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浅谈布隆过滤器

作者:互联网

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前言

前边不是讲了两篇位运算的嘛,想着把这个布隆过滤器写上,凑个整。

位运算 - 初见
位图原理及实现

这篇就轻松点聊聊,不谈代码,就讲理论。

本篇基本内容来自:
https://www.jianshu.com/p/2104d11ee0a2
https://cloud.tencent.com/developer/article/1136056

布隆加速器?

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。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。

为什么要用布隆过滤器?

1、相比于传统的 List、Set、Map 等数据结构,它更高效、占用空间更少。
2、单纯的int型数据,可以使用上面的位图来处理,不过字符串呢?是吧。

布隆过滤器数据结构!!

初始状态时,Bloom Filter是一个包含m位的位数组,每一位都置为0。
长这样:

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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:

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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:

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问题已经初现端倪了。当下面那个位图的饱和度越来越高,判断将要插入的字符串是否已存在就难免有失误。
但是判断那个字符串不存在那不会失误,不存在就是不存在。

布隆过滤器删除数据

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。

Counting Bloom Filter 的出现,解决了上述问题,它将标准 Bloom Filter 位数组的每一位扩展为一个小的计数器(Counter),在插入元素时给对应的 k (k 为哈希函数个数)个 Counter 的值分别加 1,删除元素时给对应的 k 个 Counter 的值分别减 1。Counting Bloom Filter 通过多占用几倍的存储空间的代价, 给 Bloom Filter 增加了删除操作。基本原理是不是很简单?看下图就能明白它和 Bloom Filter 的区别在哪。

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Counter 大小的选择

篇幅略长,公式略多,可以直接看原文:https://cloud.tencent.com/developer/article/1136056

如何选择哈希函数个数和布隆过滤器长度

很显然,过小的布隆过滤器很快所有的 bit 位均为 1,那么查询任何值都会返回“可能存在”,起不到过滤的目的了。布隆过滤器的长度会直接影响误报率,布隆过滤器越长其误报率越小。

另外,哈希函数的个数也需要权衡,个数越多则布隆过滤器 bit 位置位 1 的速度越快,且布隆过滤器的效率越低;但是如果太少的话,那我们的误报率会变高。

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如何选择适合业务的 k 和 m 值呢,这里直接贴一个公式:

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标签:浅谈,Counter,布隆,Filter,哈希,过滤器,Bloom
来源: https://blog.51cto.com/u_15197573/2772395