参考文章：

1.详解布隆过滤器的原理、使用场景和注意事项

https://www.jianshu.com/p/2104d11ee0a2

2.数学之美：布隆过滤器

https://zhuanlan.zhihu.com/p/72378274

 

什么是布隆过滤器

  本质上布隆过滤器是一种数据结构，比较巧妙的概率型数据结构（probabilistic data structure），特点是高效地插入和查询，可以用来告诉你 “某样东西一定不存在或者可能存在”。

  相比于传统的 List、Set、Map 等数据结构，它更高效、占用空间更少，但是缺点是其返回的结果是概率性的，而不是确切的。

实现原理

HashMap 的问题

   讲述布隆过滤器的原理之前，我们先思考一下，通常你判断某个元素是否存在用的是什么？应该蛮多人回答 HashMap 吧，确实可以将值映射到 HashMap 的 Key，然后可以在 O(1) 的时间复杂度内返回结果，效率奇高。但是 HashMap 的实现也有缺点，例如存储容量占比高，考虑到负载因子的存在，通常空间是不能被用满的，而一旦你的值很多例如上亿的时候，那 HashMap 占据的内存大小就变得很可观了。

  还比如说你的数据集存储在远程服务器上，本地服务接受输入，而数据集非常大不可能一次性读进内存构建 HashMap 的时候，也会存在问题。

 

 

布隆过滤器数据结构

布隆过滤器是一个 bit 向量或者说 bit 数组，长这样：

hbase值过滤器过滤整型 hbase中的布隆过滤器_数据结构

 

 

 如果我们要映射一个值到布隆过滤器中，我们需要使用多个不同的哈希函数生成多个哈希值，并对每个生成的哈希值指向的 bit 位置 1，例如针对值 “baidu” 和三个不同的哈希函数分别生成了哈希值 1、4、7，则上图转变为：

hbase值过滤器过滤整型 hbase中的布隆过滤器_数据结构_02

 

Ok，我们现在再存一个值 “tencent”，如果哈希函数返回 3、4、8 的话，图继续变为：

hbase值过滤器过滤整型 hbase中的布隆过滤器_hbase值过滤器过滤整型_03

 

   值得注意的是，4 这个 bit 位由于两个值的哈希函数都返回了这个 bit 位，因此它被覆盖了。现在我们如果想查询 “dianping” 这个值是否存在，哈希函数返回了 1、5、8三个值，结果我们发现 5 这个 bit 位上的值为 0，说明没有任何一个值映射到这个 bit 位上，因此我们可以很确定地说 “dianping” 这个值不存在。而当我们需要查询 “baidu” 这个值是否存在的话，那么哈希函数必然会返回 1、4、7，然后我们检查发现这三个 bit 位上的值均为 1，那么我们可以说 “baidu” 存在了么？答案是不可以，只能是 “baidu” 这个值可能存在。

   这是为什么呢？答案跟简单，因为随着增加的值越来越多，被置为 1 的 bit 位也会越来越多，这样某个值 “taobao” 即使没有被存储过，但是万一哈希函数返回的三个 bit 位都被其他值置位了 1 ，那么程序还是会判断 “taobao” 这个值存在。

 

支持删除么

传统的布隆过滤器并不支持删除操作。但是名为 Counting Bloom filter 的变种可以用来测试元素计数个数是否绝对小于某个阈值，它支持元素删除。可以参考文章 Counting Bloom Filter 的原理和实现

 

布隆过滤器重要参数计算

通过上面的描述，我们可以知道，如果输入量过大，而bitarray空间的大小又很小，那么误判率就会上升。那么bitarray空间大小怎么确定呢？不要慌，已经有人通过数据推倒出公式了！！！哈哈，直接用～

假设输入对象个数为n，bitarray大小（也就是布隆过滤器大小）为m，所容忍的误判率p和哈希函数的个数k。计算公式如下：（小数向上取整）

hbase值过滤器过滤整型 hbase中的布隆过滤器_hbase值过滤器过滤整型_04

 

注意：由于我们计算的m和k可能是小数，那么需要经过向上取整，此时需要重新计算误判率p！

假设一个网页黑名单有URL为100亿，每个样本为64B，失误率为0.01%，经过上述公式计算后，需要布隆过滤器大小为25GB，这远远小于使用哈希表的640GB的空间。

并且由于是通过hash进行查找的，所以基本都可以在O(1)的时间完成！

 

公式的证明 ： https://zhuanlan.zhihu.com/p/43263751

 

 

最佳实践

  常见的适用常见有，利用布隆过滤器减少磁盘 IO 或者网络请求，因为一旦一个值必定不存在的话，我们可以不用进行后续昂贵的查询请求。

  另外，既然你使用布隆过滤器来加速查找和判断是否存在，那么性能很低的哈希函数不是个好选择，推荐 MurmurHash、Fnv 这些。

 

 

大Value拆分

   Redis 因其支持 setbit 和 getbit 操作，且纯内存性能高等特点，因此天然就可以作为布隆过滤器来使用。但是布隆过滤器的不当使用极易产生大 Value，增加 Redis 阻塞风险，因此生成环境中建议对体积庞大的布隆过滤器进行拆分。

   拆分的形式方法多种多样，但是本质是不要将 Hash(Key) 之后的请求分散在多个节点的多个小 bitmap 上，而是应该拆分成多个小 bitmap 之后，对一个 Key 的所有哈希函数都落在这一个小 bitmap 上。