浅谈布隆过滤器

不知道从什么时候开始,本来默默无闻的布隆过滤器一下子名声大燥,仿佛身在互联网,做着开发的,无人不知,无人不晓,哪怕对技术不是很关心的小伙伴也听过它的名号。我也花了不少时间去研究布隆...

不知道从什么时候开始,本来默默无闻的布隆过滤器一下子名声大燥,仿佛身在互联网,做着开发的,无人不知,无人不晓,哪怕对技术不是很关心的小伙伴也听过它的名号。我也花了不少时间去研究布隆过滤器,看了不少博客,无奈不是科班出身,又没有那么聪明的头脑,又比较懒...经过“放弃,拿起,放弃,拿起”的无限轮回,应该算是了解了布隆过滤器的核心思想,所以想给大家分享下。

布隆过滤器的应用

我们先来看下布隆过滤器的应用场景,让大家知道神奇的布隆过滤器到底能做什么。

缓存穿透

我们经常会把一部分数据放在Redis等缓存,比如产品详情。这样有查询请求进来,我们可以根据产品Id直接去缓存中取数据,而不用读取数据库,这是提升性能最简单,最普遍,也是最有效的做法。一般的查询请求流程是这样的:先查缓存,有缓存的话直接返回,如果缓存中没有,再去数据库查询,然后再把数据库取出来的数据放入缓存,一切看起来很美好。但是如果现在有大量请求进来,而且都在请求一个不存在的产品Id,会发生什么?既然产品Id都不存在,那么肯定没有缓存,没有缓存,那么大量的请求都怼到数据库,数据库的压力一下子就上来了,还有可能把数据库打死。
虽然有很多办法都可以解决这问题,但是我们的主角是“布隆过滤器”,没错,“布隆过滤器”就可以解决(缓解)缓存穿透问题。至于为什么说是“缓解”,看下去你就明白了。

大量数据,判断给定的是否在其中

现在有大量的数据,而这些数据的大小已经远远超出了服务器的内存,现在再给你一个数据,如何判断给你的数据在不在其中。如果服务器的内存足够大,那么用HashMap是一个不错的解决方案,理论上的时间复杂度可以达到O(1),但是现在数据的大小已经远远超出了服务器的内存,所以无法使用HashMap,这个时候就可以使用“布隆过滤器”来解决这个问题。但是还是同样的,会有一定的“误判率”。

什么是布隆过滤器

布隆过滤器是一个叫“布隆”的人提出的,它本身是一个很长的二进制向量,既然是二进制的向量,那么显而易见的,存放的不是0,就是1。

现在我们新建一个长度为16的布隆过滤器,默认值都是0,就像下面这样:
image.png

现在需要添加一个数据:

我们通过某种计算方式,比如Hash1,计算出了Hash1(数据)=5,我们就把下标为5的格子改成1,就像下面这样:

image.png

我们又通过某种计算方式,比如Hash2,计算出了Hash2(数据)=9,我们就把下标为9的格子改成1,就像下面这样:
image.png

还是通过某种计算方式,比如Hash3,计算出了Hash3(数据)=2,我们就把下标为2的格子改成1,就像下面这样:
image.png

这样,刚才添加的数据就占据了布隆过滤器“5”,“9”,“2”三个格子。

可以看出,仅仅从布隆过滤器本身而言,根本没有存放完整的数据,只是运用一系列随机映射函数计算出位置,然后填充二进制向量。

这有什么用呢?比如现在再给你一个数据,你要判断这个数据是否重复,你怎么做?

你只需利用上面的三种固定的计算方式,计算出这个数据占据哪些格子,然后看看这些格子里面放置的是否都是1,如果有一个格子不为1,那么就代表这个数字不在其中。这很好理解吧,比如现在又给你了刚才你添加进去的数据,你通过三种固定的计算方式,算出的结果肯定和上面的是一模一样的,也是占据了布隆过滤器“5”,“9”,“2”三个格子。

但是有一个问题需要注意,如果这些格子里面放置的都是1,不一定代表给定的数据一定重复,也许其他数据经过三种固定的计算方式算出来的结果也是相同的。这也很好理解吧,比如我们需要判断对象是否相等,是不可以仅仅判断他们的哈希值是否相等的。

也就是说布隆过滤器只能判断数据是否一定不存在,而无法判断数据是否一定存在。

按理来说,介绍完了新增、查询的流程,就要介绍删除的流程了,但是很遗憾的是布隆过滤器是很难做到删除数据的,为什么?你想想,比如你要删除刚才给你的数据,你把“5”,“9”,“2”三个格子都改成了0,但是可能其他的数据也映射到了“5”,“9”,“2”三个格子啊,这不就乱套了吗?

