网页爬虫之布隆滤波原理及java实现

Posted 2022-11-24 xxniuren

前续：网页上已经有很多布隆过滤器很全的资料了，由于博主最近在做网页爬虫，遇到url防重问题，所以认真分析了布隆滤波器原理，也参考了相关博文。旨在给出不同人对其不同的理解，好给大家更全面的参考。

1、布隆过滤器原理

布隆过滤器=位图+哈希。一个空的布隆过滤器是一个m位的位图，所以位值开始均为0，定义k个不同的符合均匀随机分布的哈希函数，每个函数把集合元素映射到位图m位中的某一位。插入时，先把这个元素作为k个哈希函数的输入，拿到k组数组位置，然后把这所有的位置设置为1,。查询时，把这个元素作为k个哈希函数的输入，得到k组数组位置。这些位置只要有任意一个是0，元素肯定不会在这个集合里面。如果元素在集合里面，那么这些位置在元素插入时都被设置为1了。如果这些位置都是1，那么要么元素在集合里面，要么所有这些位置在其他元素插入时都被设置为1了，发生了“虚报”。 该过程这样理解：首先插入 “A”  “B”  “C”三个元素，可以通过散列表拿到A B C所对应的哈希码。如果 A元素对应的哈希码为 000101，位图开始是m位的全零的bits，那我把位图的最低位和从最低位开始第三位设置为1。B也是同样的道理，如果B对应的哈希码为0010，那么现在的位图为000111，如果c对应为10000，此时位图为010111，如果再来一个c，发现位图的最低位开始第五位为1，那么证明该位图中含有c元素，所以不对c元素进行存储。这里存在另一种情况，如果a对应的是001111，b对应的是000001，先进来a，然后进来b的时候发现最低位置一了，就会判断b已经存在（其实b还没存在集合中），所以就会产生漏判。但是不会出现误判现象，即a已经存在集合中，但是判断的时候说没存在集合中，这种情况不会产生。所以该布隆过滤器会存在一个漏判率。 优缺点： 优点：1、存储空间和插入/查询时间都是常数，远远超过一般的算法；             2、Hash函数相互之间没有关系，生成hash码时可以并行处理；             3、不需要存储本身值，对保密性要求高的场合有很强的实用性；             4、耗费空间减少到散列表的1/8到1/4； 缺点：1、有一定的漏判概率；             2、删除元素有困难，这个也好理解A对应的码是001111，B如果对应的码是000001，那么删除A时无法保证不误删掉和A共用最低位B对应的码。所以删除很不方便，如果要保证正确删除的话，需要做辅助变量和相应逻辑。

 布隆滤波器的误报率介绍：  给定一个布隆过滤器，m是该位数组的大小，K是hash函数的个数，n是要插入的元素个数，则误报的概率近似为：，可以看出：随着位数m的增加，假正例（false positives）的概率会下降，同时随着插入元素的个数n的增加，假正例的概率会增加，所以误报率最小的k约等于0.7*m/n。

2、java代码实现

package edu.bit.ys.spider.method;

import java.util.ArrayList;
import java.util.BitSet;
import java.util.List;

public class BloomFilterNew 
	
	public static final int BLOOMSIZE=2<<24;						//规定bloom的长度24bits
	public static final int[] seeds=3,5,7,11,13,31,37,61,131;			        //8个hashset函数
	private BitSet bits=new BitSet(BLOOMSIZE);						//定义一个24位长的bit 所有位初始值都是false
	
	//把字符串加到布隆滤波器中，简而言之就是把该字符串的相应hashcode映射到bits上
	public boolean add(String s)
		if(s.equals("")||(s==null))
			return false;
		
		for(int i=0;i<seeds.length;i++)
			HashCodeGen hcg=new HashCodeGen(seeds[i]);
			int codeGen=hcg.hashCodeGen(s);
			bits.set(codeGen,true);
		
		return true;		
	
	//判断该字符串是否存在
	public boolean contain(String s) throws Exception
		if(s.equals("")||(s==null))	//输入的字符串需要控制
			throw new Exception("非法输入字符串");
		
		boolean ret=true;
		for(int i=0;i<seeds.length;i++)
			HashCodeGen hcg=new HashCodeGen(seeds[i]);//生成seeds长度的对象
			ret=ret && bits.get(hcg.hashCodeGen(s));
			if(ret==false)break;
				
		return ret;
	
	
	public static void main(String[] args) 
		BloomFilterNew bfn=new BloomFilterNew();

		bfn.add("www.baidu.com");
		try 
			System.out.println(bfn.contain("www.baidu.com.cn"));
		 catch (Exception e) 
			e.printStackTrace();
		
	



class HashCodeGen
	private int seed=0;
	public HashCodeGen(int seed)
		this.seed=seed;
	
	//生成hash码
	public int hashCodeGen(String s)
		int hash=0;
		for(int i=0;i<s.length();i++)
			hash=hash*seed+s.charAt(i);
		
		return (hash & 0x7ffffff);
	

搞明白其原理，代码就相对好编写了。这里就hashCodeGen说明一下其来源：该哈希码的生成用的是BKDRhash，BKDRhash的c/c++代码如下:

unsigned int BKDRhash(char *s)

     unsigned int seed=131;//31 131 13131 131313 etc...
      unsigned int hash=0;
      while(*s)
       
            hash=hash*seed+(*str++);   
        
       return (hash & 0x7FFFFFFF);

         该哈希码生成算法用的相对很广泛，然后返回的是hash&(2^24-1)。这就是为什么在很多程序里面代码：c=2<<24; return hash & (c-1);了。这些代码是有其具体的原型。