在设计高并发通知系统时，确保每个用户不会收到重复消息是一个核心需求。面对每天数十亿的消息发送量，传统的数据库或缓存解决方案可能会遇到存储和性能瓶颈。布隆过滤器作为一种高效的概率型数据结构，提供了一种节省存储空间且查询效率高的方案来判断用户是否已经接收过特定消息。
布隆过滤器的应用
布隆过滤器通过多个哈希函数将元素映射到一个大的比特数组上，并在查询时通过检查对应比特位是否为1来判定元素可能存在或绝对不存在。这种方法虽然存在一定的假阳性率（即元素不存在但查询结果为存在），但通过合理设置哈希函数的数量和比特数组的大小，可以将假阳性率控制在业务可接受的范围内。
在通知系统中，每当消息成功发送给用户后，系统将用户ID和消息ID的组合哈希到布隆过滤器中。在发送消息前，先检查布隆过滤器判断用户是否已接收过该消息。如果布隆过滤器表示用户可能已接收过，系统将跳过发送以避免重复通知；如果表示未接收过，系统才会发送消息。这一策略在大多数情况下能有效避免消息的重复发送。
对准确性要求更高的场景
尽管布隆过滤器在许多场景下表现优异，但在对准确性要求极高的应用中，可能需要考虑其他方案。例如，使用具有更高空间效率的数据结构，如压缩后的字典或前缀树（Trie），或者利用分布式系统架构分散存储压力。
使用HashMap存储
HashMap可以提供准确的存在性检查，不存在假阳性问题。在内存足够的情况下，它可以作为存储大量唯一标识符的有效手段。
使用Trie树（前缀树）
Trie树适合存储和查询大量字符串集合，尤其是当这些字符串有共同前缀时。Trie树通过共享前缀来节约空间，对于某些应用，如自动补全、词频统计等，可以提高查询效率。
结论
在设计面向亿级用户的高并发通知系统时，布隆过滤器提供了一个既节省空间又高效的方案来防止消息重复发送。然而，对于对准确性有更高要求的场景，开发者可能需要考虑其他数据结构或技术方案。正确选择适合业务场景的解决方案，是确保系统稳定运行和优秀用户体验的关键。
原文始发于微信公众号（吃瓜技术派）：利用布隆过滤器解决大规模消息系统中的重复发送问题
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