布隆过滤器的前世今生

Posted 2021-05-01 大数据实习生

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布隆过滤器（Bloom Filter）是1970年由布隆提出的。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比一般的算法要好的多，缺点是有一定的误识别率和删除困难。

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假设场景

假设你现在要处理这样一个问题，你有一个网站并且拥有很多访客，每当有用户访问时，你想知道这个ip是不是第一次访问你的网站。这是一个很常见的场景，为了完成这个功能，你很容易就会想到下面这个解决方案：

把访客的ip存进一个hash表中，每当有新的访客到来时，先检查哈希表中是否有改访客的ip，如果有则说明该访客在黑名单中。你还知道，hash表的存取时间复杂度都是O(1),效率很高，因此你对你的方案很是满意。

然后我们假设你的网站已经被1亿个用户访问过，每个ip的长度是15，那么你一共需要15 * 100000000 = 1500000000Bytes = 1.4G，这还没考虑hash冲突的问题（hash表中的槽位越多，越浪费空间，槽位越少，效率越低）。

于是聪明的你稍一思考，又想到可以把ip转换成无符号的int型值来存储，这样一个ip只需要占用4个字节就行了，这时1亿个ip占用的空间是4 * 100000000 = 400000000Bytes = 380M，空间消耗降低了很多。

那还有没有在不影响存取效率的前提下更加节省空间的办法呢?

有，那么我们就顺着这个问题了解一下布隆过滤器吧。

Tips:在了解布隆过滤器之前先来了解一下BitSet吧!

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BitSet

32位无符号int型能表示的最大值是4294967295，所有的ip都在这个范围内，我们可以用一个bit位来表示某个ip是否出现过，如果出现过，就把代表该ip的bit位置为1，那么我们最多需要429496729个bit就可以表示所有的ip了。举个例子比如10.0.0.1转换成int是167772161，那么把长度为4294967295的bit数组的第167772161个位置置为1即可，当有ip访问时，只需要检查该标志位是否为1就行了。

4294967295bit = 536870912Byte = 512M。如果用hash表示所有4294967295范围内的数组的话，需要十几G的空间。

当然，这里举ip的例子不一定合适，主要目的是为了引出BitSet。

下面我们来看看BitSet具体怎样实现。

首先，比如我们有一个长度=2的byte数组，2个字节一共有16位，可以表示0-15的数字是否存在。比如我们要验证11是否出现过，那么我们先检查第11个位置是否为1，如果为0，说明11没出现过，然后我们把第11位置为1，表示11已经出现过了。

所以，BitSet基本只有两个操作，set(int value) 和 isHas(int value)

set(int value)

我们先来看set怎么实现，因为一个byte占8位，所以对于一个给定的value，我们先求出该value应该位于哪个Byte上，这很简单，int byteIndex = value / 8;

找到value在byte数组中的位置后，再就是在该字节中寻找表示value的bit位，我们知道，一个byte其实就是一个长为8的bit数组，那么value在该bit数组中的位置也就很好算了，int bitIndex = value % 8;

最后我们把该bit位设置为1就可以了：byte[byteIndex] = byte[byteIndex] | 1 << ( 7 - bitIndex)

整个流程如下面所示：

public void set(int value){ int byteIndex = value / 8; int bitIndex = value % 8; byte[byteIndex] = byte[byteIndex] | 1 << (7 - bitIndex)}

isHas(int value)

同样的，isHas（int value)的推导过程和set(int value)差不多：

public boolean isHash(int value){ int byteIndex = value / 8; int bitIndex = value % 8; return byte[byteIndex] & 1 << (7 - bitIndex) > 0}

Bitset的局限性

想必有同学已经意识到了BitSet使用起来似乎并不总是那么完美，BitSet有两个比较局限的地方：

当样本分布极度不均匀的时候，BitSet会造成很大空间上的浪费。

举个例子，比如你有10个数，分别是1、2、3、4、5、6、7、8、99999999999；那么你不得不用99999999999个bit位去实现你的BitSet,而这个BitSet的中间绝大多数位置都是0，并且永远不会用到，这显然是极度不划算的。

当元素不是整型的时候，BitSet就不适用了。

想想看，你拿到的是一堆url，然后如果你想用BitSet做去重的话，先得把url转换成int型，在转换的过程中难免某些url会计算出相同的int值，于是BitSet的准确性就会降低。

那针对这两种情况有没有解决办法呢？

第一种分布不均匀的情况可以通过hash函数，将元素都映射到一个区间范围内，减少大段区间闲置造成的浪费，这很简单，取模就好了，难的是取模之后的值保证不相同，即不发生hash冲突。

第二种情况，把字符串映射成整数是必要的，那么唯一要做的就是保证我们的hash函数尽可能的减少hash冲突，一次不行我就多hash几次，hash还是容易碰撞，那我就扩大数组的范围，使hash值尽可能的均匀分布，减少hash冲突的概率。

基于这种思想，BloomFilter诞生了。

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BloomFilter

实现原理

BloomFiler又叫布隆过滤器，下面举例说明BlooFilter的实现原理：

比如你有10个Url，你完全可以创建一长度是100bit的数组，然后对url分别用5个不同的hash函数进行hash，得到5个hash后的值，这5个值尽可能的保证均匀分布在100个bit的范围内。然后把5个hash值对应的bit位都置为1，判断一个url是否已经存在时，一次看5个bit位是否为1就可以了，如果有任何一个不为1，那么说明这个url不存在。这里需要注意的是，如果对应的bit位值都为1，那么也不能肯定这个url一定存在，这个是BloomFilter的特点之一，稍后再说。

核心思想

BloomFilter的核心思想有两点：

多个hash，增大随机性，减少hash碰撞的概率

扩大数组范围，使hash值均匀分布，进一步减少hash碰撞的概率。

BloomFilter的准确性

尽管BloomFilter已经尽可能的减小hash碰撞的概率了，但是，并不能彻底消除，因此正如上面提到的：

如果对应的bit位值都为1，那么也不能肯定这个url一定存在

也就是说，BloomFilter其实是存在一定的误判的，这个误判的概率显然和数组的大小以及hash函数的个数以及每个hash函数本身的好坏有关，具体的计算公式，可以查阅相关论文，这里只给出结果：

Wiki的Bloom Filter词条有关于误报的概率的详细分析：Probability of false positives。从分析可以看出，误判概率还是比较小的，空间利用率也很高。

BloomFilter的应用

（1）黑名单

（2）排序(仅限于BitSet)

仔细想想，其实BitSet在set(int value)的时候，“顺便”把value也给排序了。

（3）网络爬虫

判断某个URL是否已经被爬取过

（4）K-V系统快速判断某个key是否存在

典型的例子有Hbase，Hbase的每个Region中都包含一个BloomFilter，用于在查询时快速判断某个key在该region中是否存在，如果不存在，直接返回，节省掉后续的查询。

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