布隆过滤器 （转载）

 出处： 不了解布隆过滤器？一文给你整的明明白白

　　海量数据处理以及缓存穿透这两个场景让我认识了布隆过滤器 ，我查阅了一些资料来了解它，但是很多现成资料并不满足我的需求，所以就决定自己总结一篇关于布隆过滤器的文章。希望通过这篇文章让更多人了解布隆过滤器，并且会实际去使用它！

下面我们将分为几个方面来介绍布隆过滤器：

  1. 什么是布隆过滤器？
  2. 布隆过滤器的原理介绍。
  3. 布隆过滤器使用场景。
  4. 通过 Java 编程手动实现布隆过滤器。
  5. 利用Google开源的Guava中自带的布隆过滤器。
  6. Redis 中的布隆过滤器。

1.什么是布隆过滤器？

首先，我们需要了解布隆过滤器的概念。

布隆过滤器（Bloom Filter）是一个叫做 Bloom 的老哥于1970年提出的。我们可以把它看作由二进制向量（或者说位数组）和一系列随机映射函数（哈希函数）两部分组成的数据结构。相比于我们平时常用的的 List、Map 、Set 等数据结构，它占用空间更少并且效率更高，但是缺点是其返回的结果是概率性的，而不是非常准确的。理论情况下添加到集合中的元素越多，误报的可能性就越大。并且，存放在布隆过滤器的数据不容易删除。

位数组中的每个元素都只占用 1 bit ，并且每个元素只能是 0 或者 1。这样申请一个 100w 个元素的位数组只占用  1000000 / 8 = 125000 B = 15625 byte ≈ 15.3kb 的空间。

总结：一个名叫 Bloom 的人提出了一种来检索元素是否在给定大集合中的数据结构，这种数据结构是高效且性能很好的，但缺点是具有一定的错误识别率和删除难度。并且，理论情况下，添加到集合中的元素越多，误报的可能性就越大。

2.布隆过滤器的原理介绍

当一个元素加入布隆过滤器中的时候，会进行如下操作：

  1. 使用布隆过滤器中的哈希函数对元素值进行计算，得到哈希值（有几个哈希函数得到几个哈希值）。
  2. 根据得到的哈希值，在位数组中把对应下标的值置为 1。

当我们需要判断一个元素是否存在于布隆过滤器的时候，会进行如下操作：

  1. 对给定元素再次进行相同的哈希计算；
  2. 得到值之后判断位数组中的每个元素是否都为 1，如果值都为 1，那么说明这个值在布隆过滤器中，如果存在一个值不为 1，说明该元素不在布隆过滤器中。

举个简单的例子：

　　　　　　　　　　　　布隆过滤器hash计算

　　如图所示，当字符串存储要加入到布隆过滤器中时，该字符串首先由多个哈希函数生成不同的哈希值，然后在对应的位数组的下表的元素设置为 1（当位数组初始化时 ，所有位置均为0）。当第二次存储相同字符串时，因为先前的对应位置已设置为1，所以很容易知道此值已经存在（去重非常方便）。

　　如果我们需要判断某个字符串是否在布隆过滤器中时，只需要对给定字符串再次进行相同的哈希计算，得到值之后判断位数组中的每个元素是否都为 1，如果值都为 1，那么说明这个值在布隆过滤器中，如果存在一个值不为 1，说明该元素不在布隆过滤器中。

　　不同的字符串可能哈希出来的位置相同，这种情况我们可以适当增加位数组大小或者调整我们的哈希函数。

　　综上，我们可以得出：布隆过滤器说某个元素存在，小概率会误判。布隆过滤器说某个元素不在，那么这个元素一定不在。

3.布隆过滤器使用场景

  1. 判断给定数据是否存在：比如判断一个数字是否在于包含大量数字的数字集中（数字集很大，5亿以上！）、 防止缓存穿透（判断请求的数据是否有效避免直接绕过缓存请求数据库）等等、邮箱的垃圾邮件过滤、黑名单功能等等。
  2. 去重：比如爬给定网址的时候对已经爬取过的 URL 去重。

