布隆过滤器

它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。

布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法，缺点是有一定的误识别率和删除困难。

面试关联：一般都会在回答缓存穿透，或者海量数据去重这个时候引出来，加分项哟

Bloom Filter 原理

布隆过滤器的原理是，当一个元素被加入集合时，通过K个散列函数将这个元素映射成一个位数组中的K个点，把它们置为1。

检索时，我们只要看看这些点是不是都是1就（大约）知道集合中有没有它了：如果这些点有任何一个0，则被检元素一定不在；如果都是1，则被检元素很可能在。这就是布隆过滤器的基本思想。

简单的说一下就是我们先把我们数据库的数据都加载到我们的过滤器中，比如数据库的id现在有：1、2、3

那就用id：1 为例子他在上图中经过三次hash之后，把三次原本值0的地方改为1，下次我进来查询如果id也是1 那我就把1拿去三次hash 发现跟上面的三个位置完全一样，那就能证明过滤器中有1的；反之如果不一样就说明不存在了。

那应用的场景在哪里呢？一般我们都会用来防止缓存击穿。那么什么是缓存击穿呢？

简单来说就是你数据库的id都是1开始然后自增的，那我知道你接口是通过id查询的，我就拿负数去查询，这个时候，会发现缓存里面没这个数据，我又去数据库查也没有，一个请求这样，100个，1000个，10000个呢？你的DB基本上就扛不住了，如果在缓存里面加上这个，是不是就不存在了，你判断没这个数据就不去查了，直接return一个数据为空不就好了嘛。

这玩意这么好使那有啥缺点么？有的，我们接着往下看

Bloom Filter的缺点

bloom filter之所以能做到在时间和空间上的效率比较高，是因为牺牲了判断的准确率、删除的便利性

存在误判，可能要查到的元素并没有在容器中，但是hash之后得到的k个位置上值都是1。如果bloom filter中存储的是黑名单，那么可以通过建立一个白名单来存储可能会误判的元素。
删除困难。一个放入容器的元素映射到bit数组的k个位置上是1，删除的时候不能简单的直接置为0，可能会影响其他元素的判断。

手动Bloom Filter 实现

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：

一个合适大小的位数组保存数据
几个不同的哈希函数
添加元素到位数组（布隆过滤器）的方法实现
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）：

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：

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:

false
false
true
true

Guava中的Bloom Filter

布隆过滤器有许多实现与优化，Guava中就提供了一种Bloom Filter的实现。

在使用bloom filter时，绕不过的两点是预估数据量n以及期望的误判率fpp，

在实现bloom filter时，绕不过的两点就是hash函数的选取以及bit数组的大小。

对于一个确定的场景，我们预估要存的数据量为n，期望的误判率为fpp，然后需要计算我们需要的Bit数组的大小m，以及hash函数的个数k，并选择hash函数

(1)Bit数组大小选择

根据预估数据量n以及误判率fpp，bit数组大小的m的计算方式：

(2)哈希函数选择

由预估数据量n以及bit数组长度m，可以得到一个hash函数的个数k：

哈希函数的选择对性能的影响应该是很大的，一个好的哈希函数要能近似等概率的将字符串映射到各个Bit。选择k个不同的哈希函数比较麻烦，一种简单的方法是选择一个哈希函数，然后送入k个不同的参数。

要使用BloomFilter，需要引入guava包：

 <dependency>
            <groupId>com.google.guava</groupId>
            <artifactId>guava</artifactId>
            <version>23.0</version>
 </dependency>

测试分两步：

1、往过滤器中放一百万个数，然后去验证这一百万个数是否能通过过滤器

2、另外找一万个数，去检验漏网之鱼的数量

/**
 * 测试布隆过滤器(可用于redis缓存穿透)
 * 
 * @author 敖丙
 */
public class TestBloomFilter {

    private static int total = 1000000;
    private static BloomFilter<Integer> bf = BloomFilter.create(Funnels.integerFunnel(), total);
//    private static BloomFilter<Integer> bf = BloomFilter.create(Funnels.integerFunnel(), total, 0.001);

    public static void main(String[] args) {
        // 初始化1000000条数据到过滤器中
        for (int i = 0; i < total; i++) {
            bf.put(i);
        }

        // 匹配已在过滤器中的值，是否有匹配不上的
        for (int i = 0; i < total; i++) {
            if (!bf.mightContain(i)) {
                System.out.println("有坏人逃脱了~~~");
            }
        }

        // 匹配不在过滤器中的10000个值，有多少匹配出来
        int count = 0;
        for (int i = total; i < total + 10000; i++) {
            if (bf.mightContain(i)) {
                count++;
            }
        }
        System.out.println("误伤的数量：" + count);
    }

}

运行结果表示，遍历这一百万个在过滤器中的数时，都被识别出来了。一万个不在过滤器中的数，误伤了320个，错误率是0.03左右。

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

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。

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：

redis-lua-scaling-bloom-filter（lua 脚本实现）：https://github.com/erikdubbelboer/redis-lua-scaling-bloom-filter
pyreBloom（Python 中的快速 Redis 布隆过滤器）：https://github.com/seomoz/pyreBloom
......

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：

➜  ~ 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>

常用命令一览

注意： key : 布隆过滤器的名称，item : 添加的元素。

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}。
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 ...] 。
**BF.EXISTS ** : 确定元素是否在布隆过滤器中存在。格式：BF.EXISTS {key} {item}。
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（reserve：储备，保留）

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：

key：布隆过滤器的名称
error_rate :误报的期望概率。这应该是介于 0 到 1 之间的十进制值。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。
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

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

参考：https://github.com/Snailclimb/JavaGuide/blob/master/docs/cs-basics/data-structure/bloom-filter.md

https://github.com/AobingJava/JavaFamily/blob/master/docs/redis/%E5%B8%83%E9%9A%86%E8%BF%87%E6%BB%A4%E5%99%A8(BloomFilter).md

posted @ 2021-09-09 22:04 Vincent-yuan 阅读(890) 评论(0) 编辑收藏举报

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