Bloom Filter 布隆过滤器

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谷歌开源的Guava的布隆过滤器

布隆过滤器是什么？

布隆过滤器由很长的二进制向量和一系列随机映射函数组成。

布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。

它能给出的答案是： ==一定不存在 /可能存在==

布隆过滤器的应用场景？

• 提升磁盘查询未命中的效率
  • 通过bloom filter 过滤掉一定不存在的数据查询，减少访问磁盘和网络的次数。
• redis限流-缓存击穿问题
  • redis 缓存前加一层布隆过滤器，应对缓存击穿问题
• 海量网页黑名单
• 爬虫网址判重系统

布隆过滤器的优缺点?

• 优点：
  • 布隆过滤器存储空间和插入/查询时间都是常数 O（k）
  • 随机映射函数间独立，可以并行计算
• 缺点：
  • 随着存入的元素数量增加，误算率随之增加。
  • 无法删除，因为不能确定元素是否真的在bitmap中。

实现原理

布隆过滤器是一个很长的二进制向量，配合K 个随机映射函数，主要的操作是两个：
插入和查找

插入时： 元素通过k 个随机映射函数，得到 k 个索引， 将二进制向量中的对应位置 置1

查找时： 元素通过k 个随机映射函数，得到 k 个索引，查看对应位置是否全为1， 如果有0则一定不存在。

怎么选择 参数？

假设输入元素的个数为 n，二进制向量的长度为m（也就是布隆过滤器大小），所容忍的误判率p和随机映射函数的个数k。计算公式如下：（小数向上取整）

实现代码

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import java.util.BitSet; public class MyBloomFilter { //2<<25表示32亿个比特位 private static final int DEFAULT_SIZE= 2<< 25; private static final int[] seeds=new int[]{3,5,7,11,13,19,23,37}; //这么大存储在BitSet private BitSet bits=new BitSet(DEFAULT_SIZE); private SimpleHash[] func=new SimpleHash[seeds.length]; public static void main(String[] args) { //可疑网站 String value="www.baidu.com"; MyBloomFilter filter=new MyBloomFilter(); //加入之前判断一下 System.out.println(filter.contains(value)); filter.add(value); //加入之后判断一下 System.out.println(filter.contains(value)); } //构造函数 public MyBloomFilter(){ for(int i=0;i func[i]=new SimpleHash(DEFAULT_SIZE,seeds[i]); } } //添加网站 public void add(String value){ for (SimpleHash f : func) { bits.set(f.hash(value),true); } } //判断可疑网站是否存在 public boolean contains(String value){ if(value==null){ return false; } boolean ret=true; for (SimpleHash f : func) { ret=ret&&bits.get(f.hash(value)); } return ret; } public static class SimpleHash { private int cap; private int seed; public SimpleHash(int cap,int seed){ this.cap=cap; this.seed=seed; } public int hash(String value){ int result=0; int len=value.length(); for(int i=0;i result=seed*result+value.charAt(i); } return (cap-1)&result; } } }