4.通过 Java 编程手动实现布隆过滤器

我们上面已经说了布隆过滤器的原理，知道了布隆过滤器的原理之后就可以自己手动实现一个了。

如果你想要手动实现一个的话，你需要：

  1. 一个合适大小的位数组保存数据
  2. 几个不同的哈希函数
  3. 添加元素到位数组（布隆过滤器）的方法实现
  4. 判断给定元素是否存在于位数组（布隆过滤器）的方法实现。

下面给出一个我觉得写的还算不错的代码（参考网上已有代码改进得到，对于所有类型对象皆适用）：

import java.util.BitSet;

public class MyBloomFilter {

    /**
     * 位数组的大小
     */
    private static final int DEFAULT_SIZE = 2 << 24;
    /**
     * 通过这个数组可以创建 6 个不同的哈希函数
     */
    private static final int[] SEEDS = new int[]{3, 13, 46, 71, 91, 134};

    /**
     * 位数组。数组中的元素只能是 0 或者 1
     */
    private BitSet bits = new BitSet(DEFAULT_SIZE);

    /**
     * 存放包含 hash 函数的类的数组
     */
    private SimpleHash[] func = new SimpleHash[SEEDS.length];

    /**
     * 初始化多个包含 hash 函数的类的数组，每个类中的 hash 函数都不一样
     */
    public MyBloomFilter() {
        // 初始化多个不同的 Hash 函数
        for (int i = 0; i < SEEDS.length; i++) {
            func[i] = new SimpleHash(DEFAULT_SIZE, SEEDS[i]);
        }
    }

    /**
     * 添加元素到位数组
     */
    public void add(Object value) {
        for (SimpleHash f : func) {
            bits.set(f.hash(value), true);
        }
    }

    /**
     * 判断指定元素是否存在于位数组
     */
    public boolean contains(Object value) {
        boolean ret = true;
        for (SimpleHash f : func) {
            ret = ret && bits.get(f.hash(value));
        }
        return ret;
    }

    /**
     * 静态内部类。用于 hash 操作！
     */
    public static class SimpleHash {

        private int cap;
        private int seed;

        public SimpleHash(int cap, int seed) {
            this.cap = cap;
            this.seed = seed;
        }

        /**
         * 计算 hash 值
         */
        public int hash(Object value) {
            int h;
            return (value == null) ? 0 : Math.abs(seed * (cap - 1) & ((h = value.hashCode()) ^ (h >>> 16)));
        }

    }
}

测试：

        String value1 = "https://javaguide.cn/";
        String value2 = "https://github.com/Snailclimb";
        MyBloomFilter filter = new MyBloomFilter();
        System.out.println(filter.contains(value1));
        System.out.println(filter.contains(value2));
        filter.add(value1);
        filter.add(value2);
        System.out.println(filter.contains(value1));
        System.out.println(filter.contains(value2));

Output:

false
false
true
true

测试：

        Integer value1 = 13423;
        Integer value2 = 22131;
        MyBloomFilter filter = new MyBloomFilter();
        System.out.println(filter.contains(value1));
        System.out.println(filter.contains(value2));
        filter.add(value1);
        filter.add(value2);
        System.out.println(filter.contains(value1));
        System.out.println(filter.contains(value2));

Output:

false
false
true
true

5.利用Google开源的 Guava中自带的布隆过滤器

自己实现的目的主要是为了让自己搞懂布隆过滤器的原理，Guava 中布隆过滤器的实现算是比较权威的，所以实际项目中我们不需要手动实现一个布隆过滤器。

首先我们需要在项目中引入 Guava 的依赖：

        <dependency>
            <groupId>com.google.guava</groupId>
            <artifactId>guava</artifactId>
            <version>28.0-jre</version>
        </dependency>

实际使用如下：

我们创建了一个最多存放 最多 1500个整数的布隆过滤器，并且我们可以容忍误判的概率为百分之（0.01）

        // 创建布隆过滤器对象
        BloomFilter<Integer> filter = BloomFilter.create(
                Funnels.integerFunnel(),
                1500,
                0.01);
        // 判断指定元素是否存在
        System.out.println(filter.mightContain(1));
        System.out.println(filter.mightContain(2));
        // 将元素添加进布隆过滤器
        filter.put(1);
        filter.put(2);
        System.out.println(filter.mightContain(1));
        System.out.println(filter.mightContain(2));

