布隆过滤器的原理+优缺点+使用场景+项目具体使用

Posted 2023-03-08 c人生的旅途

什么是布隆过滤器

        布隆过滤器（Bloom Filter）是1970年由布隆提出的，它实际上是由一个很长的二进制向量和一系列随意映射函数组成。

它是一种基于概率的数据结构，主要用来判断某个元素是否在集合内，它具有运行速度快（时间效率），占用内存小的优点（空间效率），但是有一定的误识别率和删除困难的问题。它能够告诉你某个元素一定不在集合内或可能在集合内。

原理分析

举例，假设数组长度m=19，k=2个哈希函数

既然选用hash算法，必然就会存在碰撞的可能。两个不完全相同的值计算出来的hash值有可能会出现一致。多次使用hash算法，为同一个值取不同的多个hash，取的越多。碰撞率的几率就越小。当然hash的数量也不是越多越好。

插入数据

如上图，插入了两个元素，X和Y，X的两次hash取模后的值分别为4,9，因此，4和9位被置成1；Y的两次hash取模后的值分别为14和19，因此，14和19位被置成1。

插入流程

将要添加的元素给k个哈希函数
得到对应于位数组上的k个位置
将这k个位置设为1
查找数据

BloomFilter中查找一个元素，会使用和插入过程中相同的k个hash函数，取模后，取出每个bit对应的值，如果所有bit都为1，则返回元素可能存在，否则，返回元素不存在。

流程说明

将要查询的元素给k个哈希函数
得到对应于位数组上的k个位置
如果k个位置有一个为0，则一定不在集合中
如果k个位置全部为1，则可能在集合中
为什么bit全部为1时，元素只是可能存在呢？

当然，如果情况如上图中只存在X、Y，而且两个元素hash后的值并不重复。那么这种情况就可以确定元素一定存在。

但是，存在另一种情况。假设我们现在要查询Z元素，假设Z元素并不存在。但是巧了经过hash计算出来的位置为9,14。我们很清楚，这里的9是属于X元素的，14是术语Y元素的。并不存在Z。但是经过hash计算的结果返回值都是1。所以程序认为Z是存在的，但实际上Z并不存在，此现象称为false positive

为什么不能删除数据

BloomFilter中不允许有删除操作，因为删除后，可能会造成原来存在的元素返回不存在，这个是不允许的，还是以一个例子说明：

上图中，刚开始时，有元素X，Y和Z，其hash的bit如图中所示，当删除X后，会把bit 4和9置成0，这同时会造成查询Z时，报不存在的问题，这对于BloomFilter来讲是不能容忍的，因为它要么返回绝对不存在，要么返回可能存在。

问题：BloomFilter中不允许删除的机制会导致其中的无效元素可能会越来越多，即实际已经在磁盘删除中的元素，但在bloomfilter中还认为可能存在，这会造成越来越多的false positive。
优缺点

优点

常用的数据结构，如hashmap，set，bit array都能用来测试一个元素是否存在于一个集合中，相对于这些数据结构，BloomFilter有什么方面的优势呢？

相比于其它的数据结构，布隆过滤器在空间和时间方面都有巨大的优势。布隆过滤器存储空间和插入/查询时间都是常数（O(k)）。另外, 散列函数相互之间没有关系，方便由硬件并行实现。布隆过滤器不需要存储元素本身，在某些对保密要求非常严格的场合有优势。

对于hashmap，其本质上是一个指针数组，一个指针的开销是sizeof(void *)，在64bit的系统上是64个bit，如果采用开链法处理冲突的话，又需要额外的指针开销，而对于BloomFilter来讲，返回可能存在的情况中，如果允许有1%的错误率的话，每个元素大约需要10bit的存储空间，整个存储空间的开销大约是hashmap的15%左右（数据来自维基百科）
对于set，如果采用hashmap方式实现，情况同上；如果采用平衡树方式实现，一个节点需要一个指针存储数据的位置，两个指针指向其子节点，因此开销相对于hashmap来讲是更多的
对于bit array，对于某个元素是否存在，先对元素做hash，取模定位到具体的bit，如果该bit为1，则返回元素存在，如果该bit为0，则返回此元素不存在。可以看出，在返回元素存在的时候，也是会有误判的，如果要获得和BloomFilter相同的误判率，则需要比BloomFilter更大的存储空间
布隆过滤器可以表示全集，其它任何数据结构都不能；

全量存储但是不存储数据本身，适合有保密要求的场景
空间复杂度为O(m)，不会随着元素增加而增加，占用空间少
插入和查询时间复杂度都是 O(k), 不会随着元素增加而增加，远超一般算法。
缺点

