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布隆过滤器（Bloom Filter）：
原理：使用多个哈希函数和一个位数组来表示一个集合，快速判断元素是否可能在集合中。 优点：空间效率高，查询速度快。
缺点：存在一定的误判率。 适用场景：需要快速判断元素是否在黑名单中，且可以容忍一定误判率的场景。
示例：反垃圾邮件系统中，快速判断邮件地址是否可能是垃圾邮件地址。
import java.util.BitSet;
import java.util.Random;public class BloomFilter {private static final int DEFAULT_SIZE = 2 << 24; // 布隆过滤器的位数组大小private static final int[] SEEDS = new int[]{3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29, 31}; // 哈希函数的种子private BitSet bits = new BitSet(DEFAULT_SIZE);private SimpleHash[] func = new SimpleHash[SEEDS.length];public BloomFilter() {for (int i = 0; i < SEEDS.length; i++) {func[i] = new SimpleHash(DEFAULT_SIZE, SEEDS[i]);}}// 添加元素到布隆过滤器public void add(String value) {for (SimpleHash f : func) {bits.set(f.hash(value), true);}}// 判断元素是否可能在布隆过滤器中public boolean contains(String value) {if (value == null) {return false;}boolean ret = true;for (SimpleHash f : func) {ret = ret && bits.get(f.hash(value));}return ret;}// 哈希函数类public static class SimpleHash {private int cap;private int seed;public SimpleHash(int cap, int seed) {this.cap = cap;this.seed = seed;}// 计算哈希值public int hash(String value) {int result = 0;int len = value.length();for (int i = 0; i < len; i++) {result = seed * result + value.charAt(i);}return (cap - 1) & result;}}public static void main(String[] args) {BloomFilter bloomFilter = new BloomFilter();bloomFilter.add("hello");bloomFilter.add("world");System.out.println(bloomFilter.contains("hello")); // 输出: trueSystem.out.println(bloomFilter.contains("world")); // 输出: trueSystem.out.println(bloomFilter.contains("java")); // 输出: false}
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分布式缓存：
原理：使用分布式缓存（如Redis）存储黑名单数据，提供快速的查询性能。 优点：查询速度快，支持高并发，可以水平扩展。
缺点：需要额外的缓存服务器，增加系统复杂性和成本。 适用场景：需要快速查询黑名单，且对查询性能有较高要求的场景。
示例：实时风控系统中，快速查询用户是否在黑名单中。
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分片（Sharding）：
原理：将黑名单数据分片存储在多个数据库或缓存节点上，提高查询性能和系统可扩展性。 优点：提高查询性能，支持高并发，可以水平扩展。
缺点：需要设计和实现分片逻辑，增加系统复杂性。 适用场景：黑名单数据量巨大，且需要高并发查询的场景。
示例：大型社交平台中，存储和管理用户黑名单。 -
倒排索引（Inverted Index）：
原理：将黑名单中的每个元素作为索引项，快速查找包含该元素的记录。 优点：查询速度快，适用于大规模数据集。
缺点：需要额外的索引构建和维护成本。 适用场景：黑名单数据量巨大，且需要快速查找包含特定元素的记录的场景。
示例：内容过滤系统中，快速查找包含特定敏感词的文档。
import java.util.*;public class UserBlacklistIndex {private Set<String> blacklist = new HashSet<>();// 添加用户到黑名单public void addToBlacklist(String userId) {blacklist.add(userId);}// 检查用户是否在黑名单中public boolean isBlacklisted(String userId) {return blacklist.contains(userId);}public static void main(String[] args) {UserBlacklistIndex blacklistIndex = new UserBlacklistIndex();// 添加用户到黑名单blacklistIndex.addToBlacklist("user1");blacklistIndex.addToBlacklist("user3");// 检查用户是否在黑名单中System.out.println("User1 is blacklisted: " + blacklistIndex.isBlacklisted("user1")); // 输出: trueSystem.out.println("User2 is blacklisted: " + blacklistIndex.isBlacklisted("user2")); // 输出: falseSystem.out.println("User3 is blacklisted: " + blacklistIndex.isBlacklisted("user3")); // 输出: true}
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哈希表（Hash Table）：
原理：使用哈希函数将键映射到数组中的一个位置，实现常数时间的查找性能。 优点：查询速度快，适用于需要快速查找的场景。
缺点：存储空间较大，数据量巨大时可能面临哈希冲突问题。 适用场景：黑名单数据量较大，且需要快速查找的场景。
示例：用户认证系统中，快速查找用户是否在黑名单中。
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;public class BlacklistHashTable {private Map<String, Boolean> blacklist = new HashMap<>();// 添加用户到黑名单public void addToBlacklist(String userId) {blacklist.put(userId, true);}// 检查用户是否在黑名单中public boolean isBlacklisted(String userId) {return blacklist.containsKey(userId);}public static void main(String[] args) {BlacklistHashTable blacklistHashTable = new BlacklistHashTable();// 添加用户到黑名单blacklistHashTable.addToBlacklist("user1");blacklistHashTable.addToBlacklist("user3");// 检查用户是否在黑名单中System.out.println("User1 is blacklisted: " + blacklistHashTable.isBlacklisted("user1")); // 输出: trueSystem.out.println("User2 is blacklisted: " + blacklistHashTable.isBlacklisted("user2")); // 输出: falseSystem.out.println("User3 is blacklisted: " + blacklistHashTable.isBlacklisted("user3")); // 输出: true}
}在实际应用中，可以根据具体的需求和场景选择合适的设计思路，并结合多种方法来实现高效的黑名单管理和查询。
