布隆过滤器原理介绍和典型应用案例

整理自己过去使用布隆过滤器的应用案例和理解

基本介绍

        1970年由布隆提出的一种空间效率很高的概率型数据结构，它可以用于检索一个元素是否在一个集合中，由只存0或1的位数组和多个hash算法, 进行判断数据   【一定不存在或者可能存在的算法】

如果这些bit数组 有任何一个0，则被判定的元素一定不在;  如果都是1则被检元素很可能在

对比bitmap位图，布隆过滤器适合更多类型元素，通过hash值转换

原理：将元素添加到一个bitmap数组中，每个散列函数将元素映射到bitmap数组中的一个位置。如果该位置已经被占用，则将该位置置为1，否则置为0。当要查询一个元素是否存在时，只需要计算该元素的散列值，并检查bitmap数组中对应的位置是否已经被置为1。如果都是1，则该元素可能存在，否则肯定不存在。不存在的一定不存在，存在的不一定存在

优点：占用空间小，查询速度快，空间效率和查询时间都远远超过一般的算法。

缺点：有一定的误识别率，有一定的误识别率，即某个元素可能存在，但实际上并不存在。删除困难，因为无法确定某个位置是由哪个元素映射而来的。

 在线案例：Bloom Filters

布隆过滤器存在误判率，数组越小，所占的空间越小，误判率越高；如果要降低误判率，则数组越长，但所占空间越大
最大限度的避免误差, 选取的位数组应尽量大, hash函数的个数尽量多, 但空间占用的浪费和性能的下降
业务选择的时候， 需要误判率与bit数组长度和hash函数数量的平衡
布隆过滤器不能直接删除元素，因为所属的bit可能多个元素有使用
如果要删除则需要重新生成布隆过滤器，或者把布隆过滤器改造成带引用计数的方式 

应用场景

解决海量数据下非精确过滤的业务场景 

1）垃圾邮件解决方案（垃圾短信、黑名单同理）

        收集一组具有特定特征的垃圾邮件样本，这些样本可以是文本内容或其他特征，比如发件人、收件人等，将这些样本的特征信息进行哈希处理，并将处理后的结果存储在布隆过滤器中。接下来，当有新的电子邮件到达时，将该邮件的特征信息也进行哈希处理，并且与布隆过滤器中的信息进行比较。如果布隆过滤器中存在该邮件的特征信息，则判断该邮件为垃圾邮件；如果不存在，则判断该邮件为正常邮件

2）解决缓存穿透解决方案

        什么是缓存穿透（查询不存在数据），查询一个不存在的数据，由于缓存是不命中的，如发起为id为“-1”不存在的数据。如果从存储层查不到数据则不写入缓存，导致这个不存在的数据每次请求都要到存储层去查询，大量查询不存在的数据，可能DB就挂掉了，是黑客利用不存在的key频繁攻击应用的一种方式。

       方案就是将所有要【缓存的数据】经过处理后存储布隆过滤器中，即对应的bit上是1，当外部请求发起时，首先会把请求的参数通过哈希算法处理，获得相应的哈希值；根据哈希值计算出位数组中的位置。

如果全部计算的hash值对于的bit存储都是1，则表示数据在合理中，从缓存读出（缓存失效则从数据库中取出）；

如果计算的hash值对于的bit存储存在一个是0或以上，则表示这条数据不合理，直接返回数据不存在，不查缓存和数据库，如果布隆过滤器认为值不存在，那么值一定是不存在的，无需查询缓存也无需查询数据库；

3）爬虫URL去重解决方案

        需求：大量的网页爬取，通过解析已经爬取页面中的网页链接，然后再爬取这些链接对应的网页，同一个网页链接有可能被包含在多个页面中，会导致爬虫在爬取的过程中，重复爬取相同的网页；

        方案：创建布隆过滤器，根据业务数据量设置位数组的大小，将位数组全部设置为0；
将每个URL地址通过哈希算法处理，获得相应的哈希值；
根据哈希值计算出位数组中的位置，将位数组中的位置设置为1；
当新的URL地址进入时，重复上述步骤计算出对应的位置，检查位数组中的位置是否为0，如果是0，则表示该URL地址一定没被爬取过；
如果URL地址不存在，经过爬虫处理后，则将其对应的位置设置为1，以表示该URL地址已经存在；
重复上述步骤，直到所有的URL地址都处理完毕，完成去重。

