海量数据去重的Hash、bitmap、BloomFilter、分布式一致性hash
文章目录
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- 总体知识脉络
- 背景
- 需求
- 平衡二叉树
- 散列表hashtable
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- hash函数
- 选择hash
- 负载因子
- 冲突处理
- Stl中unordered_*散列表实现
- 关于hashtable中桶的数量相关的说明
- 散列表总结
- bitmap
- 海量数据布隆过滤器
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- 介绍
- 原理
- 布隆过滤器应用分析
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- 变量关系
- 确定n和p
- 选择k个hash函数
- 应用场景
- 总结
- 面试题
- 分布式一致性hash
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- 背景
- 原理
- 应用场景
- 总结
总体知识脉络
背景
- 使用 word 文档时，word 如何判断某个单词是否拼写正确？
- 网络爬虫程序，怎么让它不去爬相同的 url 页面？
- 垃圾邮件过滤算法如何设计？
- 公安办案时，如何判断某嫌疑人是否在网逃名单中？
- 缓存穿透问题如何解决？
需求
从海量数据中查询某字符串是否存在
平衡二叉树
不论是AVL还是红黑树，在“海量数据”数据面前都是不合适的，因为红黑树会将key，即数据存储起来，而海量的数据会导致内存不足。并且设计到字符串比较，效率也是很慢的。所以在这个需求下，用树相关的数据结构是不合适的。
扩展：
- c++标准库（STL）中的set和map结构都是采⽤红⿊树实现的，它增删改查的时间复杂度是O(log2N)。set和map的关键区别是set不存储val字段。
- 优点：存储效率⾼，访问速度⾼效
- 缺点：对于数据量⼤且查询字符串⽐较⻓且查询字符串相似时将会是噩梦
散列表hashtable
散列表构成：数组+hash函数。它是将字符串通过hash函数⽣成⼀个整数再映射到数组当中(所以散列表不需要”比较字符串“，而红黑树需要)，它增删改查的时间复杂度是o(1)。
注意：散列表的节点中 kv 是存储在一起的
struct node {
void *key;
void *val;
struct node *next;
};
扩展：
- c++标准库（STL）中的unordered_map
- hashtable中节点存储了key和val，hashtable并没有要求key的⼤⼩顺序，我们同样可以修改代码让插⼊存在的数据变成修改操作
- 优点：访问速度更快；不需要进⾏字符串⽐较
- 缺点：需要引⼊策略避免冲突，存储效率不⾼；空间换时间
hash函数
hash函数：映射函数 Hash(key)=addr ；hash 函数可能会把两个或两个以上的不同 key 映射到同一地址，这种情况称之为冲突（或者hash 碰撞）；
hash函数的作用：避免插⼊的时候字符串的⽐较，hash函数计算出来的值通过对数组⻓度的取模能随机分布在数组当中。
选择hash
如何选取hash函数？
- 选取计算速度快
- 强随机分布(等概率、均匀地分布在整个地址空间）
murmurhash1，murmurhash2，murmurhash3，siphash（redis6.0当中使⽤，rust等大多数语言选用的hash算法来实现hashmap），cityhash 都具备强随机分布性。siphash 主要解决字符串接近的强随机分布性,所以如果要hash字符串的话，优先选用siphash。
负载因子
用来形容散列表的存储密度。数组存储元素的个数 / 数据长度；负载因子越小，冲突越小，负载因子越大，冲突越大。
冲突处理
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拉链法
引用链表来处理哈希冲突，也就是将冲突元素用链表链接起来，这也是常用的处理冲突的⽅式。但是可能出现一种极端情况，冲突元素比较多，该冲突链表过长，这个时候可以将这个链表转换为红黑树。由原来链表时间复杂度 转换为红黑树时间复杂度 ，那么判断该链表过长的依据是多少？可以采⽤超过 256（经验值）个节点的时候将链表结构转换为红黑树结构。
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开放地址法
将所有的元素都存放在哈希表的数组中，不使用额外的数据结构；一般使用线性探查的思路解决,具体步骤如下：
1. 当插⼊新元素的时，使⽤哈希函数在哈希表中定位元素位置
2. 检查数组中该槽位索引是否存在元素。如果该槽位为空，则插⼊，否则3
3. 在 2 检测的槽位索引上加⼀定步⻓接着检查2
加⼀定步⻓分为以下几种:
1. i+1,i+2,i+3,i+4, … ,i+n
2.
