布隆过滤器及实现方式总结

布隆过滤器是啥？
bitmap
布隆过滤器的实现方式
降低布隆过滤器误判率的方式
总结
布隆过滤器的实现方式
- 谷歌Guava实现的布隆过滤器
- 基于Redisson的布隆过滤器
- 基于rebloom的布隆过滤器
布隆过滤器的使用场景
布隆过滤器的其他进阶实现
布谷鸟过滤器

布隆过滤器是啥？

布隆过滤器是一种判断某个元素是否存在于某个大量集合的算法。
比如：比如现在有一个集合，保存了10亿个手机号码，现在我要判断某个手机号码是否存在于这个集合中。要怎么判断呢？

最简单的方法，就是遍历集合，挨个判断。这种方式对于少量数据可行，但是对于这种海量数据，首先要保存10亿个号码，本身就会浪费大量的空间。更不要说查找效率了，极低。
使用Map，通过hash值来进行查找。类似java的HashMap,但是仍然需要将10亿条数据保存起来，很浪费空间。而且，这大量的数据会产生大量的hash冲突，结果就是产生hash冲突的数据，仍然会进行遍历进行挨个比对，这样对内存空间和查询效率的提升，仍然是有限的。

既然上面2种方式对于海量数据不太可行，那么有没有什么更好的方式能解决呢？
布隆过滤器就是为了解决这种问题而产生的。

布隆过滤器底层基于bitmap和若干个hash算法来实现的。所以在了解布隆过滤器之前，首先要了解以下bitmap。

bitmap

bitmap也叫做位图，是一种数据结构。可以理解为是一个很长的数组，每一个数组元素是一个二进制值，非0即1，也就是说bitmap本质上是一个数组，每个数组元素是一个位的值。而每一位的值只能是0或1。

现在我们假设，如果我们将这10亿条数据，通过某种hash算法，判断出每一条数据在该bitmap中的索引，并将该位标记为1。后续如果判断某个数据是否存在时，只需要将该数据也通过同样的方式获得索引位置，然后判断该位的值是否为1，如果为1则存在，如果不为1则不存在。

因为bitmap每一位是一个bit，那么如果通过bitmap来存在10亿个int类型，bitmap的大小为10亿/8/1024/1024 = 0.12G，可以发现通过为位图来表示10亿个整数值仅仅只需要120M大小的空间就可以表示，占用的内存大小大大减少。

但是很遗憾的是，我们上面的假设，是不会产生hash冲突的情况，真实情况是，目前没有一种hash算法可以为每条数据都算出一个唯一的索引并保证不会产生hash冲突。

那么要怎么解决呢？

布隆过滤器的实现方式

布隆过滤器的解决方式就是，通过多个hash算法，为数据算出多个在bitmap中的索引位置，并将这多个索引位置的值都置为1。后续如果判断数据是否存在时，也判断这多个索引位的值是否都为1。如果都为1，则存在，有一个不为1，就说明不存在。这种方式可以大大的降低hash冲突的概率。

不过值得注意的是，布隆过滤器仍然存在一些误判的情况：

虽然使用多个hash算法，可以大大降低hash冲突的概率，但是在海量数据面前，仍然会存在一些极端情况，所以还是会存在hash冲突的可能性。造成误判。
还有一种情况，比如上图，加入我现在需要判断数据c是否存在于上面的bitmap中，如果我计算出c在bitmap中的索引位置为： 3、4、5, 但是因为a所计算出的索引位置为0、3、5， b计算出的索引位置是4、6、7。 a和b加起来正好将3、4、5索引位都置为了1，那么c将会被判定为存在于集合中。但是事实是c并不存在这个bitmap中。这也造成了误判。

这也是布隆过滤器的特点：存在误判的行为。如果布隆过滤器判断存在，则很有可能存在，有极低的可能不存在。

降低布隆过滤器误判率的方式

增加hash算法的数量。
作用：减少hash碰撞的概率（上面第一种情况）。
增加bitmap的长度。
作用：减少hash碰撞的概率（上面第一种情况），减少索引占位重复的概率（上面第二种情况）。

