当前位置：首页 > news >正文

布隆过滤器的使用

news 文章来源：https://blog.csdn.net/baidu_32452525/article/details/133682837 2025/1/12 6:16:26

布隆过滤器简介

Bloom Filter(布隆过滤器)是一种多哈希函数映射的快速查找算法。它是一种空间高效的概率型数据结构，通常应用在一些需要快速判断某个元素是否属于集合，但是并不严格要求100%正确的场合。

布隆过滤器的优势在于，利用很少的空间可以做到精确率较高，空间效率和查询时间都比一般的算法要好的多，缺点是有一定的误识别率和删除困难。为什么不允许删除元素呢：删除意味着需要将对应的 k 个 bits 位置设置为 0，其中有可能是其他元素对应的位。

哈希表与布隆过滤器

哈希表也能用于判断元素是否在集合中，但是Bloom Filter只需要哈希表的1/8或1/4的空间复杂度就能完成同样的问题。Bloom Filter可以插入元素，但是不可以删除已有元素。集合中的元素越多，误报率越大，但是不会漏报。

应用场景

布隆过滤器的用处就是，能够在节省存储空间的情况下迅速判断一个元素是否在一个集合中。主要有如下几个典型使用场景：

网页爬虫对URL的去重，避免爬取相同的URL地址；
反垃圾邮件，从数十亿个垃圾邮件列表中判断某邮箱是否垃圾邮箱；
缓存击穿，将已存在的缓存放到布隆过滤器中，当黑客访问不存在的缓存时迅速返回避免缓存及DB挂掉。
黑白名单的过滤

原理

如果想判断一个元素是不是在一个集合中，一般想到的方法是暂存数据，然后查找判定是否存在集合中。这种方法在数据量比较小的情况下适用，但是几个中元素较多的时候，检索速度就会越来越慢。

可以利用Bitmap：只要检查对应点是不是1就可以知道集合中有没有这个数。Bloom filter可以看做是对bitmap的扩展。只是使用多个hash映射函数，从而减低hash发生冲突的概率。可以发现由于有hash的介入，布隆过滤器整体上是一种非常概率的数据结构，存在一定的误判率。所以有这样的特性：key命中了布隆过滤器，代表key可能在布隆过滤器中、key没有命中布隆过滤器，代表key一定不在布隆过滤器中。

在Go 中比较常用的是：https://github.com/bits-and-blooms/bloom，我们可以通过分析这个开源的项目来看下布隆过滤器的实现原理

例子

package mainimport ("fmt""github.com/bits-and-blooms/bitset"bloom "github.com/bits-and-blooms/bloom/v3"
)func main() {filter := bloom.NewWithEstimates(1000000, 0.01)filter.Add([]byte("a"))if filter.Test([]byte("a")) {fmt.Println("true")return}fmt.Println("false")
}

数据结构

type BloomFilter struct {m uintk uintb *bitset.BitSet
}// 这个才是 BloomFilter 真正的底层结构，就是一个 []uint64
type BitSet struct {length uintset    []uint64
}// 将元素添加到 布隆过滤器 里面
// Add data to the Bloom Filter. Returns the filter (allows chaining)
func (f *BloomFilter) Add(data []byte) *BloomFilter {h := baseHashes(data)for i := uint(0); i < f.k; i++ {f.b.Set(f.location(h, i))}return f
}

可以简单理解成下面这张图，元素1，6，9 经过 hash 函数之后存在了数组中，在Bloom Filters 可视化网站可以看到动态视频。然后判断存不存在只需要判断hash 之后的元素对应的数组位置是不是都等于1

在这里插入图片描述

问题

布隆过滤器的容量及误判率该如何设定

假设布隆过滤器容量为 n，过滤器误判率为 p， qps 为 x，一次请求对布隆过滤器的访问次数为 g，则极限 qps 场景下每秒对布隆过滤器的访问次数为 xg，那每秒可能会有 xg*p 的请求到数据源中；假设我们的数据源的请求 qps限制为 y，那么误判率 p 的估计取值为 y / (x*g)。
知道了容量和误判率之后，我们就可以通过：https://hur.st/bloomfilter/n=100000000&p=0.0002&m=&k= 大致预估出布隆过滤器的大小

在这里插入图片描述

如何更新布隆过滤器

因为布隆过滤器不能够删除，所以我们只能定时或者手动更新布隆过滤器

布隆过滤器 Redis 大Key问题

在 n= 1 亿，p=0.0002的数据下，布隆过滤器大概在 211.33MiB，这个时候我们存在redis 上，就会造成 redis 大key 问题，有可能会引起redis 的慢查询，拖挂 redis。