这两种都会导致同类hash聚集，也就是近似值它的hash值也近似。那么它的数组槽位也靠近，形成hash聚集。第⼀种同类聚集冲突在前，第⼆种只是将聚集冲突延后。
3. 可以使⽤双重哈希来解决上⾯出现hash聚集现象
在.net HashTable类的hash函数Hk定义如下：
Hk(key) = [GetHash(key) + k * (1 + (((GetHash(key) >> 5) + 1) % (hashsize – 1)))] % hashsize
在此 (1 + (((GetHash(key) >> 5) + 1) % (hashsize – 1))) 与 hashsize 互为素数（两数互为素数表示两者没有共同的质因⼦）
执⾏了 hashsize 次探查后，哈希表中的每⼀个位置都有且只有⼀次被访问到，也就是说，对于给定的 key，对哈希表中的同⼀位置不会同时使⽤ Hi 和 Hj；
具体原理：https://www.cnblogs.com/organic/p/6283476.html
Stl中unordered_*散列表实现
在 STL 中 unordered_map 、 unordered_set 、unordered_multimap 、 unordered_multiset 四兄弟底层实现都是散列表；
说明：因为STL中需要实现迭代器的原因，所以散列表中所有元素通过链表连在了一起。
关于hashtable中桶的数量相关的说明
hashtable中桶的个数最好为质数，并且在此基础上最好为奇数，这样能够保证数据能够更均匀的分布键到桶中,具体原因可以参考链接：hashtable中桶的数量为什么最好选质数
散列表总结
bitmap
先来介绍一下bitmap,下面再引出布隆过滤器。现在有一个需求：文件中有40亿个QQ号码，请设计算法对QQ号码去重，相同的QQ号码仅保留一个，内存限制1G。
- 如果先排序再去重，时间复杂度太高
- 如果用hashmap天然去重，空间复杂度太高
- 文件切割避免内存过大，太麻烦，效率不高
- 使用bitmap，可以顺利地同时解决时间问题和空间问题
一个unsigned int类型，共有32位，可以标识0 ~ 31这32个整数的存在与否。两个unsigned int类型，共有64位，可以标识0 ~ 63这64个整数的存在与否。
那么如果我们把整个整数范围都覆盖了，这样一来1代表第一个位，2代表第二个位，2的32次方代表最后一个位。40亿个数中，存在的数就在相应的位置1，其他位就是0。比如来了一个1234，就找一下第1234位，如果是1就存在，是0就不存在。
所以我们只要有足够的”位“，就可以判断0~4亿这4亿个整数是否存在了。2的32次是4,294,967,296。也就是说我们要有4,294,967,296个位。
4,294,967,296个位=2的32次方个位=2的29次方个字节=512MB。原来32位的整数,转化成了1位的布尔，所以数据空间就是原来的32分之一。
可以看到，使用bitmap不但自动去重，甚至这个需求我们还排了序，从小到大遍历正整数，当bitmap位的值为1时，就输出该值，输出后的正整数序列就是排序后的结果。
海量数据布隆过滤器
红⿊树和hashtable都不能解决海量数据问题，它们都需要存储具体字符串，如果数据量⼤，提供不了⼏百G的内存；所以需要尝试探寻不存储key的⽅案，并且拥有hashtable的优点（不需要⽐较字符串）。而布隆过滤器就刚好满足这一需求，它不需要存储具体字符串，也不需要比较。时间和空间复杂度都低。
介绍
布隆过滤器是一种概率型数据结构，它的特点是高效地插入和
