布隆过滤器原理以及实现

简介

Redis布隆过滤器是一种概率型数据结构，对插入和查询操作非常高效。它能够计算“某样东西一定不存在或者可能存在”。其工作原理是，当向布隆过滤器添加元素（key）时，会使用多个hash函数对key进行hash，算出一个整数索引值，然后对位数据长度进行取模运算，得到一个位置为1。每个hash函数都会得到一个位置。判断key是否存在时，也会进行hash取模运算，判断数组这些位置是否都为1，只要有一个位为0，说明这个key不存在。

然而，布隆过滤器的缺点是返回的结果可能存在误判。即，可能误将不存在的元素判断为存在（这是由于hash的碰撞导致的）。但如果布隆过滤器判断某元素不存在，那么该元素就一定不存在。

相比于传统的List、Set、Map等数据结构，Redis布隆过滤器在插入和查询方面更高效，且占用空间更少。通过合理设置长度以及hash函数的个数，可以提高其准确率。

总的来说，Redis布隆过滤器是一种在Redis中实现的概率型数据结构，用于高效地处理插入和查询操作，但需要注意其可能存在的误判情况。

所以，布隆过滤器存在误判的可能性。当存入王麻子的时候，通过hash1、hash2、hash3计算后发现和其他元素都冲突，那么就会误判元素存在，实际是不存在

想要降低这种误判的概率，主要的办法就是降低哈希冲突的概率及引入更多的哈希算法

应用场景

布隆过滤器具有广泛的应用场景，特别是在处理大数据和高并发场景时表现出色。以下是一些布隆过滤器的常见应用场景：

1. 缓解缓存穿透：在缓存系统中，当查询一个不存在的数据时，缓存系统不会命中，导致请求直接打到数据库上，造成数据库压力增大。使用布隆过滤器可以预先判断数据是否存在于缓存中，从而避免不必要的数据库查询。
2. 垃圾邮件过滤：在处理大量的电子邮件时，布隆过滤器可以用来判断某封邮件是否可能是垃圾邮件。通过预先训练好的布隆过滤器，可以快速过滤掉大部分垃圾邮件，减轻后续处理系统的负担。
3. 网页爬虫去重：在爬虫系统中，布隆过滤器可以用来判断某个网页是否已经被爬取过，避免重复爬取相同的网页。
4. 数据库查询优化：在数据库查询中，可以利用布隆过滤器快速判断某个值是否存在于某个字段中，从而优化查询性能。
5. 集合重复元素的判断：在处理大量数据时，布隆过滤器可以用来判断一个元素是否已经存在于某个集合中，避免重复添加。

需要注意的是，由于布隆过滤器存在一定的误报率，因此在某些对准确性要求极高的场景中可能不适用。此外，布隆过滤器不支持删除操作，这是因为删除一个数据需要将其对应的所有位置的值都设为0，但这样可能会影响到其他数据的判断。如果需要删除元素，可能需要考虑其他数据结构或方法。

总的来说，布隆过滤器在处理大数据和高并发场景时具有高效、节省空间的优势，适用于各种需要快速判断元素是否存在的场景。

工作过程

1. 初始化位数组：首先，开辟一个长度为m的位数组（或称为二进制向量）。这个位数组在初始化时，每个位置的值都设为0。这个位数组的大小会直接影响布隆过滤器的误判率和空间效率。
2. 选择哈希函数：获取几个哈希函数。这些哈希函数能够将输入数据映射到位数组中的特定位置。在实际应用中，已经有很多运行良好的哈希函数可供选择，如BKDRHash，JSHash，RSHash等。
3. 插入数据：对于需要插入到布隆过滤器的每一个数据，使用选定的哈希函数进行计算，得到多个哈希值。这些哈希值对应到位数组中的不同位置，然后将这些位置的值设为1。这样，对于每一个插入的数据，都会在位数组中留下其存在的痕迹。
4. 查询数据：当需要查询某个数据是否存在于布隆过滤器中时，再次使用相同的哈希函数进行计算，得到多个哈希值。然后检查位数组中这些哈希值对应的位置是否都为1。如果所有位置的值都为1，那么认为该数据可能存在于布隆过滤器中；如果有任何一个位置的值不为1，那么可以确定该数据一定不存在于布隆过滤器中。

如何使用

Java可以通过Guava、Redisson等方式实现

Guava：

import com.aliyun.openservices.shade.com.google.common.hash.BloomFilter;
import com.aliyun.openservices.shade.com.google.common.hash.Funnels;
import com.google.common.base.Charsets;

public class BloomTest {

    public static void main(String[] args) {
        // 创建布隆过滤器，预计插入10个元素，误判率为0.01
        BloomFilter<String> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.stringFunnel(Charsets.UTF_8), 10, 0.01);

        // 插入元素
        bloomFilter.put("张三");
        bloomFilter.put("李四");
        bloomFilter.put("王五");

        // 判断元素是否存在
        System.out.println(bloomFilter.mightContain("王麻子")); // false
        System.out.println(bloomFilter.mightContain("张三"));  // true
    }
}

Redisson：

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

public class BloomTest {

    public static void main(String[] args) {
        Config config = new Config();
        config.useSingleServer().setAddress("redis://127.0.0.1:6379");

        RedissonClient redisson = Redisson.create(config);
        RBloomFilter<String> bloomFilter = redisson.getBloomFilter("myfilter");
        bloomFilter.tryInit(10, 0.01);
        bloomFilter.add("张三");
        bloomFilter.add("李四");
        bloomFilter.add("王五");
        System.out.println(bloomFilter.contains("王麻子"));//false
        System.out.println(bloomFilter.contains("张三"));//true
        redisson.shutdown();
    }
}

布隆过滤器误报率过高如何处理

1. 调整布隆过滤器参数：
   • 增加位数组大小：位数组越大，误报率越低。因此，可以考虑增加位数组的大小来降低误报率。但请注意，这也会增加空间成本。
   • 调整哈希函数数量：使用更多的哈希函数可以增加位数组中每个元素被标记的位数，从而降低误报率。但过多的哈希函数也会增加计算复杂度和时间成本。
2. 建立白名单：
   • 对于已知的不在集合中的元素，可以将其加入白名单。当查询这些元素时，可以直接从白名单中判断其不存在，避免布隆过滤器的误报。
3. 使用计数布隆过滤器：
   • 传统的布隆过滤器只能表示元素是否存在，而计数布隆过滤器使用计数器来记录每个位置的命中次数。这可以在一定程度上降低误报率，但也会增加空间复杂度和更新操作的复杂性。
4. 多层布隆过滤器：
   • 使用多个布隆过滤器串联起来，每个过滤器具有不同的误报率。当一个元素连续通过多个过滤器时，可以认为其存在的概率更高，从而降低误报率。但这种方法会增加查询的复杂性和时间成本。
5. 使用其他数据结构：
   • 如果误报率对应用的影响非常大，且对空间和时间成本的要求较高，可以考虑使用其他数据结构，如哈希表或红黑树等，它们具有较低的误报率，但空间和时间成本可能更高。