布隆过滤器

布隆过滤器相信大家没用过的话,也已经听过了。

布隆过滤器主要是为了解决海量数据的存在性问题。对于海量数据中判定某个数据是否存在且容忍轻微误差这一场景(比如缓存穿透、海量数据去重)来说,非常适合。

文章内容概览:

  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。

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,BF)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 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。

Bloom Filter 会使用一个较大的 bit 数组来保存所有的数据,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(代表 false 或者 true),这也是 Bloom Filter 节省内存的核心所在。这样来算的话,申请一个 100w 个元素的位数组只占用 1000000Bit / 8 = 125000 Byte = 125000/1024 KB ≈ 122KB 的空间。

位数组

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。

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。

Bloom Filter 的简单原理图如下:

Bloom Filter 的简单原理示意图

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,然后将对应的位数组的下标设置为 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。

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存在于包含大量数字的数字集中(数字集很大,上亿)、 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(判断一个邮件地址是否在垃圾邮件列表中)、黑名单功能(判断一个 IP 地址或手机号码是否在黑名单中)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、对巨量的 QQ 号/订单号去重。

去重场景也需要用到判断给定数据是否存在,因此布隆过滤器主要是为了解决海量数据的存在性问题。

编码实战

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):

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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:

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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:

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false
false
true
true

测试:

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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:

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false
false
true
true

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:

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<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)

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// 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。

Redis 中的布隆过滤器

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:

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

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:

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➜  ~ 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>

注意:当前 rebloom 镜像已经被废弃,官方推荐使用redis-stack

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 : 期望的误报率。该值必须介于 0 到 1 之间。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。

实际使用

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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

布隆过滤器
https://flepeng.github.io/030-数据结构-布隆过滤器/
作者
Lepeng
发布于
2020年8月8日
许可协议