布隆过滤器 - Redis 布隆过滤器，Guava 布隆过滤器 BloomFilter

1、布隆过滤器的起源，用途

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比一般的算法要好的多，缺点是有一定的误识别率和删除困难。

2、布隆过滤器的概念

如果想要判断一个元素是不是在一个集合里，一般想到的是将所有元素保存起来，然后通过比较确定。链表，树等等数据结构都是这种思路. 但是随着集合中元素的增加，我们需要的存储空间越来越大，检索速度也越来越慢(O(n),O(logn))。不过世界上还有一种叫作散列表（又叫哈希表，Hash table）的数据结构。它可以通过一个Hash函数将一个元素映射成一个位阵列（Bit array）中的一个点。这样一来，我们只要看看这个点是不是1就可以知道集合中有没有它了。这就是布隆过滤器的基本思想。

Hash面临的问题就是冲突。假设Hash函数是良好的，如果我们的位阵列长度为m个点，那么如果我们想将冲突率降低到例如 1%, 这个散列表就只能容纳m / 100个元素。显然这就不叫空间效率了（Space-efficient）了。解决方法也简单，就是使用多个Hash，如果它们有一个说元素不在集合中，那肯定就不在。如果它们都说在，虽然也有一定可能性它们在说谎，不过直觉上判断这种事情的概率是比较低的。

3、布隆过滤器的优缺点

1、优点

相比于其它的数据结构，布隆过滤器在空间和时间方面都有巨大的优势。布隆过滤器存储空间和插入/查询时间都是常数。另外, Hash函数相互之间没有关系，方便由硬件并行实现。布隆过滤器不需要存储元素本身，在某些对保密要求非常严格的场合有优势。

布隆过滤器可以表示全集，其它任何数据结构都不能。

2、缺点

但是布隆过滤器的缺点和优点一样明显。误算率是其中之一。随着存入的元素数量增加，误算率随之增加。常见的补救办法是建立一个小的白名单，存储那些可能被误判的元素。但是如果元素数量太少，则使用散列表足矣。

另外，一般情况下不能从布隆过滤器中删除元素。我们很容易想到把位列阵变成整数数组，每插入一个元素相应的计数器加1, 这样删除元素时将计数器减掉就可以了。然而要保证安全的删除元素并非如此简单。首先我们必须保证删除的元素的确在布隆过滤器里面. 这一点单凭这个过滤器是无法保证的。另外计数器回绕也会造成问题。

在降低误算率方面，有不少工作，使得出现了很多布隆过滤器的变种。

4、应用场景

• 网页URL 去重
• 垃圾邮件识别
• 黑名单
• 查询加速【比如基于KV结构的数据】
• 集合元素重复的判断
• 缓存穿透

5、布隆过滤器的工作原理

布隆过滤器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。

新建一个16位的布隆过滤器，如图

有一个对象，我们通过

• 方式一计算他的hash值，得到hash = 2
• 方式二计算他的hash值，得到hash = 9
• 方式三计算他的hash值，得到hash = 5

通过三个方法计算得到三个数值，我们把这三个数值对应的布隆过滤器向量值改为1，表明该位置有值。

第二个对象，加入得到值1 6 3，就把1 6 3 改为1

对于布隆过滤器本身来说，并没有存储任何数据，只是计算该数据的位置，然后存储向量值

那么，如果需要判断某个数据是否存在于布隆过滤器，就只需要判断计算出来的所有向量值是否都为1即可

但是：

当存储的数据向量不断增多，就可能会出现，2 9 5 向量值都为1，但是实际上没有这个数据的情况，这样就导致了，布隆过滤器只能判断某个数据一定不存在，但是不能保证某个数据一定存在。

另外，因为一个向量位置可能被多个对象映射，所以，布隆过滤器无法删除数据

6、布隆过滤器的设计

布隆过滤器思路比较简单，但是对于布隆过滤器的随机映射函数设计，需要计算几次，向量长度设置为多少比较合适，这个才是需要认真讨论的。

如果向量长度太短，会导致误判率直线上升。
如果向量太长，会浪费大量内存。
如果计算次数过多，会占用计算资源，且很容易很快就把过滤器填满。

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