在我们的示例中，当mightContain（） 方法返回true时，我们可以99％确定该元素在过滤器中，当过滤器返回false时，我们可以100％确定该元素不存在于过滤器中。

Guava 提供的布隆过滤器的实现还是很不错的（想要详细了解的可以看一下它的源码实现），但是它有一个重大的缺陷就是只能单机使用（另外，容量扩展也不容易），而现在互联网一般都是分布式的场景。为了解决这个问题，我们就需要用到 Redis 中的布隆过滤器了。

6.Redis 中的布隆过滤器

6.1介绍

Redis v4.0 之后有了 Module（模块/插件） 功能，Redis Modules 让 Redis 可以使用外部模块扩展其功能 。布隆过滤器就是其中的 Module。详情可以查看 Redis 官方对 Redis Modules 的介绍 ：https://redis.io/modules。

另外，官网推荐了一个 RedisBloom  作为 Redis 布隆过滤器的 Module,地址：https://github.com/RedisBloom/RedisBloom。其他还有：

  • redis-lua-scaling-bloom-filter （lua 脚本实现）：https://github.com/erikdubbelboer/redis-lua-scaling-bloom-filter
  • pyreBloom（Python中的快速Redis 布隆过滤器） ：https://github.com/seomoz/pyreBloom
  • ......

RedisBloom 提供了多种语言的客户端支持，包括：Python、Java、JavaScript 和 PHP。

6.2使用Docker安装

如果我们需要体验 Redis 中的布隆过滤器非常简单，通过 Docker  就可以了！我们直接在 Google 搜索docker redis bloomfilter 然后在排除广告的第一条搜素结果就找到了我们想要的答案（这是我平常解决问题的一种方式，分享一下），具体地址：https://hub.docker.com/r/redislabs/rebloom/ （介绍的很详细 ）。

具体操作如下：

➜  ~ docker run -p 6379:6379 --name redis-redisbloom redislabs/rebloom:latest
➜  ~ docker exec -it redis-redisbloom bash
root@21396d02c252:/data# redis-cli
127.0.0.1:6379>

6.3常用命令一览

注意：  key:布隆过滤器的名称，item : 添加的元素。

  1. BF.ADD：将元素添加到布隆过滤器中，如果该过滤器尚不存在，则创建该过滤器。格式：BF.ADD {key} {item}。
  2. BF.MADD : 将一个或多个元素添加到“布隆过滤器”中，并创建一个尚不存在的过滤器。该命令的操作方式BF.ADD与之相同，只不过它允许多个输入并返回多个值。格式：BF.MADD {key} {item} [item ...] 。
  3. BF.EXISTS : 确定元素是否在布隆过滤器中存在。格式：BF.EXISTS {key} {item}。
  4. BF.MEXISTS ：确定一个或者多个元素是否在布隆过滤器中存在格式：BF.MEXISTS {key} {item} [item ...]。

另外，BF.RESERVE 命令需要单独介绍一下：

这个命令的格式如下：

BF.RESERVE {key} {error_rate} {capacity} [EXPANSION expansion]。

下面简单介绍一下每个参数的具体含义：

  1. key：布隆过滤器的名称
  2. error_rate :误报的期望概率。这应该是介于0到1之间的十进制值。例如，对于期望的误报率0.1％（1000中为1），error_rate应该设置为0.001。该数字越接近零，则每个项目的内存消耗越大，并且每个操作的CPU使用率越高。
  3. capacity:  过滤器的容量。当实际存储的元素个数超过这个值之后，性能将开始下降。实际的降级将取决于超出限制的程度。随着过滤器元素数量呈指数增长，性能将线性下降。

可选参数：

  • expansion：如果创建了一个新的子过滤器，则其大小将是当前过滤器的大小乘以expansion。默认扩展值为2。这意味着每个后续子过滤器将是前一个子过滤器的两倍。

6.4实际使用

127.0.0.1:6379> BF.ADD myFilter java
(integer) 1
127.0.0.1:6379> BF.ADD myFilter javaguide
(integer) 1
127.0.0.1:6379> BF.EXISTS myFilter java
(integer) 1
127.0.0.1:6379> BF.EXISTS myFilter javaguide
(integer) 1
127.0.0.1:6379> BF.EXISTS myFilter github
(integer) 0

