布隆过滤器的相关知识

1：简介

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。

2：结构

计算某元素x是否在一个集合中，首先能想到的方法就是将所有的已知元素保存起来构成一个集合R，然后用元素x跟这些R中的元素一一比较来判断是否存在于集合R中；我们可以采用链表等数据结构来实现。但是，随着集合R中元素的增加，其占用的内存将越来越大。

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：

3：删除

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。

如果希望支持进行删除操作，可以使用Counting Bloom filter，该类型的过滤器存在占用更多资源的问题。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。

4: 优点

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。

5：缺点

（1）：Hash存在一个冲突（碰撞）的问题，用同一个Hash得到的两个key的哈希值有可能相同。为了减少冲突，我们可以多引入几个Hash，如果通过其中的一个Hash值我们得出某元素不在集合中，那么该元素肯定不在集合中。只有在所有的Hash函数告诉我们该元素在集合中时，才能确定该元素存在于集合中。但是这种方式也只能减少漏判的概率，但是不能绝对的消除。

（2）：Bloom Filter无法从Bloom Filter集合中删除一个元素。因为该元素对应的位会牵动到其他的元素。所以一个简单的改进就是 counting Bloom filter，用一个counter数组代替位数组，就可以支持删除了。 此外，Bloom Filter的hash函数选择会影响算法的效果。

6: 面向大Value

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。

例如根据key的hash值对bitmap求余的方式进行使用。

（1）：拆分后，同一个key的哈希函数落在不同的bitMap上，这种方式同一个key在不同的节点上，会降低查询的效率。

（2）：拆分后，落在一个bitMap上

7：redis使用布隆过滤器可存放空间

    结合Redis的BitMap能够解决，唯一需要注意的是Redis的BitMap只支持2^32大小，对应到内存也就是512MB,数组的下标最大只能是2^32-1。

不过这个限制可以通过构建多个Redis的Bitmap通过hash取模的方式分散一下即可。万分之一的误判率，512MB可以放下2亿条数据。

8：总结

（1）：布隆过滤器可以应对去重的场景；

（2）：可以应对缓存宕机的情况，防止大量请求发到了数据库。