具体代码实现如下所示:
// 创建布隆过滤器,设置存储的数据类型,预期数据量,误判率 (必须大于0,小于1) int insertions = 10000000; double fpp = 0.0001; BloomFilter<String> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.stringFunnel(Charset.defaultCharset()), insertions, fpp); // 随机生成数据,并添加到布隆过滤器中(将预期数据量全部塞满) // 同时也创建一个List集合,将布隆过滤器中预期数据的十分之一存储到该List中 List<String> lists_1 = new ArrayList<String>(); for (int i = 0; i < insertions; i++) { String uid = UUID.randomUUID().toString(); bloomFilter.put(uid); if (i < insertions / 10) { lists_1.add(uid); } } // 再创建一个List集合,用来存储另外 五分之一 不存在布隆过滤器中的数据 List<String> lists_2 = new ArrayList<String>(); for (int i = 0; i < insertions / 5; i++) { String uid = UUID.randomUUID().toString(); lists_2.add(uid); } // 对已存在布隆过滤器中的lists_1中的数据进行判断,看是否在布隆过滤器中 int result_1 = 0; for (String s : lists_1) { if (bloomFilter.mightContain(s)) result_1++; } System.out.println("在 <已存在> 布隆过滤器中的" + lists_1.size() + "条数据中,布隆过滤器认为存在的数量为:" + result_1); // 对不存在布隆过滤器中的lists_2中的数据进行判断,看是否在布隆过滤器中 int result_2 = 0; for (String s : lists_2) { if (bloomFilter.mightContain(s)) result_2++; } System.out.println("在 <不存在> 布隆过滤器中的" + lists_2.size() + "条数据中,布隆过滤器认为存在的数量为:" + result_2); // 对数据进行整除,求出百分率 NumberFormat percentFormat = NumberFormat.getPercentInstance(); percentFormat.setMaximumFractionDigits(2); float percent = (float) result_1 / lists_1.size(); float bingo = (float) result_2 / lists_2.size(); System.out.println("命中率为:" + percentFormat.format(percent) + ",误判率为:" + percentFormat.format(bingo));