也可以看下这篇

　　作者：敖丙
　　链接：https://juejin.im/post/5db69365518825645656c0de
　　来源：掘金

Bloom Filter 概念

布隆过滤器（英语：Bloom Filter）是1970年由一个叫布隆的小伙子提出的。它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法，缺点是有一定的误识别率和删除困难。

Bloom Filter 原理

布隆过滤器的原理是，当一个元素被加入集合时，通过K个散列函数将这个元素映射成一个位数组中的K个点，把它们置为1。检索时，我们只要看看这些点是不是都是1就（大约）知道集合中有没有它了：如果这些点有任何一个0，则被检元素一定不在；如果都是1，则被检元素很可能在。这就是布隆过滤器的基本思想。

Bloom Filter跟单哈希函数Bit-Map不同之处在于：Bloom Filter使用了k个哈希函数，每个字符串跟k个bit对应。从而降低了冲突的概率。

img

缓存穿透

每次查询都会直接打到DB

简而言之，言而简之就是我们先把我们数据库的数据都加载到我们的过滤器中，比如数据库的id现在有：1、2、3

那就用id：1 为例子他在上图中经过三次hash之后，把三次原本值0的地方改为1

下次数据进来查询的时候如果id的值是1，那么我就把1拿去三次hash 发现三次hash的值，跟上面的三个位置完全一样，那就能证明过滤器中有1的

反之如果不一样就说明不存在了

那应用的场景在哪里呢？一般我们都会用来防止缓存击穿

简单来说就是你数据库的id都是1开始然后自增的，那我知道你接口是通过id查询的，我就拿负数去查询，这个时候，会发现缓存里面没这个数据，我又去数据库查也没有，一个请求这样，100个，1000个，10000个呢？你的DB基本上就扛不住了，如果在缓存里面加上这个，是不是就不存在了，你判断没这个数据就不去查了，直接return一个数据为空不就好了嘛。

这玩意这么好使那有啥缺点么？有的，我们接着往下看

Bloom Filter的缺点

bloom filter之所以能做到在时间和空间上的效率比较高，是因为牺牲了判断的准确率、删除的便利性

  • 存在误判，可能要查到的元素并没有在容器中，但是hash之后得到的k个位置上值都是1。如果bloom filter中存储的是黑名单，那么可以通过建立一个白名单来存储可能会误判的元素。

  • 删除困难。一个放入容器的元素映射到bit数组的k个位置上是1，删除的时候不能简单的直接置为0，可能会影响其他元素的判断。可以采用Counting Bloom Filter

Bloom Filter 实现

布隆过滤器有许多实现与优化，Guava中就提供了一种Bloom Filter的实现。

在使用bloom filter时，绕不过的两点是预估数据量n以及期望的误判率fpp，

在实现bloom filter时，绕不过的两点就是hash函数的选取以及bit数组的大小。

对于一个确定的场景，我们预估要存的数据量为n，期望的误判率为fpp，然后需要计算我们需要的Bit数组的大小m，以及hash函数的个数k，并选择hash函数

(1)Bit数组大小选择

  根据预估数据量n以及误判率fpp，bit数组大小的m的计算方式：

img

(2)哈希函数选择

​ 由预估数据量n以及bit数组长度m，可以得到一个hash函数的个数k：

img

​ 哈希函数的选择对性能的影响应该是很大的，一个好的哈希函数要能近似等概率的将字符串映射到各个Bit。选择k个不同的哈希函数比较麻烦，一种简单的方法是选择一个哈希函数，然后送入k个不同的参数。

哈希函数个数k、位数组大小m、加入的字符串数量n的关系可以参考Bloom Filters - the math，Bloom_filter-wikipedia

要使用BloomFilter，需要引入guava包：

<dependency>
            <groupId>com.google.guava</groupId>
            <artifactId>guava</artifactId>
            <version>23.0</version>
 </dependency>

