Redis - 布隆过滤器 Bloom Filter

总结

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，然后在对应的位数组的下表的元素设置为 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。

1.什么是布隆过滤器？

首先，我们需要了解布隆过滤器的概念。

布隆过滤器（Bloom Filter）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。

位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。这样申请一个 100w 个元素的位数组只占用 1000000 / 8 = 125000 B = 15625 byte ≈ 15.3kb 的空间。

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。

 

2.布隆过滤器的原理介绍

//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。

 

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。

举个简单的例子：

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，然后在对应的位数组的下表的元素设置为 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。

 

 

3.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在于包含大量数字的数字集中（数字集很大，5亿以上！）
2. 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、黑名单功能等等。
3. 去重：比如爬给定网址的时候对已经爬取过的 URL 去重。

 

4.布隆过滤器的实现（非Redis方式）

4.1 通过 Java 编程手动实现

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）：

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

 

4.2 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：

        <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）

        // 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。

 

缺陷

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：

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。

 

4.3 通过Redisson 在java中构造布隆过滤器

Redis 实现布隆过滤器的底层就是通过 bitmap 这种数据结构，至于如何实现，这里就不重复造轮子了，介绍业界比较好用的一个客户端工具——Redisson。

Redisson 是用于在 Java 程序中操作 Redis 的库，利用Redisson 我们可以在程序中轻松地使用 Redis。下面我们就通过 Redisson 来构造布隆过滤器。

 

这是单节点的Redis实现方式，如果数据量比较大，期望的误差率又很低，那单节点所提供的内存是无法满足的，这时候可以使用分布式布隆过滤器，同样也可以用 Redisson 来实现。

 

package com.ys.rediscluster.bloomfilter.redisson;

import org.redisson.Redisson;
import org.redisson.api.RBloomFilter;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.redisson.config.Config;

public class RedissonBloomFilter {

    public static void main(String[] args) {
        Config config = new Config();
        config.useSingleServer().setAddress("redis://192.168.14.104:6379");
        config.useSingleServer().setPassword("123");
        //构造Redisson
        RedissonClient redisson = Redisson.create(config);

        RBloomFilter<String> bloomFilter = redisson.getBloomFilter("phoneList");
        //初始化布隆过滤器：预计元素为100000000L,误差率为3%
        bloomFilter.tryInit(100000000L,0.03);
        //将号码10086插入到布隆过滤器中
        bloomFilter.add("10086");

        //判断下面号码是否在布隆过滤器中
        System.out.println(bloomFilter.contains("123456"));//false
        System.out.println(bloomFilter.contains("10086"));//true
    }
}

 

 

5.Redis 中的布隆过滤器

5.1 布隆过滤器插件Module

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...。其他还有：

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

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

 

底层数据结构 bitmap

Redis 实现布隆过滤器的底层就是通过 bitmap 这种数据结构，至于如何实现，这里就不重复造轮子了.

我们知道计算机是以二进制位作为底层存储的基础单位，一个字节等于8位。

　　比如“big”字符串是由三个字符组成的，这三个字符对应的ASCII码分为是98、105、103，对应的二进制存储如下：

　　

 

 

　　在Redis中，Bitmaps 提供了一套命令用来操作类似上面字符串中的每一个位。

　　一、设置值

setbit key offset value

　　

 

 　　我们知道"b"的二进制表示为0110 0010，我们将第7位（从0开始）设置为1，那0110 0011 表示的就是字符“c”，所以最后的字符 “big”变成了“cig”。

　　二、获取值

gitbit key offset

　　

 　　三、获取位图指定范围值为1的个数

bitcount key [start end]

　　如果不指定，那就是获取全部值为1的个数。

　　注意：start和end指定的是字节的个数，而不是位数组下标。

　　

 

 

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/redi... （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。

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 :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。
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

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

 

 

 

参考文献

https://www.cnblogs.com/ysocean/p/12594982.html

JavaGuide：https://segmentfault.com/a/1190000021194652