BloomFilter–大规模数据处理利器[转]

　　很简单吧？这样就将字符串str映射到BitSet中的k个二进制位了。

(2)?检查字符串是否存在的过程

　　下面是检查字符串str是否被BitSet记录过的过程：

　　对于字符串str，分别计算h（1，str），h（2，str）…… h（k，str）。然后检查BitSet的第h（1，str）、h（2，str）…… h（k，str）位是否为1，若其中任何一位不为1则可以判定str一定没有被记录过。若全部位都是1，则“认为”字符串str存在。

　　若一个字符串对应的Bit不全为1，则可以肯定该字符串一定没有被Bloom Filter记录过。（这是显然的，因为字符串被记录过，其对应的二进制位肯定全部被设为1了）

　　但是若一个字符串对应的Bit全为1，实际上是不能100%的肯定该字符串被Bloom Filter记录过的。（因为有可能该字符串的所有位都刚好是被其他字符串所对应）这种将该字符串划分错的情况，称为false positive?。

(3)?删除字符串过程

???字符串加入了就被不能删除了，因为删除会影响到其他字符串。实在需要删除字符串的可以使用Counting bloomfilter(CBF)，这是一种基本Bloom Filter的变体，CBF将基本Bloom Filter每一个Bit改为一个计数器，这样就可以实现删除字符串的功能了。

　　Bloom Filter跟单哈希函数Bit-Map不同之处在于：Bloom Filter使用了k个哈希函数，每个字符串跟k个bit对应。从而降低了冲突的概率。

三. Bloom Filter参数选择

?(1)哈希函数选择

???　　哈希函数的选择对性能的影响应该是很大的，一个好的哈希函数要能近似等概率的将字符串映射到各个Bit。选择k个不同的哈希函数比较麻烦，一种简单的方法是选择一个哈希函数，然后送入k个不同的参数。

(2) m,n,k值，我们如何取值

我们定义：

可能把不属于这个集合的元素误认为属于这个集合（False Positive）

不会把属于这个集合的元素误认为不属于这个集合（False Negative）。

?

哈希函数的个数k、位数组大小m、加入的字符串数量n的关系。哈希函数个数k取10，位数组大小m设为字符串个数n的20倍时，false positive发生的概率是0.0000889?，即10万次的判断中，会存在9次误判，对于一天1亿次的查询，误判的次数为9000次。?

?

算法分析：

我们假设kn<m且各个哈希函数是完全随机的。当集合S={x1, x2,…,xn}的所有元素都被k个哈希函数映射到m位的位数组中时，这个位数组中某一位还是0的概率是：

False Positive的概率是：

p’表示1的概率,k次方表示8次hash都为1的概率。

?当?k = ln 2 * m/n 时，右边的等式值最小，此时等式转变成:

?

?四. Bloom Filter实现代码（简易版）

??　下面给出一个简单的Bloom Filter的Java实现代码：

package org.magnus.utils;import java.util.BitSet;//传统的Bloom filter 不支持从集合中删除成员。//Counting Bloom filter由于采用了计数，因此支持remove操作。//基于BitSet来实现，性能上可能存在问题public class SimpleBloomFilter {    //DEFAULT_SIZE为2的25次方    private static final int DEFAULT_SIZE = 2 << 24;    /* 不同哈希函数的种子，一般应取质数,seeds数据共有7个值，则代表采用7种不同的HASH算法 */    private static final int[] seeds = new int[] { 5, 7, 11, 13, 31, 37, 61 };    //BitSet实际是由“二进制位”构成的一个Vector。假如希望高效率地保存大量“开－关”信息，就应使用BitSet.    //BitSet的最小长度是一个长整数（Long）的长度：64位    private BitSet bits = new BitSet(DEFAULT_SIZE);    /* 哈希函数对象 */    private SimpleHash[] func = new SimpleHash[seeds.length];    public static void main(String[] args) {       String value = "stone2083@yahoo.cn";       //定义一个filter，定义的时候会调用构造函数，即初始化七个hash函数对象所需要的信息。       SimpleBloomFilter filter = new SimpleBloomFilter();       //判断是否包含在里面。因为没有调用add方法，所以肯定是返回false       System.out.println(filter.contains(value));       filter.add(value);       System.out.println(filter.contains(value));    }    //构造函数    public SimpleBloomFilter() {       for (int i = 0; i < seeds.length; i++) {           //给出所有的hash值，共计seeds.length个hash值。共7位。           //通过调用SimpleHash.hash(),可以得到根据7种hash函数计算得出的hash值。           //传入DEFAULT_SIZE(最终字符串的长度），seeds[i](一个指定的质数)即可得到需要的那个hash值的位置。           func[i] = new SimpleHash(DEFAULT_SIZE, seeds[i]);       }    }    // 将字符串标记到bits中，即设置字符串的7个hash值函数为1    public void add(String value) {       for (SimpleHash f : func) {           bits.set(f.hash(value), true);       }    }    //判断字符串是否已经被bits标记    public boolean contains(String value) {       //确保传入的不是空值       if (value == null) {           return false;       }       boolean ret = true;       //计算7种hash算法下各自对应的hash值，并判断       for (SimpleHash f : func) {           //&&是boolen运算符，只要有一个为0，则为0。即需要所有的位都为1，才代表包含在里面。           //f.hash(value)返回hash对应的位数值           //bits.get函数返回bitset中对应position的值。即返回hash值是否为0或1。           ret = ret && bits.get(f.hash(value));       }       return ret;    }    /* 哈希函数类 */    public static class SimpleHash {       //cap为DEFAULT_SIZE的值，即用于结果的最大的字符串长度。       //seed为计算hash值的一个给定key，具体对应上面定义的seeds数组       private int cap;       private int seed;       public SimpleHash(int cap, int seed) {           this.cap = cap;           this.seed = seed;       }       //计算hash值的具体算法,hash函数，采用简单的加权和hash       public int hash(String value) {           //int的范围最大是2的31次方减1，或超过值则用负数来表示           int result = 0;           int len = value.length();           for (int i = 0; i < len; i++) {              //数字和字符串相加，字符串转换成为ASCII码              result = seed * result + value.charAt(i);              //System.out.println(result+"--"+seed+"*"+result+"+"+value.charAt(i));           }       //  System.out.println("result="+result+";"+((cap - 1) & result));       //  System.out.println(414356308*61+'h');  执行此运算结果为负数，为什么？           //&是java中的位逻辑运算，用于过滤负数（负数与进算转换成反码进行）。           return (cap - 1) & result;       }    }}

