();
        for (String s : exist) {
            if (list.contains(s)) {
                log.info("list集合存在该数据=============数据{}", s);
            }
        }
        //计时结束
        stopwatch.stop();
        log.info("list集合测试，判断该元素集合中是否存在用时:{}", stopwatch.elapsed(MILLISECONDS));
        stopwatch.reset();
    }
    /**
     * 2、查看map 判断k值是否存在 执行时间
     */
    @RequestMapping("/map")
    public void existsMap() {
        //计时开始
        stopwatch.start();
        for (String s : exist) {
            if (map.containsKey(s)) {
                log.info("map集合存在该数据=============数据{}", s);
            }
        }
        //计时结束
        stopwatch.stop();
        //获取时间差

        log.info("map集合测试，判断该元素集合中是否存在用时:{}", stopwatch.elapsed(MILLISECONDS));
        stopwatch.reset();
    }

    /**
     * 3、查看guava布隆过滤器 判断value值是否存在 执行时间
     */
    @RequestMapping("/bloom")
    public void existsBloom() {
        //计时开始
        stopwatch.start();
        for (String s : exist) {
        if (bloomFilter.mightContain(s)) {
            log.info("guava布隆过滤器存在该数据=============数据{}", s);
        }
        }
        //计时结束
        stopwatch.stop();
        //获取时间差
        log.info("bloom集合测试，判断该元素集合中是否存在用时:{}", stopwatch.elapsed(MILLISECONDS));
        stopwatch.reset();
    }
}

2、测试输出结果

测试结果

这里其实对每一个校验是否存在的方法都执行了5次，如果算单次的话那么，那么在500万条数据，且每条数据长度为32位的String类型情况下，可以大概得出。

1、List的contains方法执行所需时间，大概80毫秒左右。
2、Map的containsKey方法执行所需时间，不超过1毫秒。
3、Google布隆过滤器 mightContain 方法，不超过1毫秒。

总结

Map比List效率高的原因这里就不用多说，没有想到的是它们速度都这么快。我还测了100万条数据通过list遍历key时间竟然也不超过1毫秒。这说明在实际开发过程中，如果数据

量不大的话，用哪里其实都差不多。

3、占用内存分析

从上面的执行效率来看，Google布隆过滤器 其实没什么优势可言，确实如果数据量小，完全通过上面就可以解决，不需要考虑布隆过滤器，但如果数据量巨大，千万甚至亿级

别那种，用集合肯定不行，不是说执行效率不能接受，而是占内存不能接受。

我们来算下key值为32字节的500万条条数据，存放在List集合需要占多少内存。

500万 * 32 = 16000000字节 ≈ 152MB

一个集合就占这么大内存，这点显然无法接受的。

那我们来算算布隆过滤器所需要占内存

• 设bit数组大小为m，样本数量为n，失误率为p。
• 由题可知 n = 500万，p = 3%（Google布隆过滤器默认为3%，我们也可以修改）通过公式求得：

m ≈ 16.7MB

是不是可以接收多了。

那么Google布隆过滤器也有很大缺点

1、每次项目启动都要重新将数据存入Google布隆过滤器，消费额外的资源。
2、分布式集群部署架构中，需要在每个集群节点都要存储一份相同数据到布隆过滤器中。
3、随着数据量的加大，布隆过滤器也会占比较大的JVM内存，显然也不够合理。

那么有个更好的解决办法，就是用redis作为分布式集群的布隆过滤器。

二、Redis布隆过滤器

1、Redis服务器搭建

如果你不是用docker,那么你需要先在服务器上部署redis，然后单独安装支持redis布隆过滤器的插件rebloom。

如果你用过docker那么部署就非常简单了，只需以下命令：

　　docker pull redislabs/rebloom # 拉取镜像
　　docker run -p 6379:6379 redislabs/rebloom # 运行容器

这样就安装成功了。

2、Lua批量插入脚本

SpringBoot完整代码我这里就不粘贴出来了，文章最后我会把整个项目的github地址附上，这里就只讲下脚本的含义：

bloomFilter-inster.lua

local values = KEYS
local bloomName = ARGV[1]
local result_1
for k,v in ipairs(values) do
 result_1 = redis.call('BF.ADD',bloomName,v)
end
return result_1

