布隆过滤器

Posted 2023-03-05

参考技术A

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通过解决方案：

Java中如将数据存储在内存中，最简单的算法结构是HashMap。通过HashMap判断key是否存在，来判断数据是否存在。通过hash算法查找元素，时间复杂度基本是 O(1) （可能存在hash冲突后转换成链表或红黑树的情况，时间复杂度的影响可以忽略）。

使用HashMap速度很快，存储简单，绝大部分场景可以使用。但是HashMap 占用的空间比较大 ：

为什么出现布隆过滤器：

举例：

如1000万个Integer存储在内存中，占用空间为：4x32x10000000位，即1220兆。如布隆过滤器通过4字节存储（布隆过滤器通过多次hash对数据计算后-->几次hash根据数据量指定，得到多个数据， 占用多个位 ），则占用空间为610M。比原有空间少一半。

个人觉得，此比较在字符等的比较中尤为有效。
一个字符串多个字符，根据编码方式，一个字符两个或三个字节，如10个字符，字符串存储占用20个字节，还有相关字符串相关的类信息的内存占用。
位存储，根据数据量的大小，hash的位数，灵活计算。如4个字节，则是原hashMap占用空间的五分之一。

（1）定义字节向量

先定义一个指定长度的字节数组（字节数组，数组内每个元素的值）。

如长度为8（一个字节大小），默认所有元素值均为0，如下：

（2）计算哈希值

将要写入过滤器的数据，根据一定数量的哈希函数，得到多个哈希值，再依次判断每个哈希值对应的索引。

如使用3个哈希函数，计算得到3个哈希值，判定哈希值对应的字节向量为为1，3，7。

（3）更新字节向量

将计算出的字节向量的索引， 对应的字节向量中的元素值更高为1 （无论之前为0或者为1，均更改为1）。如下：

（1）计算哈希值

将要判断过滤器中是否存在的数据，根据一定数量的哈希函数，得到多个哈希值，再依次判断每个哈希值对应的索引。

如使用3个哈希函数，计算得到3个哈希值，判定哈希值对应的字节向量为为1，3，7。

注意：哈希函数的判断方式和计算索引的方式，需和写入数据时完全一致。

（2）判断是否存在

如原字节数组中，对应1，3，7中存在的元素的值都为1。则判定为此元素 可能存在 ，但凡有一个元素的值不为1，则判定此元素 一定不存在 。

布隆过滤器，主要需实现的目标是， 在指定的数据个数范围内，满足误判率在设定的范围内 ，误判率太高的话，无法起到过滤数据的情况，误判率不能为0。

因此需要计算两个数据来满足 存储数据的个数 和 误判率 ：

使用布隆过滤器的决定性因素之一，就是此算法插入数据和查询数据的速度必须非常快。因此在对数据进行哈希运算的时候， 需选择计算快的哈希算法 。

而且， 写入数据以及查询数据的哈希算法，顺序和算法都需完全一致 。

待完善。。。。。

可以通过google的 guava ，在内存中轻松实现布隆过滤器。

无需手动计算满足字节数组的长度和哈希个数，只需要输入 拟输入数据的个数 和 期望误判率 即可。

不输入期望误判率的情况下，误判率为0.03，即100个非范围内的数据进行校验时，约三个数据会判定为存在。

多次执行，结果一致，根据结果判定：

内存的存储存在局限性，可以使用redis中的bitMap来实现字节数组的存储。

使用redis实现布隆过滤器。需要根据公式，手动计算字节数组的长度和哈希的个数。

实现过程，待完善。。。。。。