1.布隆过滤器的概念

• 定义

  • 布隆过滤器:是⼀种概率型数据结构，特点是⾼效的插⼊和查询，能明确告知某个字符串⼀定不存在或者可能存在；

• 优点和缺点

  • 优点：布隆过滤器相⽐传统的查询结构更加⾼效，占⽤空间更⼩；
    • 例如：hash，set，map等数据结构-》冲突率高的时候，插入和查询效率降低
  • 缺点：是它返回的结果是概率性的，也就是说结果存在误差的（假阳率），虽然这个误差是可控的；同时它不⽀持删除操作；

• 组成：位图（bit数组）+ n个hash函数

• 工作原理

  • 插入：当⼀个元素加⼊位图时，通过k个hash函数将这个元素映射到位图的k个点，并把它们置为1；
  • 检索：当检索时，再通过k个hash函数运算检测位图的k个点是否都为1；
    • 如果有不为1的点，那么认为不存在；如果全部为1，则可能存在（存在误差）；
  • 删除不支持：在位图中每个槽位只有两种状态（0或者1），⼀个槽位被设置为1状态，但不明确它被设置了多少次；
    • 也就是不知道被多少个str1哈希映射以及是被哪个hash函数映射过来的；所以不⽀持删除操作；

• 实际中使用布隆过滤器

  • 确定n和p，网站计算出m和k -》https://hur.st/bloomfilter

    n       -- 布隆过滤器中元素的个数，如上图 只有str1和str2 两个元素 那么 n=2
    p       -- 假阳率，在0-1之间  0.000000
    m       -- 位图所占空间
    k       -- hash函数的个数
    	
    公式如下：
    n = ceil(m / (-k / log(1 - exp(log(p) / k))))
    p = pow(1 - exp(-k / (m / n)), k)
    m = ceil((n * log(p)) / log(1 / pow(2, log(2))));
    k = round((m / n) * log(2));
    

  • 对于k个哈希函数的选择 -》在双重hash的基础上进行扩展

    // 采⽤⼀个hash函数，给hash传不同的种⼦偏移值
    // #define MIX_UINT64(v) ((uint32_t)((v>>32)^(v)))
    uint64_t hash1 = MurmurHash2_x64(key, len, Seed);
    uint64_t hash2 = MurmurHash2_x64(key, len, MIX_UINT64(hash1));
    for (i = 0; i < k; i++)  // k 是hash函数的个数
    {
      Pos[i] = (hash1 + i*hash2) % m; // m 是位图的⼤⼩
    }
    // 通过这种⽅式来模拟 k 个hash函数
    

2.为什么出现这项技术

• 需要对海量字符串类型的数据进行过滤，减少一些比对，或者剔除一些垃圾数据

• 背景1：缓存穿透问题如何解决

  • 缓存场景：为了减轻数据库（mysql）的访问压力，在server端与mysql之间加⼊⼀层缓冲数据层（⽤来存放热点数据）;
  • 缓存穿透：server端向数据库请求数据时，缓存数据库（redis）和落盘数据库（mysql）都不包含该数据，大量的数据请求压⼒全部涌向落盘数据库（mysql），导致超出负载;

    • 原因：⿊客利⽤漏洞伪造数据攻击或者内部业务bug重复⼤量请求不存在的数据；

    • 解决方案：如图 3 的描述；

      • 方案一：在redis设置key过期
      • 方案二：在sever端使用布隆过滤器

• 背景2：从海量数据中查询某字符串是否存在

  • 为什么不使用set/map或者unordered_map

    • 即便set和map的查询效率如此之高，但是每一次比较都是比较的字符串，这样查询效率仍然是消耗效率
    • 虽然unordered_map由于使用了hashtable不需要比较字符串，但是需要存储具体字符串(key值--》string)，如果数据量⼤，提供不了⼏百G的内存；set/map也一样
    • 并且hashtable在出现冲突的时候仍然需要比较字符串

  • 因此使用布隆过滤器这种数据结构非常有用

3.常用使用形式----》用途

• 应用背景

  • 在使⽤word⽂档时，word如何判断某个单词是否拼写正确？控制误差 假阳率
  • ⽹络爬⾍程序，怎么让它不去爬相同的url⻚⾯？允许有误差
  • 垃圾邮件（短信）过滤算法如何设计？允许有误差
  • 公安办案时，如何判断某嫌疑⼈是否在⽹逃名单中？控制误差 假阳率
  • 缓存穿透问题如何解决？允许有误差

4.总结

• 如果比较的key值是便于比较的类型（int...）,支持插入查询删除操作，使用set/map
• 如果是少量字符串（冲突率低）的形式，且支持插入查询删除操作，使用unordered_map
• 如果数据量很大（冲突率高），字符串的形式，且不需要删除操作的时候，使用布隆过滤器

5.相关联的，相对比的技术

• set/map/unordered_map底层实现原理

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