五：Bloom Filter的优点及应用。

1.2????优缺点分析

1.2.1????????优点：

节约缓存空间（空值的映射），不再需要空值映射。

减少数据库或缓存的请求次数。

提升业务的处理效率以及业务隔离性。

?

1.2.2????????缺点：

存在误判的概率。

传统的Bloom Filter不能作删除操作。

?

1.3????使用场景

?????????? 适用于特定场景，能够有效的解决数据库空查问题。

?????????以公司的某小表查询为例，该表每天查询量20亿次左右，且数据库中存在大量的下面的空查:

???????? 目前表中的记录为8w,即n的值为8w, m=20*n=160w，占用空间大小195KB。以type||CONTENT复合键作为key值，假设HASH次数k取值为6,误判率为:0.0303%(10000次中存在3次误判)。HASH次数的最优解为14，当k=14时，误判率为：0.014%(10000次中存在1-2次误判)。

测试过程及结果如下（源代码见附件）：

测试场景1：m=1600000;n=80000;最优解k=14;m/n=20;k的次数为:6;对1000w数据进行判定:

?

???????

?测试结果：

2000w数据误判的记录为：3035，误判率约为0.03035%（和理论值0.0303%相差不大）。判断2000万数据的时间为25秒。平均一次判断时间为:2.5微秒。平均一次hash时间为0.417微秒。

测试场景2：m=1600000;n=80000;最优解k=14;m/n=20;k的次数为:6;对2000w数据进行判定:????测试结果：2000w数据误判的记录为：5839，误判率约为0.029%（理论值为0. 0303%）。判断1000万数据的时间为51秒。平均一次判断时间为:2.55微秒。平均一次hash时间为0.425微秒。测试场景3：m=1600000;n=80000;最优解k=14;m/n=20;k的次数为:14;对1000w数据进行判定?:??测试结果：1000w数据误判的记录为：605，误判率约为0.00605%（和理论值0. 014%相差不大）。判断1000万数据的时间为37秒。平均一次判断时间为:3.7微秒。平均一次hash时间为0.265微秒。?

?

测试场景4：m=1600000;n=80000;最优解k=14;m/n=20;k的次数为:14;对2000w数据进行判定:?测试结果：2000w数据误判的记录为：1224，误判率约为0.00612%（理论值为0.014%）。判断1000万数据的时间为84秒。平均一次判断时间为:4.2微秒。平均一次hash时间为0.3微秒。

?

?????????其它测试略。

?

结论:

测试m/nK（括号内为最优解）数据基数误判数误判率理论值用时（单位：秒）一次判定时间(单位：微秒)一次Hash时间(单位：微秒.估参考)1206(14)1000W30350.03035%0.0303%252.50.4172206(14)2000W58390.029%0.0303%512.550.42532014(14)1000W6050.00605%0.014%373.70.26542014(14)2000W12240.00612%0.014%844.20.352020(14)1000W9140.00914%不计算484.80.2462020(14)2000W18810.00941%不计算994.950.24757107（7）1000w5178540.786%0.819%414.10.59853（3）1000w9014119.014%9.2%313.11.033921(1)1000w391072639.107%39.3%292.92.91022(1)1000w396106539.61%40%303.03.01125(1)1000w643669664.37%不计算767.61.52

?

一次判断时间计算方式为：总时间/总次数

一次HASH所需时间计算方式为：一次判定时间/每次判断需要的hash数。

一次HASH所需时间，当执行hash次数越少，基数越小，误差越大。当一次判断所需的hash次数越大时，一次hash时间越精确。

?

结论：

m/n的比值越大越好，比较越大，误判率会越代，但同时会使用更多的空间成本。

???????? Hash次数增加带来的收益并不大。需要在条件允许的情况下，尽量的扩大m/n的值。

?

六：实施方案思考

?????????适用于一些黑名单,垃圾邮件等的过滤。

?????????当位数组较小时，可以作本地jvm缓存。

当位数组较大时，可以做基于tair的缓存，此时可能需要开辟单独的应用来提供查询支持。

?????????此方案，适用的应用场景需要能够容忍，位数组和的延时。