相信经过我这么一介绍,大家对布隆过滤器应该有一个浅显的认识了,至少你应该清楚布隆过滤器的优缺点了:

  • 优点:由于存放的不是完整的数据,所以占用的内存很少,而且新增,查询速度够快;
  • 缺点: 随着数据的增加,误判率随之增加;无法做到删除数据;只能判断数据是否一定不存在,而无法判断数据是否一定存在。

可以看到,布隆过滤器的优点和缺点一样明显。

在上文中,我举的例子二进制向量长度为16,由三个随机映射函数计算位置,在实际开发中,如果你要添加大量的数据,仅仅16位是远远不够的,为了让误判率降低,我们还可以用更多的随机映射函数、更长的二进制向量去计算位置。

guava实现布隆过滤器

现在相信你对布隆过滤器应该有一个比较大概的认识了,布隆过滤器核心思想其实并不难,难的在于如何设计随机映射函数,到底映射几次,二进制向量的长度设置为多少比较好,这可能就不是一般的开发可以驾驭的了,好在Google大佬给我们提供了开箱即用的组件,来帮助我们实现布隆过滤器,现在就让我们看看怎么Google大佬送给我们的“福利”吧。

首先在pom引入这个jar包:

        <dependency>
            <groupId>com.google.guava</groupId> <artifactId>guava</artifactId> <version>19.0</version> </dependency>

然后就可以测试了 TestBloom.java:

    private static int size = 1000000;//预计要插入多少数据 private static double fpp = 0.01;//期望的误判率 private static BloomFilter<Integer> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.integerFunnel(), size, fpp); public static void main(String[] args) { //插入数据 for (int i = 0; i < 1000000; i++) { bloomFilter.put(i); } int count = 0; for (int i = 1000000; i < 2000000; i++) { if (bloomFilter.mightContain(i)) { count++; System.out.println(i + "误判了"); } } System.out.println("总共的误判数:" + count); }

代码简单分析:
我们定义了一个布隆过滤器,有两个重要的参数,分别是 我们预计要插入多少数据,我们所期望的误判率,误判率不能为0。
我向布隆过滤器插入了0-1000000,然后用1000000-2000000 来测试误判率。

运行结果:

1999501误判了
1999567误判了
1999640误判了
1999697误判了
1999827误判了 1999942误判了 总共的误判数:10314

现在总共有100万数据是不存在的,误判了10314次,我们计算下误判率
image.png
和我们定义的期望误判率0.01相差无几。

redis实现布隆过滤器

上面使用guava实现布隆过滤器是把数据放在本地内存中,无法实现布隆过滤器的共享,我们还可以把数据放在redis中,用 redis来实现布隆过滤器,我们要使用的数据结构是bitmap,你可能会有疑问,redis支持五种数据结构:String,List,Hash,Set,ZSet,没有bitmap呀。没错,实际上bitmap的本质还是String。

可能有小伙伴会说,纳尼,布隆过滤器还没介绍完,怎么又出来一个bitmap,没事,你可以把bitmap就理解为一个二进制向量。

要用redis来实现布隆过滤器,我们需要自己设计映射函数,自己度量二进制向量的长度,这对我来说,无疑是一个不可能完成的任务,只能借助搜索引擎,下面直接放出代码把。

public class RedisMain {
    static final int expectedInsertions = 100;//要插入多少数据 static final double fpp = 0.01;//期望的误判率 //bit数组长度 private static long numBits; //hash函数数量 private static int numHashFunctions; static { numBits = optimalNumOfBits(expectedInsertions, fpp); numHashFunctions = optimalNumOfHashFunctions(expectedInsertions, numBits); } public static void main(String[] args) { Jedis jedis = new Jedis("192.168.232.20", 6379); for (int i = 0; i < 100; i++) { long[] indexs = getIndexs(String.valueOf(i)); for (long index : indexs) { jedis.setbit("codebear:bloom", index, true); } } for (int i = 0; i < 100; i++) { long[] indexs = getIndexs(String.valueOf(i)); for (long index : indexs) { Boolean isContain = jedis.getbit("codebear:bloom", index); if (!isContain) { System.out.println(i + "肯定没有重复"); } } System.out.println(i + "可能重复"); } } /** * 根据key获取bitmap下标 */ private static long[] getIndexs(String key) { long hash1 = hash(key); long hash2 = hash1 >>> 16; long[] result = new long[numHashFunctions]; for (int i = 0; i < numHashFunctions; i++) { long combinedHash = hash1 + i * hash2; if (combinedHash < 0) { combinedHash = ~combinedHash; } result[i] = combinedHash % numBits; } return result; } private static long hash(String key) { Charset charset = Charset.forName("UTF-8"); return Hashing.murmur3_128().hashObject(key, Funnels.stringFunnel(charset)).asLong(); } //计算hash函数个数 private static int optimalNumOfHashFunctions(long n, long m) { return Math.max(1, (int) Math.round((double) m / n * Math.log(2))); } //计算bit数组长度 private static long optimalNumOfBits(long n, double p) { if (p == 0) { p = Double.MIN_VALUE; } return (long) (-n * Math.log(p) / (Math.log(2) * Math.log(2))); } }

运行结果:

88可能重复
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  • 发表于 2020-03-22 12:06
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  • 分类:网络文章

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