1）参数说明

这里的 KEYS 和 ARGV[1]都是需要我们在java代码中传入，redisTemplate有个方法

execute(RedisScript<T> script, List<K> keys, Object... args)

• script实体中中封装批量插入的lua脚本。
• keys 对于脚本的 KEYS。
• ARGV[1]对于可变参数第一个，如果输入多个可变参数，可以可以通过ARGV[2].....去获取。

2）遍历

Lua遍历脚本有两种方式一个是ipairs,另一个是pairs它们还是有差别的。这里也不做展开，下面有篇博客可以参考。

注意Lua的遍历和java中遍历还有有点区别的，我们java中是从0开始，而对于Lua脚本 k是从1开始的。

3）插入命令

BF.ADD 是往布隆过滤器中插入数据的命令，插入成功返回 true。

3、判断布隆过滤器元素是否存在Lua脚本

bloomFilter-exist.lua

local bloomName = KEYS[1]
local value = KEYS[2]
-- bloomFilter
local result_1 = redis.call('BF.EXISTS', bloomName, value)
return result_1

从这里我们可以很明显看到， KEYS[1]对于的是keys集合的get(0)位置,所以说Lua遍历是从1开始的。

BF.EXISTS 是判断布隆过滤器中是否存在该数据命令，存在返回true。

4、测试

我们来测下是否成功。

@Slf4j
@RestController
public class RedisBloomFilterController {

    @Autowired
    private RedisService redisService;
    public static final String FILTER_NAME = "isMember";
   
    /**
     * 保存 数据到redis布隆过滤器
     */
    @RequestMapping("/save-redis-bloom")
    public Object saveReidsBloom() {
        //数据插入布隆过滤器
        List<String> exist = Lists.newArrayList("11111", "22222");
        Object object = redisService.addsLuaBloomFilter(FILTER_NAME, exist);
        log.info("保存是否成功====object:{}",object);
        return object;
    }
    /**
     * 查询 当前数据redis布隆过滤器是否存在
     */
    @RequestMapping("/exists-redis-bloom")
    public void existsReidsBloom() {
        //不存在输出
        if (!redisService.existsLuabloomFilter(FILTER_NAME, "00000")) {
            log.info("redis布隆过滤器不存在该数据=============数据{}",  "00000");
        }
        //存在输出
        if (redisService.existsLuabloomFilter(FILTER_NAME, "11111")) {
            log.info("redis布隆过滤器存在该数据=============数据{}", "11111");
        }
    }
}

这里先调插入接口，插入两条数据，如果返回true则说明成功，如果是同一个数据第一次插入返回成功，第二次插入就会返回false，说明重复插入相同值会失败。

然后调查询接口，这里应该两条日志都会输出，因为上面"00000"是取反的，多了个！号。

我们来看最终结果。

符合我们的预期，说明，redis布隆过滤器从部署到整合SpringBoot都是成功的。

三、总结

下面个人对整个做一个总结吧。主要是思考下，在什么环境下可以考虑用以上哪种方式来判断该元素是否存在。

1、数据量不大，且不能有误差。

那么用List或者Map都可以，虽然说List判断该元素是否存在采用的是遍历集合的方式，在性能在会比Map差，但就像上面测试一样，100万的数据，

List遍历和Map都不超过1毫秒，选谁不都一样，何必在乎那0.几毫秒的差异。

2、数据量不大，且允许有误差。

这就可以考虑用Google布隆过滤器了，尽管查询数据效率都差不多，但关键是它可以减少内存的开销，这就很关键。

3、数据量大，且不能有误差。

如果说数量大，为了提升查询元素是否存在的效率，而选用Map的话，我觉得也不对，因为如果数据量大，所占内存也会更大，所以我更推荐用

Redis的map数据结构来存储数据，这样可以大大减少JVM内存开销，而且不需要每次重启都要往集合中存储数据。

4、数据量大，且允许有误差。

如果是单体应用，数据量内存也可以接收，那么可以考虑Google布隆过滤器，因为它的查询速度会比redis要快。毕竟它不需要网络IO开销。

如果是分布式集群架构，或者数据量非常大，那么还是考虑用redis布隆过滤器吧，毕竟它不需要往每一节点都存储数据，而且不占用JVM虚拟机内存。