POM 依赖
<dependencies>
    <dependency>
      <groupId>org.springframework.bootgroupId>
      <artifactId>spring-boot-starter-webartifactId>
    dependency>
 
    <dependency>
      <groupId>org.springframework.bootgroupId>
      <artifactId>spring-boot-starter-testartifactId>
      <scope>testscope>
    dependency>
 
 
    <dependency>
      <groupId>org.apache.commonsgroupId>
      <artifactId>commons-lang3artifactId>
      <version>3.12.0version>
    dependency>
 
    <dependency>
      <groupId>com.google.guavagroupId>
      <artifactId>guavaartifactId>
      <version>31.1-jreversion>
    dependency>
 
dependencies>

 @Test
    public void testGeneUrl() {
        try{
            File file = new File("urls.txt");
            if (!file.exists()) {
                file.createNewFile(); // 创建新文件,有同名的文件的话直接覆盖
            }
            FileOutputStream fos = new FileOutputStream(file, true);
            OutputStreamWriter osw = new OutputStreamWriter(fos);
            BufferedWriter bw = new BufferedWriter(osw);
            StringBuilder builder = new StringBuilder();
            for (int i = 0; i < 5000000; i++) {
                String name = RandomStringUtils.randomAlphabetic(5);
                String fileName = "https://www." + name + ".com" + i + "\n";
                builder.append(fileName);
            }
            bw.write(String.valueOf(builder));
            bw.newLine();
            bw.flush();
            bw.close();
            osw.close();
            fos.close();
        } catch (FileNotFoundException e1) {
            e1.printStackTrace();
        } catch (IOException e2) {
            e2.printStackTrace();
        }
    }

//参数一： 指定布隆过滤器中存的是什么类型的数据，有 IntegerFunnel，LongFunnel，StringCharsetFunnel
//参数二： 预期需要存储的数据量
//参数三： 误判率，默认是 0.03
BloomFilter.create(Funnels.stringFunnel(Charset.forName("UTF-8")), 5000000, 0.01);

 4）分库分表下手机号重复注册解决方案

        一般业务里面的partitionKey是不可变动的，所以不能用手机号作为分片键（换手机号需求是存在的），所以业务里面的分片键，多数是固定的业务id，比如user_id

创建布隆过滤器，根据业务数据量设置位数组的大小，将位数组全部设置为0；
把要注册的手机号通过通过哈希算法处理，获得相应的哈希值；
根据哈希值计算出位数组中的位置，如果对应的位数组中的位置有存在0，则一定是未注册的
如果经过多个hash函数处理，对应的位数组中都是1，则认为是注册过的
最后如果用户注册成功后，将位数组中的位置设置为1

@Bean
  public Set set() throws IOException {
    Set set = new LinkedHashSet<>();
    FileInputStream inputStream = new FileInputStream(new File("urls.txt"));
    InputStreamReader streamReader = new InputStreamReader(inputStream);
    BufferedReader reader = new BufferedReader(streamReader);
    String line = null;
    while (true) {
      line = reader.readLine();
      if (line != null) {
        set.add(line);
      } else {
        break;
      }
    }
    inputStream.close();
    return set;
  }
 
 
  @Bean
  public BloomFilter bloomFilter() throws IOException {
    BloomFilter bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.stringFunnel(Charset.forName("UTF-8")), 5000000, 0.01);
    FileInputStream inputStream = new FileInputStream(new File("urls.txt"));
    InputStreamReader streamReader = new InputStreamReader(inputStream);
    BufferedReader reader = new BufferedReader(streamReader);
    String line = null;
    while (true) {
      line = reader.readLine();
      if (line != null) {
        bloomFilter.put(line);
      } else {
        break;
      }
    }
    inputStream.close();
    return bloomFilter;
  }
  
  
@RestController
@RequestMapping("/api")
public class FilterController {
    @Autowired
    private BloomFilter bloomFilter;
 
    @Autowired
    private Set set;
 
    @GetMapping("/bloom")
    public String list() throws IOException {
 
        //判断是否包含这个内容
        if (bloomFilter.mightContain("https://www.dhVrX.com5")) {
            return "命中了";
        } else {
            return "没命中";
        }
    }
 
    @GetMapping("/set")
    public String set() {
        if (set.contains("httssps://www.shncb.com999663")) {
            return "命中了";
        } else {
            return "没命中";
        }
    }
 
}