问题的提出

我们有一个不安全网页的黑名单，包含了100亿个黑名单网页的URL,每个网页URL最多占用64B.。

现在我们要设计一个网页过滤系统，这个系统要判断该网页是否在黑名单里，但是我们的空间有限，只有30GB.

允许有万分之一的判断失误

布隆过滤器

我们可以把所有的URL保存起来，比如放到hashmap里，但是64B*100亿=640GB，不符合要求。

布隆过滤器（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。 

如果遇到网页黑名单系统、垃圾邮件过滤、爬虫网址判重等问题，如果可以容忍一定程度的失误率，那么我们就可以用布隆过滤器来解决。

哈希函数

我们先来认识一下哈希函数（或者说是复习）

1）

哈希函数的输入可以认为是无穷大或者是非常大的范围，比如任意一个整数（字符串），而输出域是有范围的

（这就意味着不同的输入可能是相同的输出）

2）

当输入相同的值时，返回值也相同（确定性）

3)

所有不同的输入值得到的输出，均匀地分布在输出域内，并且与输入值出现的规律无关。（这也是评价一个哈希函数是否优秀的两个重要标准）比如：1和2相差很近，但是经过优秀的哈希函数计算后，他们应该差距较大。

4）

速度快：可以认为哈希函数的计算时间是O(1)的。

布隆过滤器输入

下面就开始介绍布隆过滤器啦。

1）

我们准备k个哈希函数，并且他们之间没有什么关系，彼此独立。

那么对于同一个输入对象（你想的没错就是一个URL），经过计算出来的结果也是完全独立的没有规律的。

2）

我们准备一个数组，长度为m，只有两种状态，所以我们选用bit数组名为bitmap。

3）

我们输入一个黑名单里的URL时：把URL用每一个哈希函数计算出来，结果%数组长度（目的是能存下呀。。。。。），把对应位置的bit变为1，记录下来。

处理完所有URL，我们的布隆过滤器就准备好啦。

布隆过滤器检查

我们如何用布隆过滤器检查某个URL是否是黑名单中的呢？
同样的方法，把这个值用k个哈希函数算出结果，每一个结果都去bitmap里找有没有存在过，只要有一个结果不存在，那这个URL就肯定不是黑名单了。（因为之前用同样的方法，bitmap变为1的那些位置和现在应该是一样的）

接下来就是比较佛性的事了，既然有一个答案不存在，这个URL就不是黑名单里的，那。。。所有答案都存在，就能确定它在黑名单里吗？

不是的。

因为可能是其它URL算出的答案恰好把本URL的答案全都算出来过。

想到这就不禁要问了：那这个数据结构有啥用？不是坑爹呢？

其实是有用的，他的失误率是很低很低的。

他的原则就是：“宁可错杀三千，不可放过一个”

如何设计空间和哈希函数

首先我们应该想到：数组太小的话肯定是不准确的，比如：

就这么小个数组，存了几个URL，十个地方全算出来过，全成1了。

那后面判断的时候就比较坑了，随便来什么URL,随便什么哈希函数，算出的答案全都出现过，这显然不是我们想要的。

所以，我们应该知道，数组过小会影响准确性。

那么我们如何根据数据量来设计数组大小和哈希函数个数呢？

以本题为例：

样本数：100亿

失误率：不超过0.01%，记为p

每个样本大小：64B（这个其实不影响布隆过滤器大小，因为这是和哈希函数有关的，一般的哈希函数都能接受64B的数据，并且输出，bitmap只需记录答案是否出现过即可）

布隆过滤器大小m由以下公式决定：

根据公式算出m=19.19n，向上取整20，所以需要2000亿bit=25GB

哈希函数的个数由以下公式决定：

k=14

布隆过滤器的失误率为：

计算出为0.006%，符合要求，此题可解。

公式分析

白名单

过滤器会用错误，对已经发现的错误样本可以建立白名单防止错误。

其他使用场景

• 网页爬虫对URL的去重，避免爬去相同的URL地址
• 垃圾邮件过滤，从数十亿个垃圾邮件列表中判断某邮箱是否是杀垃圾邮箱
• 解决数据库缓存击穿，黑客攻击服务器时，会构建大量不存在于缓存中的key向服务器发起请求，在数据量足够大的时候，频繁的数据库查询会导致挂机。

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