Java布隆過濾器怎么使用

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通常你判斷某個元素是否存在用的是什么？

很多人想到的是HashMap。

確實可以將值映射到 HashMap 的 Key，然后可以在 O(1) 的時間復雜度內(nèi)返回結(jié)果，效率奇高。但是 HashMap 的實現(xiàn)也有缺點，例如存儲容量占比高，考慮到負載因子的存在，通?？臻g是不能被用滿的，而一旦你的值很多例如上億的時候，那 HashMap 占據(jù)的內(nèi)存大小就變得很可觀了。

一、布隆過濾器簡介

布隆過濾器（英語：Bloom Filter）是1970年由布隆提出的。它實際上是一個很長的二進制向量和一系列隨機映射函數(shù)。布隆過濾器可以用于檢索一個元素是否在一個集合中

如果想判斷一個元素是不是在一個集合里，一般想到的是將集合中所有元素保存起來，然后通過比較確定。鏈表、樹、散列表（又叫哈希表，Hash table）等等數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)都是這種思路。但是隨著集合中元素的增加，我們需要的存儲空間越來越大。同時檢索速度也越來越慢，上述三種結(jié)構(gòu)的檢索時間復雜度分別為O(n),O(log n),O(1)。

布隆過濾器的原理是，當一個元素被加入集合時，通過K個散列函數(shù)將這個元素映射成一個位數(shù)組中的K個點，把它們置為1。檢索時，我們只要看看這些點是不是都是1就（大約）知道集合中有沒有它了：如果這些點有任何一個0，則被檢元素一定不在；如果都是1，則被檢元素很可能在。這就是布隆過濾器的基本思想。 –引自《維基百科，自由的百科全書》

本質(zhì)上布隆過濾器是一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，比較巧妙的概率型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（probabilistic data structure）高效地插入和查詢，可以用來告訴你 “某樣東西一定不存在或者可能存在”。相比于傳統(tǒng)的 List、Set、Map 等數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，它更高效、占用空間更少，但是缺點是其返回的結(jié)果是概率性的，而不是確切的。

當你往簡單數(shù)組或列表中插入新數(shù)據(jù)時，將不會根據(jù)插入項的值來確定該插入項的索引值。這意味著新插入項的索引值與數(shù)據(jù)值之間沒有直接關(guān)系。這樣的話，當你需要在數(shù)組或列表中搜索相應值的時候，你必須遍歷已有的集合。若集合中存在大量的數(shù)據(jù)，就會影響數(shù)據(jù)查找的效率。

針對這個問題，你可以考慮使用哈希表。利用哈希表你可以通過對 “值” 進行哈希處理來獲得該值對應的鍵或索引值，然后把該值存放到列表中對應的索引位置。這意味著索引值是由插入項的值所確定的，當你需要判斷列表中是否存在該值時，只需要對值進行哈希處理并在相應的索引位置進行搜索即可，這時的搜索速度是非?？斓?。

二、布隆過濾器的結(jié)構(gòu)

根據(jù)定義，布隆過濾器可以檢查值是 “可能在集合中” 還是 “絕對不在集合中”?！翱赡堋?表示有一定的概率，也就是說可能存在一定為誤判率。那為什么會存在誤判呢？下面我們來分析一下具體的原因。

布隆過濾器（Bloom Filter）本質(zhì)上是由長度為 m 的位向量或位列表（僅包含 0 或 1 位值的列表）組成，最初所有的值均設置為 0，如下圖所示。

為了將數(shù)據(jù)項添加到布隆過濾器中，我們會提供 K 個不同的哈希函數(shù)，并將結(jié)果位置上對應位的值置為 “1”。在前面所提到的哈希表中，我們使用的是單個哈希函數(shù)，因此只能輸出單個索引值。而對于布隆過濾器來說，我們將使用多個哈希函數(shù)，這將會產(chǎn)生多個索引值。

如上圖所示，當輸入 “semlinker” 時，預設的 3 個哈希函數(shù)將輸出 2、4、6，我們把相應位置 1。假設另一個輸入 ”kakuqo“，哈希函數(shù)輸出 3、4 和 7。你可能已經(jīng)注意到，索引位 4 已經(jīng)被先前的 “semlinker” 標記了。此時，我們已經(jīng)使用 “semlinker” 和 ”kakuqo“ 兩個輸入值，填充了位向量。當前位向量的標記狀態(tài)為：