查询，能确定某个字符串一定不存在或者可能存在；
优缺点：布隆过滤器相⽐传统的查询结构（例如：hash，set，map等数据结构）更加⾼效，占⽤空间更⼩，但是确定是它返回的结果是概率性的，结果存在一定的误差，误差可控，同时不支持删除操作
构成：位图（bit数组）+ n个hash函数。
原理
当一个元素加入位图时，通过 k 个 hash 函数将这个元素映射到位图的 k 个点，并把它们置为 1；
当检索时，再通过 k 个 hash函数运算检测位图的 k 个点是否都为 1；如果有不为 1 的点，那么认为该 key 不存在；如果全部为 1，则可能存在；
为什么不支持删除操作？
在位图中每个槽位只有两种状态（0 或者 1），一个槽位被设置为 1 状态，但不确定它被设置了多少次；也就是不知道被多少个 key 哈希映射而来以及是被具体哪个 hash 函数映射而来；
如果想实现删除操作，可以用两个布隆过滤器，将删除的元素，放入第二个布隆过滤器里面，然后查询的时候去第二个里面查，如果第二个里面能查到说明可能被删除（注意也是存在误差的）。
布隆过滤器应用分析
在实际应用中，该选择多少个 hash 函数？要分配多少空间的位图？预期存储多少元素？如何控制误差？
变量关系
n ---- 预期布隆过滤器中元素的个数，如上图 只有str1和str2 两个元素 那么 n=2
p ---- 假阳率，在0-1之间 0.000000
m ---- 位图所占空间
k ----- hash函数的个数
公式如下：
n = ceil(m / (-k / log(1 - exp(log(p) / k))))
p = pow(1 - exp(-k / (m / n)), k)
m = ceil((n * log(p)) / log(1 / pow(2, log(2))))
k = round((m / n) * log(2))
上面这几个变量关系如下所示：
这个图片可以看出，当hash函数到达31个时，假阳率会最低。
确定n和p
在实际使用布隆过滤器时，首先需要确定 n 和 p，通过上面的运算得出 m 和 k；通常可以在下面这个网站上选出合适的值
https://hur.st/bloomfilter/
现在假设n = 4000，p = 0.000000001。我们可以自己带入公式计算m和k，也可以带入网站计算得出变量值。
n = 4000
p = 0.000000001 (1 in 1000039473)
m = 172532 (21.06KiB)
k = 30
选择k个hash函数
我们发现上面计算出需要30个hash函数，难道我们要去找30个不同的hash函数来吗，显然不该这样。我们应该选择一个 hash 函数，通过给 hash 传递不同的种子偏移值，采用线性探寻的方式构造多个 hash函数。
// 采⽤⼀个hash函数，给hash传不同的种⼦偏移值
// #define MIX_UINT64(v) ((uint32_t)((v>>32)^(v)))
uint64_t hash1 = MurmurHash2_x64(key, len, Seed);
uint64_t hash2 = MurmurHash2_x64(key, len, MIX_UINT64(hash1));
// k 是hash函数的个数
for (i = 0; i < k; i++) {
Pos[i] = (hash1 + i*hash2) % m; // m 是位图的⼤⼩
}
//通过这种⽅式来模拟 k 个hash函数 跟我们前⾯开放寻址法 双重hash是⼀样的思路
题外话，面试百度：hash 函数实现过程当中 为什么 会出现 i * 31?