我们可以定时生成布隆过滤器讲结果存储在 DB 或者对象存储中，由每一个服务的实例定时去拉取生成的最新布隆过滤器数据。

Redis布隆过滤器

bitmap

在刚刚我们提到，布隆过滤器的核心数据结构为bitmap，在Redis上也支持bitmap，其实就是对 string 的每一位进行操作。由此我们也可以得出，用 Redis的bitmap实现的布隆过滤器可以存储最大的数据量为：512x1024x1024x8 = 4294967296，42亿。

我们可以通过 SETBIT 来设置 bit的值，GETBIT 来获取 bit位的值

127.0.0.1:6379> SETBIT mykey 7 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> GETBIT mykey 7
(integer) 1
127.0.0.1:6379> SETBIT mykey 7 0
(integer) 1
127.0.0.1:6379> GETBIT mykey 7
(integer) 0
127.0.0.1:6379>

所以通过Redis bitmap来实现布隆过滤器需要做三件事情：

k 次散列函数计算出 k 个位点。
插入时将位数组中 k 个位点的值设置为 1。
查询时根据 1 的计算结果判断 k 位点是否全部为 1，否则表示该元素一定不存在

Bloom Filter

我们也可以通过安装 Redis 的插件：https://github.com/RedisBloom/RedisBloom，这个插件包含了很多数据类型。Bloom filter（布隆过滤器）, Cuckoo filter（布谷鸟过滤器）, Count-min sketch(频率算法), Top-K, t-digest（近似百分位算法）

在Redis中的操作
bloom filter定义

BF.RESERVE {key} {error_rate} {capacity}
使用给定的期望错误率和初始容量创建空的Bloom过滤器（如果不存在的话）。如果打算向Bloom过滤器中添加许多项，则此命令非常有用，否则只能使用BF.ADD 添加项。
初始容量和错误率将决定过滤器的性能和内存使用情况。一般来说，错误率越小(即对误差的容忍度越低)，每个过滤器条目的空间消耗就越大。

bloom filter基本操作

BF.ADD {key} {item}

单条添加元素
向Bloom filter添加一个元素，如果该key不存在，则创建该key(过滤器)。
如果项是新插入的，则为“1”;如果项以前可能存在，则为“0”。

BF.MADD {key} {item} [item…]

批量添加元素
布尔数(整数)的数组。返回值为0或1的范围的数据，这取决于是否将相应的输入元素新添加到过滤器中，或者是否已经存在。

BF.EXISTS {key} {item}

判断单个元素是否存在
如果存在，返回1，否则返回0

BF.MEXISTS {key} {item} [item…]

判断多个元素是否存在

其他相关的命令可以在这里查询到：https://redis.io/commands/?name=bf

127.0.0.1:6379> BF.ADD bfKey 1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> BF.ADD bfKey foo
(integer) 1
127.0.0.1:6379> BF.EXISTS bfKey 4
(integer) 0
127.0.0.1:6379> BF.EXISTS bfKey 4
(integer) 0
127.0.0.1:6379> BF.EXISTS bfKey 1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> BF.EXISTS bfKey foo
(integer) 1
127.0.0.1:6379>

布谷鸟过滤器

为了解决布隆过滤器中不能删除，且存在误判的缺点，本文引入了一种新的哈希算法——cuckoo filter，它既可以确保该元素存在的必然性，又可以在不违背此前提下删除任意元素，仅仅比bitmap牺牲了微量空间效率。

原理

最简单的布谷鸟哈希结构是一维数组结构，会有两个 hash 算法将新来的元素映射到数组的两个位置。如果两个位置中有一个位置为空，那么就可以将元素直接放进去。但是如果这两个位置都满了，它就不得不「鸠占鹊巢」，随机踢走一个，然后自己霸占了这个位置。

使用两个哈希函数 h1(x) 、 h2(x) 和两个哈希桶 T1、T2 。
插入元素 x：
- 如果 T1[h1(x)] 、T2[h2(x)] 有一个为空，则插入；两者都空，随便选一个插入。
- 如果 T1[h1(x)] 、T2[h2(x)] 都满，则随便选择其中一个（设为 y ），将其踢出，插入 x。
- 重复上述过程，插入元素 y。
如果插入时，踢出次数过多，则说明哈希桶满了。则进行扩容、ReHash 后，再次插入。
查询元素 x：
- 读取 T1[h1(x)] 、T2[h2(x)] 和 x 比对即可
  可以通过这个Cuckoo Filter 可视化网站观察到。

其他

布谷鸟哈希
布谷鸟过滤器
布谷鸟过滤器实现