當對值進行搜索時，與哈希表類似，我們將使用 3 個哈希函數(shù)對 ”搜索的值“ 進行哈希運算，并查看其生成的索引值。假設，當我們搜索 ”fullstack“ 時，3 個哈希函數(shù)輸出的 3 個索引值分別是 2、3 和 7：

從上圖可以看出，相應的索引位都被置為 1，這意味著我們可以說 ”fullstack“ 可能已經(jīng)插入到集合中。事實上這是誤報的情形，產(chǎn)生的原因是由于哈希碰撞導致的巧合而將不同的元素存儲在相同的比特位上。

那么我們?nèi)绾芜x擇哈希函數(shù)個數(shù)和布隆過濾器長度很顯然，過小的布隆過濾器很快所有的bit位均為1，那么查詢?nèi)魏沃刀紩祷亍翱赡艽嬖凇?，起不到過濾的目的了。布隆過濾器的長度會直接影響誤報率，布隆過濾器越長其誤報率越小。

另外，哈希函數(shù)的個數(shù)也需要權(quán)衡，個數(shù)越多則布隆過濾器 bit 位置位 1 的速度越快，且布隆過濾器的效率越低；但是如果太少的話，那我們的誤報率會變高。

如何選擇適合業(yè)務的 k 和 m 值呢，幸運的是，布隆過濾器有一個可預測的誤判率（FPP）：

n 是已經(jīng)添加元素的數(shù)量；

k 哈希的次數(shù)；

m 布隆過濾器的長度（如比特數(shù)組的大小）；

極端情況下，當布隆過濾器沒有空閑空間時（滿），每一次查詢都會返回 true 。這也就意味著 m 的選擇取決于期望預計添加元素的數(shù)量 n ，并且 m 需要遠遠大于 n 。

實際情況中，布隆過濾器的長度 m 可以根據(jù)給定的誤判率（FFP）的和期望添加的元素個數(shù) n 的通過如下公式計算：

了解完上述的內(nèi)容之后，我們可以得出一個結(jié)論：當我們搜索一個值的時候，若該值經(jīng)過 K 個哈希函數(shù)運算后的任何一個索引位為 ”0“，那么該值肯定不在集合中。但如果所有哈希索引值均為 ”1“，則只能說該搜索的值可能存在集合中。

三、布隆過濾器應用

在實際工作中，布隆過濾器常見的應用場景如下：

• 網(wǎng)頁爬蟲對 URL 去重，避免爬取相同的 URL 地址；

• 反垃圾郵件，從數(shù)十億個垃圾郵件列表中判斷某郵箱是否垃圾郵箱；

• Google Chrome 使用布隆過濾器識別惡意 URL；

• Medium 使用布隆過濾器避免推薦給用戶已經(jīng)讀過的文章；

• Google BigTable，Apache HBbase 和 Apache Cassandra 使用布隆過濾器減少對不存在的行和列的查找。

除了上述的應用場景之外，布隆過濾器還有一個應用場景就是解決緩存穿透的問題。所謂的緩存穿透就是服務調(diào)用方每次都是查詢不在緩存中的數(shù)據(jù)，這樣每次服務調(diào)用都會到數(shù)據(jù)庫中進行查詢，如果這類請求比較多的話，就會導致數(shù)據(jù)庫壓力增大，這樣緩存就失去了意義。

利用布隆過濾器我們可以預先把數(shù)據(jù)查詢的主鍵，比如用戶 ID 或文章 ID 緩存到過濾器中。當根據(jù) ID 進行數(shù)據(jù)查詢的時候，我們先判斷該 ID 是否存在，若存在的話，則進行下一步處理。若不存在的話，直接返回，這樣就不會觸發(fā)后續(xù)的數(shù)據(jù)庫查詢。需要注意的是緩存穿透不能完全解決，我們只能將其控制在一個可以容忍的范圍內(nèi)。

四、布隆過濾器的優(yōu)缺點

優(yōu)點

相比于其它的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，布隆過濾器在空間和時間方面都有巨大的優(yōu)勢。布隆過濾器存儲空間和插入/查詢時間都是常數(shù)（O(k)）。另外，散列函數(shù)相互之間沒有關(guān)系，方便由硬件并行實現(xiàn)。布隆過濾器不需要存儲元素本身，在某些對保密要求非常嚴格的場合有優(yōu)勢。