但是布隆过滤器的缺点和优点一样明显。误算率是其中之一。随着存入的元素数量增加，误算率随之增加。但是如果元素数量太少，则使用散列表足矣。

另外，一般情况下不能从布隆过滤器中删除元素. 我们很容易想到把位数组变成整数数组，每插入一个元素相应的计数器加1, 这样删除元素时将计数器减掉就可以了。然而要保证安全地删除元素并非如此简单。首先我们必须保证删除的元素的确在布隆过滤器里面. 这一点单凭这个过滤器是无法保证的。另外计数器回绕也会造成问题。

相对于hashmap和set，BloomFilter在返回元素可能存在的情况中，有一定的误判率，这时候，调用者在误判的时候，会做一些不必要的工作，而对于hashmap和set，不会存在误判情况
对于bit array，BloomFilter在插入和查找元素是否存在时，需要做多次hash，而bit array只需要做一次hash，实际上，bit array可以看做是BloomFilter的一种特殊情况
在降低误算率方面，有不少工作，使得出现了很多布隆过滤器的变种。

存在误算率，数据越多，误算率越高
一般情况下无法从过滤器中删除数据
二进制数组长度和 hash 函数个数确定过程复杂
使用场景

布隆过滤器的巨大用处就是，能够迅速判断一个元素是否在一个集合中。因此他有如下三个使用场景:

网页爬虫对URL的去重，避免爬取相同的URL地址

反垃圾邮件，从数十亿个垃圾邮件列表中判断某邮箱是否垃圾邮箱（同理，垃圾短信）

缓存穿透，将所有可能存在的数据缓存放到布隆过滤器中，当黑客访问不存在的缓存时迅速返回避免缓存及DB挂掉。

BloomFilter的使用-缓存穿透

在大多应用中，当业务系统中发送一个请求时，会先从缓存中查询；若缓存中存在，则直接返回；若返回中不存在，则查询数据库。

缓存穿透：当请求数据库中不存在的数据，这时候所有的请求都会打到数据库上，这种情况就是缓存穿透。如果当请求较多的话，这将会严重浪费数据库资源甚至导致数据库假死。

BloomFilter解决缓存穿透的思路，这种技术在缓存之前再加一层屏障，里面存储目前数据库中存在的所有key，当业务系统有查询请求的时候，首先去BloomFilter中查询该key是否存在。若不存在，则说明数据库中也不存在该数据，因此缓存都不要查了，直接返回null。若存在，则继续执行后续的流程，先前往缓存中查询，缓存中没有的话再前往数据库中的查询。

项目中使用

关于布隆过滤器，我们不需要自己实现，谷歌已经帮我们实现好了。

pom引入依赖

<!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.google.guava/guava -->
<dependency>
    <groupId>com.google.guava</groupId>
    <artifactId>guava</artifactId>
    <version>27.0.1-jre</version>
</dependency>
代码

guava 的布隆过滤器，封装的非常好，使用起来非常简洁方便。

1、布隆过滤器的默认容错率是0.03

   public static void main(String[] args)
        int size=10000;
        double fpp=0.0001;
    
        //没有设置误判率的情况下，10000→312，误判率3.12%
        BloomFilter<CharSequence> bloomFilter =
                BloomFilter.create(Funnels.stringFunnel(
                        Charset.forName("utf-8")),10000);
        for (int m=0;m<size;m++)
            bloomFilter.put(""+m);
       
        List<Integer> list=new ArrayList<Integer>();
        for(int n=size+10000;n<size+20000;n++)
            if(bloomFilter.mightContain(""+n))
                list.add(n);
           
       
        System.out.println("误判数量：：："+list.size());
   
 
//源码：：在调用没有设置容错率的创建实例方法时，默认0.03的容错率
 public static <T> BloomFilter<T> create(Funnel<? super T> funnel, long expectedInsertions)
        return create(funnel, expectedInsertions, 0.03D);
   
2、测试容错率的变化，所需数组位数的变化

容错率0.0001，所需位数191701

public static void main(String[] args)
    // 1.创建符合条件的布隆过滤器
    // 预期数据量10000，错误率0.0001
    BloomFilter<CharSequence> bloomFilter =
            BloomFilter.create(Funnels.stringFunnel(
                    Charset.forName("utf-8")),10000, 0.0001);
    // 2.将一部分数据添加进去
    for (int i = 0; i < 5000; i++)
        bloomFilter.put("" + i);
   
    System.out.println("数据写入完毕");
    // 3.测试结果输出
    for (int i = 0; i < 10000; i++)
        if (bloomFilter.mightContain("" + i))
            System.out.println(i + "存在");
        else
            System.out.println(i + "不存在");
       
   

 //根据插入的数量和误判率来得出位向量应有的长度
long numBits = optimalNumOfBits(expectedInsertions, fpp);
//根据插入的数量和位向量的长度来得出应该用多少个Hash函数
int numHashFunctions = optimalNumOfHashFunctions(expectedInsertions, numBits);
容错率0.01，所需位数95850

由此可见，误判率越低，则底层维护的数组越长，占用空间越大。因此，误判率实际取值，根据服务器所能够承受的负载来决定，不是拍脑袋瞎想的。
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