面试题：海量数据处理利器-布隆过滤器

目录

• 概念
• 原理
• 布隆过滤器的使用场景
• 简单模拟布隆过滤器
• Guava布隆过滤器
• Redis布隆过滤器
• 布谷鸟过滤器

作者：小牛呼噜噜 | https://xiaoniuhululu.com
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概念

通常我们会遇到很多要判断一个元素是否在某个集合中的业务场景，一般想到的是将集合中所有元素保存起来，然后通过比较确定。链表、树、散列表（又叫哈希表，Hash table）等等数据结构都是这种思路。但是随着集合中元素的增加，我们需要的存储空间也会呈现线性增长，最终达到瓶颈。同时检索速度也越来越慢，上述三种结构的检索时间复杂度分别为O(n), O(logn), O(1)。这个时候，布隆过滤器就应运而生。
布隆过滤器（Bloom Filter）是1970年由布隆提出的。布隆过滤器其实就是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。可以用于快速检索一个元素是否在一个集合中出现的方法。

原理

如果想判断一个元素是不是在一个集合里，我们一般想到的是将所有元素保存起来，然后通过比较确定。我们熟悉的链表，树等等数据结构都是这种思路。但是随着集合中元素的增加，我们需要的存储空间越来越大，检索速度也越来越慢。不过世界上还有一种叫作散列表（又叫哈希表）的数据结构。它可以通过一个Hash函数将一个元素映射成一个位阵列中的一个点。这样一来，我们只要看看这个点是不是 1 就知道可以集合中有没有它了。这其实就是布隆过滤器的基本思想。

Hash算法面临的问题就是hash冲突。假设 Hash 函数是良好的，如果我们的位阵列长度为 m 个点，那么如果我们想将冲突率降低到例如 1%, 这个散列表就只能容纳 m/100 个元素。显然这就不叫空间有效了（Space-efficient）。解决方法：就是使用多个 Hash算法，如果它们有一个说元素不在集合中，那肯定就不在。如果它们都说在，有一定可能性它们在说谎，虽然概率比较低。

算法：

1. 首先需要k个hash函数，每个函数可以把key散列成为1个整数
2. 初始化时，需要一个长度为n比特的数组，每个比特位初始化为0
3. 某个key加入集合时，用k个hash函数计算出k个散列值，并把数组中对应的比特位置为1
4. 判断某个key是否在集合时，用k个hash函数计算出k个散列值，并查询数组中对应的比特位，如果所有的比特位都是1，认为在集合中。

其优点：

1. 空间效率和查询时间都比一般的算法要好的多,比如增加和查询元素的时间复杂为O(N)
2. 由于不需要存储key，所以特别节省存储空间。
3. 保密性强，布隆过滤器不存储元素本身~~

其缺点：

1. 由于采用hash算法，可能出现hash冲突，导致有一定的误判率，但是可以通过调整参数来降低

布隆过滤器的误判是指多个输入经过哈希之后在相同的bit位置1了，这样就无法判断究竟是哪个输入产生的，因此误判的根源在于相同的 bit 位被多次映射且置 1。

2. 无法获取元素本身
3. 由于hash算法导致hash冲突必然存在，所以删除元素是很困难的，而且删掉元素会导致误判率增加。

布隆过滤器的使用场景

我们可以充分利用布隆过滤器的特点：如果布隆过滤器说有一个说元素不在集合中，那肯定就不在。如果布隆过滤器说在，有一定可能性它在说谎。

1. 比较热门的场景就是：解决Redis缓存穿透问题

缓存穿透: 指用户的请求去查询缓存和数据库中都不存在的数据，可用户还是源源不断的发起请求，导致每次请求都会打到数据库上，从而压垮数据库

2. 邮件过滤，使用布隆过滤器来做邮件黑名单过滤，还有重复推荐内容过滤，网址过滤, web请求访问拦截器，等等
3. 许多数据库内置布隆过滤器，用于判断数据是否存在，可以减少数据库很多不必要的磁盘IO操作

简单模拟布隆过滤器

我们来看一个例子：

public class MyBloomFilter {

    /**
     * 一个长度为10 亿的比特位
     */
    private static final int DEFAULT_SIZE = 256 << 22;

    /**
     * 为了降低错误率，使用加法hash算法，所以定义一个8个元素的质数数组
     */
    private static final int[] seeds = {3, 5, 7, 11, 13, 31, 37, 61};

    /**
     * 相当于构建 8 个不同的hash算法
     */
    private static HashFunction[] functions = new HashFunction[seeds.length];

    /**
     * 初始化布隆过滤器的 bitmap
     */
    private static BitSet bitset = new BitSet(DEFAULT_SIZE);