测试分两步：

1、往过滤器中放一百万个数，然后去验证这一百万个数是否能通过过滤器

2、另外找一万个数，去检验漏网之鱼的数量

/**
 * 测试布隆过滤器(可用于redis缓存穿透)
 * 
 * @author 敖丙
 */
public class TestBloomFilter {

    private static int total = 1000000;
    private static BloomFilter<Integer> bf = BloomFilter.create(Funnels.integerFunnel(), total);
//    private static BloomFilter<Integer> bf = BloomFilter.create(Funnels.integerFunnel(), total, 0.001);

    public static void main(String[] args) {
        // 初始化1000000条数据到过滤器中
        for (int i = 0; i < total; i++) {
            bf.put(i);
        }

        // 匹配已在过滤器中的值，是否有匹配不上的
        for (int i = 0; i < total; i++) {
            if (!bf.mightContain(i)) {
                System.out.println("有坏人逃脱了~~~");
            }
        }

        // 匹配不在过滤器中的10000个值，有多少匹配出来
        int count = 0;
        for (int i = total; i < total + 10000; i++) {
            if (bf.mightContain(i)) {
                count++;
            }
        }
        System.out.println("误伤的数量：" + count);
    }

}

运行结果：

img

运行结果表示，遍历这一百万个在过滤器中的数时，都被识别出来了。一万个不在过滤器中的数，误伤了320个，错误率是0.03左右。

看下BloomFilter的源码：

public static <T> BloomFilter<T> create(Funnel<? super T> funnel, int expectedInsertions) {
        return create(funnel, (long) expectedInsertions);
    }  

    public static <T> BloomFilter<T> create(Funnel<? super T> funnel, long expectedInsertions) {
        return create(funnel, expectedInsertions, 0.03); // FYI, for 3%, we always get 5 hash functions
    }

    public static <T> BloomFilter<T> create(
          Funnel<? super T> funnel, long expectedInsertions, double fpp) {
        return create(funnel, expectedInsertions, fpp, BloomFilterStrategies.MURMUR128_MITZ_64);
    }

    static <T> BloomFilter<T> create(
      Funnel<? super T> funnel, long expectedInsertions, double fpp, Strategy strategy) {
     ......
    }

BloomFilter一共四个create方法，不过最终都是走向第四个。看一下每个参数的含义：

funnel：数据类型(一般是调用Funnels工具类中的)

expectedInsertions：期望插入的值的个数

fpp 错误率(默认值为0.03)

strategy 哈希算法(我也不懂啥意思)Bloom Filter的应用

在最后一个create方法中，设置一个断点：

 

 

上面的numBits，表示存一百万个int类型数字，需要的位数为7298440，700多万位。理论上存一百万个数，一个int是4字节32位，需要481000000=3200万位。如果使用HashMap去存，按HashMap50%的存储效率，需要6400万位。可以看出BloomFilter的存储空间很小，只有HashMap的1/10左右

上面的numHashFunctions，表示需要5个函数去存这些数字

使用第三个create方法，我们设置下错误率：

private static BloomFilter<Integer> bf = BloomFilter.create(Funnels.integerFunnel(), total, 0.0003);

再运行看看：

 

此时误伤的数量为4，错误率为0.04%左右。

img

当错误率设为0.0003时，所需要的位数为16883499，1600万位，需要12个函数

和上面对比可以看出，错误率越大，所需空间和时间越小，错误率越小，所需空间和时间约大

常见的几个应用场景：

  • cerberus在收集监控数据的时候, 有的系统的监控项量会很大, 需要检查一个监控项的名字是否已经被记录到db过了, 如果没有的话就需要写入db.

  • 爬虫过滤已抓到的url就不再抓，可用bloom filter过滤

  • 垃圾邮件过滤。如果用哈希表，每存储一亿个 email地址，就需要 1.6GB的内存（用哈希表实现的具体办法是将每一个 email地址对应成一个八字节的信息指纹，然后将这些信息指纹存入哈希表，由于哈希表的存储效率一般只有 50%，因此一个 email地址需要占用十六个字节。一亿个地址大约要 1.6GB，即十六亿字节的内存）。因此存贮几十亿个邮件地址可能需要上百 GB的内存。而Bloom Filter只需要哈希表 1/8到 1/4 的大小就能解决同样的问题。

总结

布隆过滤器主要是在回答道缓存穿透的时候引出来的，文章里面还是写的比较复杂了，很多都是网上我看到就复制下来了，大家只要知道他的原理，还有就是知道他的场景能在面试中回答出他的作用就好了。

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