ArrayListMultimap Sınıfı

Giriş
Şu satırı dahil ederiz.

import com.google.common.collect.ArrayListMultimap;

ListMultimap arayüzünü gerçekleştirir.

Bu arayüzü gerçekleştiren sınıflar şöyle
ArrayListMultimap, ForwardingListMultimap, ImmutableListMultimap, LinkedListMultimap

Multimap'in sağ tarafı yani value değerlerini tutan tarafı ArrayList'tir.

constructor
Multimaps sınıfını kullanmazı zor. Bu yüzden sınıfın kendi create() metodunu tercih etmeli.

Örnek
create() metodunu kullanmıyorsak şöyle yaparız.

ListMultimap<DuplicateKey,Integer> map =
  Multimaps.newListMultimap(
  Maps.<DuplicateKey, Collection<Integer>>newTreeMap(),
  new Supplier<List<Integer>>() {
    public List<Integer> get() {
      return Lists.newArrayList();
    }
});

asMap metodu
Açıklaması şöyle.

.asMap() lets you get a map and you can then iterate over its .entrySet().

Açıklaması şöyle. Yani metod Map<K,Collection<V>> dönmesine rağmen Collection aslında List nesnesidir. Eğer  Map<K,List<V>> nesnesi istersek Multimaps.asMap() metodunu kullanmak gerekir.

Note: The returned map's values are guaranteed to be of type List. To obtain this map with the more specific generic type Map<K, List<V>>, call Multimaps.asMap(ListMultimap) instead.

Örnek
Tüm value nesneleri üzerinde dolaşmak için şöyle yaparız.

ListMultimap<String,String> sampleMultimap = ArrayListMultimap.create();
Map<String,Collection<String>> mapView = sampleMultimap.asMap();
for (String key : mapView.keySet()) {
    Collection<String> value = mapView.get(key);
    // do something with value
}

create metodu
Örnek
Şöyle yaparız.

ListMultimap<String, String> result = ArrayListMultimap.create();

Örnek
Şöyle yaparız.

Multimap<String, String> matchingMap = ArrayListMultimap.create();

entries metodu
Tüm entry nesnelerine topluca erişim sağlar.
Örnek
Şöyle yaparız.

Collection<Map.Entry<String, List<MyObject>>> entries =  tasksMap.entries()

get metodu

Şöyle yaparız.

List<MyObject> values = tasksMap.get(key);

keySet metodu
Örnek ver

put metodu
Şöyle yaparız

String text1 = "Loan";
String text2 = "Home";
Multimap<String, String> matchingMap = ArrayListMultimap.create();

matchingMap.put(text1 + ":" + text2, "getLoan");
matchingMap.put(text1 + ":" + text2, "setLoan");
matchingMap.put(text1 + ":" + text2, "applyLoan");
System.out.println("matchingMap :: " + matchingMap);

Çıktı olarak şunu alırız

matchingMap :: {Loan:Home=[getLoan, setLoan, applyLoan]}

values metodu
Tüm value nesnelerine topluca erişim sağlar.
Örnek
Şöyle yaparız.

Collection<List<MyObject>> values = tasksMap.values();

Caffeine LoadingCache Arayüzü

Giriş

Şu satırı dahil ederiz

import com.github.benmanes.caffeine.cache.LoadingCache;

constructor 

Örnek
Şöyle yaparız.

LoadingCache<String, Graph> graphs = Caffeine.newBuilder()
  .maximumSize(10_000)
  .refreshAfterWrite(1, TimeUnit.MINUTES)
  .build(key -> getGraphFromDB.apply(key));

Örnek

Şöyle yaparız

LoadingCache<String, String> cache = Caffeine.newBuilder()
  .build(key -> {
    System.out.println("Fetching value for key: " + key);
    return String.format("value_%s", key);
});

// Calculate value and add it to the cache
System.out.println(cache.get("1"));

// Read from cache
System.out.println(cache.get("1"));

BloomFilter Sınıfı - Nesne Var Diyorsa Yanılma İhtimali (False Positive) Bulunur

Giriş
Bloom Filter bir şeyin olmadığını bilmek için kullanılır. Bu sınıfın en önemli metodu mightContain() Açıklaması şöyle.