不过需要注意的是：误判率越低，计算效率就会越差，耗费时间就越长。这个需要在实际应用中进行权衡。

总结

布隆过滤器是计算一个元素是否在一个超大集合中的算法
布隆过滤器如果判断数据存在，则很有可能存在；如果判断数据不存在，则一定不存在
降低误判率的方式可以通过增加hash算法或者增加bitmap长度来实现，但是会对计算的效率有影响
布隆过滤器不能删除数据，因为bitmap中的索引位是公用的，删除了一个可能导致连带删除了别的数据的hash索引位，结果就是：这个数据后续判断不存在，但其实是存在的。

布隆过滤器的实现方式

布隆过滤器目前有3种实现方式

google的 guava
redisson
redis的 reBloom.so插件

谷歌Guava实现的布隆过滤器

引入依赖

<dependency><groupId>com.google.guava</groupId><artifactId>guava</artifactId><version>21.0</version>
</dependency>

代码实现（模拟）

public class BloomFilterService{    private static int size = 10000000;//预计要插入多少数据private static double fpp = 0.01;//期望的误判率private BloomFilter<Integer>  bf;/**** 向布隆过滤器中添加数据*/public void addToBloomFilter() {//创建布隆过滤器, 如果不传 fpp参数，默认误判率为0.03bf = BloomFilter.create(Funnels.integerFunnel(), size, fpp);// 模拟向布隆过滤器中添加10亿个数据for(int i =1; i<= size; i++) {bf.put(i);}}/**** 判断数据是否存在*/public boolean exists(int value){return bf.mightContain(value);}
}

这种过滤器的实现方式，是将bitmap存储，hash运算都放在了客户端上，由客户端来实现。

基于Redisson的布隆过滤器

引入依赖

 <dependency><groupId>org.redisson</groupId><artifactId>redisson-spring-boot-starter</artifactId><version>3.10.6</version></dependency>

代码实现

@Service
public class BloomFilterService{@Autowiredprivate RedissonClient redissonClient;private static long size = 10000000L;//预计要插入多少数据private static double fpp = 0.03;//期望的误判率// 自定义布隆过滤器的 keyprivate String BLOOM_FILTER_KEY = "filter";/**** 向布隆过滤器中添加数据, 模拟向布隆过滤器中添加10亿个数据*/public void addToBloomFilter() {// 获取布隆过滤器RBloomFilter<Integer> bloomFilter = redissonClient.getBloomFilter(BLOOM_FILTER_KEY);// 初始化，容量为10亿， 误判率为0.03bloomFilter.tryInit(size,fpp);// 模拟向布隆过滤器中添加10亿个数据for (int i = 1; i <= size; i++) {bloomFilter.add(i);}}/**** 判断数据是否存在*/public boolean contains(int value) {// 获取布隆过滤器RBloomFilter<Integer> bloomFilter = redissonClient.getBloomFilter(BLOOM_FILTER_KEY);// 判断是否存在return bloomFilter.contains(value);}
}

这种过滤器的实现方式，是将hash运算都放在了客户端上，由客户端来实现, 而把 bitmap存储放在了redis上，由redis来负责。

基于rebloom的布隆过滤器

下载rebloom

git clone git://github.com/RedisLabsModules/rebloom
cd rebloom
make

修改redis配置文件，引入rebloom

在redis.conf配置文件中，加入如下配置：
配置reloom文件下的rebloom.so 路径

loadmodule /path/rebloom.so

重启redis
向过滤器中添加数据

[root@mysql01 ~]# redis-cli
127.0.0.1:6379>
127.0.0.1:6379>
127.0.0.1:6379> BF.add myBloom 1
127.0.0.1:6379> BF.add myBloom 2

判断数据是否存在

[root@mysql01 ~]# redis-cli
127.0.0.1:6379>
127.0.0.1:6379> BF.exists myBloom 1

这种过滤器的实现方式，是将hash运算和 bitmap存储都放在了redis上，由redis来负责。

布隆过滤器的使用场景

爬给定网址的时候对已经爬取过的URL去重；
邮箱的垃圾邮件过滤；
黑名单、白名单的校验；
海量数据判重；
防止缓存穿透，将存在的数据放到布隆过滤器中，当访问不存在的数据时迅速返回，避免穿透进入数据库查询。

布隆过滤器的其他进阶实现

Counting Bloom Filter
Spectral Bloom Filter
Dynamic Count Filter
以上三种过滤器的实现，参考：Bloom Filter 系列改进实现

布谷鸟过滤器

参考：Redis布隆过滤器与布谷鸟过滤器