布隆過濾器可以表示全集，其它任何數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)都不能；

k和m相同，使用同一組散列函數(shù)的兩個布隆過濾器的交并運算可以使用位操作進行。

缺點

但是布隆過濾器的缺點和優(yōu)點一樣明顯。誤算率是其中之一。隨著存入的元素數(shù)量增加，誤算率隨之增加。但是如果元素數(shù)量太少，則使用散列表足矣。

另外，一般情況下不能從布隆過濾器中刪除元素。我們很容易想到把位數(shù)組變成整數(shù)數(shù)組，每插入一個元素相應的計數(shù)器加1, 這樣刪除元素時將計數(shù)器減掉就可以了。然而要保證安全地刪除元素并非如此簡單。首先我們必須保證刪除的元素的確在布隆過濾器里面。這一點單憑這個過濾器是無法保證的。另外計數(shù)器回繞也會造成問題。

在降低誤算率方面，有不少工作，使得出現(xiàn)了很多布隆過濾器的變種。

五、布隆過濾器實戰(zhàn)

布隆過濾器有很多實現(xiàn)和優(yōu)化，由 Google 開發(fā)著名的 Guava 庫就提供了布隆過濾器（Bloom Filter）的實現(xiàn)。在基于 Maven 的 Java 項目中要使用 Guava 提供的布隆過濾器，只需要引入以下坐標：

<dependency>
   <groupId>com.google.guava</groupId>
   <artifactId>guava</artifactId>
   <version>28.0-jre</version>
</dependency>

在導入 Guava 庫后，我們新建一個 BloomFilterDemo 類，在 main 方法中我們通過 BloomFilter.create 方法來創(chuàng)建一個布隆過濾器，接著我們初始化 1 百萬條數(shù)據(jù)到過濾器中，然后在原有的基礎(chǔ)上增加 10000 條數(shù)據(jù)并判斷這些數(shù)據(jù)是否存在布隆過濾器中：

import com.google.common.base.Charsets;
import com.google.common.hash.BloomFilter;
import com.google.common.hash.Funnels;

public class BloomFilterDemo {
    public static void main(String[] args) {
        int total = 1000000; // 總數(shù)量
        BloomFilter<CharSequence> bf = 
          BloomFilter.create(Funnels.stringFunnel(Charsets.UTF_8), total);
        // 初始化 1000000 條數(shù)據(jù)到過濾器中
        for (int i = 0; i < total; i++) {
            bf.put("" + i);
        }
        // 判斷值是否存在過濾器中
        int count = 0;
        for (int i = 0; i < total + 10000; i++) {
            if (bf.mightContain("" + i)) {
                count++;
            }
        }
        System.out.println("已匹配數(shù)量 " + count);
    }
}

當以上代碼運行后，控制臺會輸出以下結(jié)果：

已匹配數(shù)量 1000309

很明顯以上的輸出結(jié)果已經(jīng)出現(xiàn)了誤報，因為相比預期的結(jié)果多了 309 個元素，誤判率為：

309/(1000000 + 10000) * 100 ≈ 0.030594059405940593

如果要提高匹配精度的話，我們可以在創(chuàng)建布隆過濾器的時候設置誤判率 fpp：

BloomFilter<CharSequence> bf = BloomFilter.create(
  Funnels.stringFunnel(Charsets.UTF_8), total, 0.0002
);

在 BloomFilter 內(nèi)部，誤判率 fpp 的默認值是 0.03：

// com/google/common/hash/BloomFilter.classpublic static <T> BloomFilter<T> create(Funnel<? super T> funnel, long expectedInsertions) {  return create(funnel, expectedInsertions, 0.03D);}

在重新設置誤判率為 0.0002 之后，我們重新運行程序，這時控制臺會輸出以下結(jié)果：

已匹配數(shù)量 1000003

通過觀察以上的結(jié)果，可知誤判率 fpp 的值越小，匹配的精度越高。當減少誤判率 fpp 的值，需要的存儲空間也越大，所以在實際使用過程中需要在誤判率和存儲空間之間做個權(quán)衡。

讀到這里，這篇“Java布隆過濾器怎么使用”文章已經(jīng)介紹完畢，想要掌握這篇文章的知識點還需要大家自己動手實踐使用過才能領(lǐng)會，如果想了解更多相關(guān)內(nèi)容的文章，歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道。