For a true Bloom filter, the bits only ever go from 0 to 1, never back - so the result of a mightContain call can only ever go from false to true, never back, because mightContain returns true if a certain subset of all bits are 1, and once they're 1 they'll stay 1.

Eğer nesne yok diyorsa yoktur, var diyorsa yanılma ihtimali (false positive) bulunur.

Bellek Kullanımı
Bu sınıfın tahminen ne kadar bellek kullandığını görmek için şöyle yaparız.

import static java.lang.Math.log;
import static java.lang.Math.pow;

// expected insertions
int n = 100_000_000;

// false positive probability; default: 3% for Guava
double fpp = 0.03;

double bits = n * log(fpp) / -log(pow(2, log(2)));
int bytes = (int) Math.ceil(bits / 8);

// result for the above: 91230511

create metodu
İkinci parametre expected insertions anlamına gelir. Örneğin 1 milyon nesneyi filtreye ekleyeceksek bu değeri 1 milyon vermek gerekir. Açıklaması şöyle.

When we design our Bloom filter, it is important that we provide a reasonably accurate value for the expected number of elements. Otherwise, our filter will return false positives at a much higher rate than desired. 

Örnek- String
Üçüncü parametre false positive probability anlamına gelir. False positive nesne varmış gibi gösterir ancak aslında yoktur. Bu değeri örneğin 0.01 verirsek yüzde 1 ihtimalle false positive alabiliriz. Yüzde 99 ise sonuçtan emin olabiliriz. Açıklaması şöyle.

The only guarantee BloomFilter provides is that the true false positive probability is at most the value you set. In some cases, the nature of the Bloom Filter data structure may have to "round" the actual FPP down.

Örnek- String
Şöyle yaparız.

BloomFilter<String> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.
  stringFunnel(StandardCharsets.UTF_8), 100_000_000);

Örnek - Integer
Şöyle yaparız.

BloomFilter<Integer> filter = BloomFilter.create(Funnels.integerFunnel(), 500, 0.01);

Örnek - Long
Şöyle yaparız.

BloomFilter<Long> filter = BloomFilter.create(Funnels.longFunnel(), 1_000_000, .001);

mightContain metodu
- true dönerse nesne var veya yoktur diyemeyiz false positive olabilir, yani false positive probability kadar yanılma ihtimalimiz vardır.
- false dönerse nesne yoktur.

put metodu
- true dönerse nesne yoktur ve ilk defa ekleniyordur anlamına gelir.
- false dönerse nesne var veya yok diyemeyiz, false positive olabilir.
Örnek

Şöyle yaparız. Bu örnekte false dönerse nesne var veya yok olabilir.

if (!bloomFilter.put(Long.valueOf(i))) {
  // There is no duplicated elements so put returns false means false-positive
}

Örnek

Şöyle yaparız

BloomFilter<Integer> filter = BloomFilter.create(
            Funnels.integerFunnel(),
            500,
            0.01);
for (int i=0; i<400; i++) {
  filter.put(i);
}

readFrom metodu

Örnek

Şöyle yaparız

BloomFilter<Integer> filter = ...;

ByteArrayOutputStream out = new ByteArrayOutputStream();
filter.writeTo(out);

ByteArrayInputStream in = new ByteArrayInputStream(out.toByteArray());
BloomFilter<Integer> filter1 = BloomFilter.readFrom(in, Funnels.integerFunnel());

writeTo metodu
Örnek

Şöyle yaparız.

BloomFilter<String> bloomFilter = ...;
ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream();
bloomFilter.writeTo(baos);
System.out.println(baos.toByteArray().length);