- i * 31 = i * (32-1) = i * (1<<5 -1) = i << 5 - i；
- 31 质数，hash 随机分布性很好
应用场景
常见的处理场景：① 缓存穿透的解决；② 热 key 限流；
总结
面试题
只用2GB内存在20亿个整数中找到次数最多的数
分布式一致性hash
背景
- 假设服务器只有一个缓存结点，当存储的数据越来越多时，效率就会变得很低，这时就需要增加结点分流分压
- 使用hash来控制节点分布：hash(key) % n，在扩容时出现算法改变：hash(key) % (n+1)，会造成大面积的缓存失效（即扩容后，通过新的hash算法得到的结点的存储位置和实际结点的存储位置不一致）问题
原理
1. 映射空间可抽象为一个环，长度为 232，范围为[0, 232-1]，每个服务器结点根据hash(node) % 232被映射到这个环上，其中node用ip:port方式来表示，比如用上图中的"192.168.1.100:6000"
2. 判断一条数据属于哪个服务器节点的方法：根据数据哈希值，去哈希环找到第一个机器哈希值大于等于数据哈希值的机器（假设约定按顺时针查找）。如果数据的哈希值大于当前最大的机器哈希值，那么就把这个数据放在位置最靠前（哈希值最小）的机器上
3. 由于实际机器结点往往较少，通过hash算法又具有随机性，容易导致哈希偏移问题（例如目前一共有3台机器，机器A、B的哈希值分别为1和2，而另一个机器C的哈希值为 2^32-1，那么大部分的数据都会被分给机器C）。
4. 因此引入了虚拟节点概念，虚拟节点相当于真实节点的分身，一个真实节点可以有很多个虚拟节点，当数据被分配给这些虚拟节点时，本质上是分给这个真实节点的。数量变多了，机器结点分布的随机性会有所提高，解决了数据结点存储分布不均的问题
5. 新增节点时：例如原本的节点哈希值列表为[1,500,1000,5000]，新增节点3000后，在1001~3000范围内的数据原本是分给哈希值为5000的机器节点的，现在要把这部分数据迁移到节点5000，称为哈希迁移，参考分布式一致性hash增加或者删除节点如何进行数据迁移
6. 删除节点：例如原本的节点哈希值列表为[1,500,1000,5000]，删除节点1000后，原本范围是501~1000的数据要迁移到节点5000
说明：
- 哈希偏移问题产生原因：
hash具有强随机分布性，说明它是一种概率型的算法，而概率的稳定性是跟样本数有关系的，样本数越多，概率才能稳定，因为实际机器节点往往较少（即样本数较少，会导致概率不稳定),所以很容易导致多台机器的hash值分布不均匀，甚至很可能造成有两个或多个机器的hash值非常接近。 - 如何解决哈希偏移问题？
可以通过增加虚拟结点的方式，比如原本实际节点为
[] = {
"192.168.1.100:6000",
"192.168.1.101:6001",
"192.168.1.102:6002",
"192.168.1.103:6003",
}
可以通过在端口号后面增加编号的方式：比如改成如下的方式（让每个实际节点虚拟出250个节点），然后对各个节点（包括实际节点和虚拟节点）进行hash%2^32操作，对于这种字符串比较接近的可以考虑siphash的方式对key进行hash的计算，从而让其均匀的分布在圆环上
[] = {
"192.168.1.100:6000:1",
....
"192.168.1.100:6000:250",
"192.168.1.101:6001:1",
....
"192.168.1.100:6001:250",
"192.168.1.102:6002:1",
...
"192.168.1.102:6002:250",
"192.168.1.103:6003:1",
...
"192.168.1.103:6003:250",
}
- 增加虚拟节点解决了什么问题？
- 解决hash偏移问题（节点增加会提高hash强随机分布中概率的稳定性（因为概率的稳定性是和样本数量息息相关的））
- 减少了hash迁移的数量（因为圆环上节点之间分布的很密集）当增加虚拟节点之后，如果后面出现扩容的情况，那么需要迁移的数据也会变少（数据迁移过程中，整个系统是不能提供服务的，直到数据迁移结束才行，所以迁移数量的减少会让系统不能提供服务的时间变短，系统的可用性就会变强）
- 怎么根据数据的key判断最终存储在哪个分布式存储服务器上？
首先需要有一个map结构（因为map是一个有序的结构）去存储虚拟节点的hash值以及虚拟节点的string(比如"192.168.1.103:6003:1")，所以这个map就应该是map
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hash相关的固定套路
以后碰到大文件，马上要想到用hash拆成小文件
碰到单台机器处理不过来，马上要想到用hash分流到多台机器 -
为什么要使用hash？
对于大文件拆分成小文件这种来说，除了把相同的数据放到同一个位置，还有要想到利用hash的强随机分布性
应用场景
- 分布式缓存；将数据均衡地分散在不同的服务器当中，用来分摊缓存服务器的压力；
- 解决缓存服务器数量变化尽量不影响缓存失效；
总结