    /**
     * 添加数据
     *
     * @param value 需要加入的值
     */
    public static void add(String value) {
        if (value != null) {
            for (HashFunction f : functions) {
                //计算 hash 值并修改 bitmap 中相应位置为 true
                bitset.set(f.hash(value), true);
            }
        }
    }

    /**
     * 判断相应元素是否存在
     * @param value 需要判断的元素
     * @return 结果
     */
    public static boolean contains(String value) {
        if (value == null) {
            return false;
        }
        boolean ret = true;
        for (HashFunction f : functions) {
            ret = bitset.get(f.hash(value));
            //一个 hash 函数返回 false 则跳出循环
            if (!ret) {
                break;
            }
        }
        return ret;
    }

    /**
     * 模拟用户在不在线。。。
     */
    public static void main(String[] args) {

        for (int i = 0; i < seeds.length; i++) {
            functions[i] = new HashFunction(DEFAULT_SIZE, seeds[i]);
        }

        // 添加1亿数据
        for (int i = 0; i < 100000000; i++) {
            add(String.valueOf(i));
        }
        String id = "123456789";
        add(id);

        System.out.println(contains(id));   //结果： true
        System.out.println("" + contains("234567890"));  //结果： false
    }
}

class HashFunction {

    private int size;
    private int seed;

    public HashFunction(int size, int seed) {
        this.size = size;
        this.seed = seed;
    }

    public int hash(String value) {
        int result = 0;
        int len = value.length();
        for (int i = 0; i < len; i++) {
            result = seed * result + value.charAt(i);
        }
        int r = (size - 1) & result;
        return (size - 1) & result;
    }
}

我们平时学习的时候可以去实现一下算法，但实际开发过程中，一般不推荐重复造轮子，简单的实现布隆过滤器, 我们一般可以用google.guava库

Guava布隆过滤器

首先引入依赖：

    com.google.guava
    guava
    28.0-jre

举个例子：

// 创建布隆过滤器对象，预计包含的数据量：2000个，和允许的误差值0.01
BloomFilter filter = BloomFilter.create(
        Funnels.integerFunnel(),
        2000,
        0.01);

System.out.println(filter.mightContain(10));// 判断指定元素是否存在
System.out.println(filter.mightContain(20));
filter.put(10);// 将元素添加进布隆过滤器
filter.put(20);
System.out.println(filter.mightContain(10));// 判断指定元素是否存在
System.out.println(filter.mightContain(20));

其中：当mightContain()方法返回_true_时，我们可以大概率确定该元素在过滤器中，但当过滤器返回_false_时，我们可以100％确定该元素不存在于过滤器中。
布隆过滤器的 允许的误差值 越小，需要的存储空间就越大，对于不需要过于精确的场景，允许的误差值 设置稍大一点也可以。
Guava 提供的布隆过滤器的实现还是很不错的,但是随着微服务、分布式的不断发展，对于微服务多实例的场景下就不太适用了，只适合单机，解决方案是：一般是借助Redis中的布隆过滤器

Redis布隆过滤器

Redis 4.0 的时候官方提供了插件机制，布隆过滤器正式登场。以下网站可以下载官方提供的已经编译好的可拓展模块。
https://redis.com/redis-enterprise-software/download-center/modules

这边使用docker安装,自己挑选合适的镜像

~ docker pull redislabs/rebloom:latest
~ docker run -p 6379:6379 --name redis-bloom redislabs/rebloom:latest
~ docker exec -it redis-bloom bash 
root@113d012d35:/data# redis-cli
127.0.0.1:6379> 

进入容器内部后，常用的命令：

//-------------------------常用命令
BF.ADD --添加一个元素到布隆过滤器
BF.EXISTS --判断元素是否在布隆过滤器
BF.MADD --添加多个元素到布隆过滤器
BF.MEXISTS --判断多个元素是否在布隆过滤器

//-------------------------具体操作

127.0.0.1:6379> BF.ADD myFilter hello
(integer) 1
127.0.0.1:6379> BF.ADD myFilter people
(integer) 1
127.0.0.1:6379> BF.EXISTS myFilter hello
(integer) 1
127.0.0.1:6379> BF.EXISTS myFilter people
(integer) 1
127.0.0.1:6379> BF.EXISTS myFilter github
(integer) 0

布谷鸟过滤器

为了解决布隆过滤器不能删除元素的问题，布谷鸟过滤器应运而生。论文《Cuckoo Filter：Better Than Bloom》作者将布谷鸟过滤器和布隆过滤器进行了深入的对比。但是其删除并不完美，存在误删的概率，还存在插入复杂度比较高等问题。由于使用较少，本文就不过多介绍了，感兴趣的自行了解文章。

参考资料：
https://www.cnblogs.com/feily/articles/14048396.html
https://www.cnblogs.com/liyulong1982/p/6013002.html

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