浅谈布隆过滤器

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原创最新推荐文章于 2026-04-08 06:45:00 发布 437 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

FPGA实现AXI-Stream通信本文介绍了在FPGA中实现AXI-Stream接口的工业级方案，重点解析了核心协议信号（TVALID/TREADY/TDATA/TLAST）与可选扩展信号，并提供了Verilog最小化实现示例。文章详细阐述了握手协议规则、时序约束方法，以及吞吐量优化技巧（如寄存器切片和双缓冲策略），同时给出了跨时钟域处理的异步FIFO解决方案。此外，还包含验证调试方法（Testbench结构和ILA触发设置）和典型应用场景（视频处理/网络传输），最后提供了资源消耗参考数据。该实现方案严格遵循Xilinx/Intel官方规范阅读详情

如果想判断一个元素是不是在一个集合里，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（比如说是20亿个url），我们需要的存储空间越来越大。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(log n),O(1)。可能很多人首先想到的会是使用 HashSet，因为 HashSet基于HashMap，理论上时间复杂度为：O(1)。达到了快速的目的，但是空间复杂度呢？字符串通过Hash得到一个Integer的值，Integer占4个字节，那20亿个url字符串理论上需要：20亿*4/1024/1024/1024=7.45G的内存，造成庞大的空间开销，显然这种解决方案是不合理的。但是针对这种问题我们该如何解决那？这便引出了我们这一节的主题布隆过滤器。

何为`布隆过滤器`

按照维基百科定义
布隆过滤器（英语：Bloom Filter）是1970年由布隆提出的。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。

`布隆过滤器`的原理

当然直接通过定义来理解比较抽象，对此我们直接对其原理进行描述。
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。
当然只是干巴巴的说原理不结合例子也显得很不生动，因此我们还是结合上边的例子进行说明。
首先我们为了能将整个算法过程描述的更加通俗易懂，我们加上一个前提条件：
我们此处使用的HASH算法使用的HASH值是Integer类型的：由于Integer.MAX_VALUE=2147483647，意思也就是任何一个URL的哈希值都会在0-2147483647之间。
首先，我们可以定义2147483647长度的bit数组命名为source，用来存储hash之后产生的所有可能值。存储这个bit数组系统只需要：2147483647/8/1024/1024=256M。
接着,我们分别通过N个HASH函数对这20亿个URL字符串进行处理得到N个不同的HASH值，然后得到20亿个被N个HASH函数处理过的HASH结果对（每个结果对含义N个数字分别对应N个HASH函数的处理结果），然后针对每个结果对(value_1,value_2 ... value_n)，我们分别将source的N个位置(value_1,value_2...value_n)置为1，分别对20亿个结果对做如上的处理，我们便得到的一个处理过的source数组，整个过程的处理逻辑如下图所示。
在这里插入图片描述
此时我们整个算法的预处理阶段算式完成。
最后当我们获得一个需要判断的url字符串时我们通过HASH_1、HASH_2…HASH_n等N个HASH函数进行处理得到N个整数（value_1,value_2..value_n）分别判断source[value_i]的值是否是1，如果是则判断下source[value_i+1]的值是否是1，以此类推，直到将N个HASH值判断完毕。中间任何一个位置HASH值不是1，我们便可以得出结论，待判断的url不在url集合中，如果N个HASH判断完毕，均满足条件，我们便可以认为待判断的url在URL集合中。整个过程如下图所示:
在这里插入图片描述

优点

相比于其它的数据结构，布隆过滤器在空间和时间方面都有巨大的优势。布隆过滤器存储空间和插入/查询时间都是常数O(K)。
散列函数相互之间没有关系，方便由硬件并行实现。布隆过滤器不需要存储元素本身，在某些对保密要求非常严格的场合有优势。
布隆过滤器可以表示全集，其它任何数据结构都不能

缺点

整个过程并不难理解，但值得注意的是使用该算法判断目标字符串是由一定误算率的。一方面随着存入数据元素的规模越来越越大，误算率也会随之增加。另一方面误算率还和使用的HASH的个数和种类有关，一般来说选用的HASH函数越多，误算率就会越小。

应用场景

1、黑名单 2、URL去重 3、单词拼写检查 4、Key-Value缓存系统的Key校验 5、ID校验，比如订单系统查询某个订单ID是否存在，如果不存在就直接返回。

使用方法

在实际开发中Guava框架提供了布隆过滤器的具体实现：BloomFilter，使得开发不用再自己写一套算法的实现。

创建布隆过滤器并且传入最大集合的个数，以及期望的误报率
Funnel:起到管道的作用将各种流和数据类型处理为BoomFilter可处理的类型 expectedInsertions:要处理的数据规模 expectedInsertion：期望的误报率

BloomFilter<String> filter=BloomFilter.create(Funnels.stringFunnel(Charset.defaultCharset()),100,0.01);

2.初始化urls集合（相当于得到source数组）

//插入url集合String 
urls[]={"vcjmhg.top","example.com","vcjmhg.com","vcjmhg.cn","baidu.com","google.com"};
for(int i=0;i<urls.length;i++){    filter.put(urls[i]);}

3.输入测试url进行测试

//我们添加了七个元素，并且定义了最大字符数量为500，因此我们过滤器会产生十分准确的结果//测试vcjmhg.top是否在urls集合中,以及其准确率
System.out.println("vcjmhg.top是否在urls集合中"+filter.mightContain("vcjmhg.top"));
System.out.println("vcjmg.top的测试准确率:"+filter.expectedFpp());
//测试bing.com是否在urls集合中
System.out.println("bing.com是否在urls集合中:"+filter.mightContain("bing.com"));
System.out.println("bing.com此次的测试准确率:"+filter.expectedFpp());