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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。布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都比一般的算法要好的多,缺点是有一定的误识别率和删除困难。 展开全文
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。布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都比一般的算法要好的多,缺点是有一定的误识别率和删除困难。
信息
提出时间
1970年
提出者
布隆
中文名
布隆过滤器
外文名
Bloom Filter
布隆过滤器基本概念
如果想要判断一个元素是不是在一个集合里,一般想到的是将所有元素保存起来,然后通过比较确定。链表,树等等数据结构都是这种思路. 但是随着集合中元素的增加,我们需要的存储空间越来越大,检索速度也越来越慢(O(n),O(logn))。不过世界上还有一种叫作散列表(又叫哈希表,Hash table)的数据结构。它可以通过一个Hash函数将一个元素映射成一个位阵列(Bit array)中的一个点。这样一来,我们只要看看这个点是不是1就可以知道集合中有没有它了。这就是布隆过滤器的基本思想。Hash面临的问题就是冲突。假设Hash函数是良好的,如果我们的位阵列长度为m个点,那么如果我们想将冲突率降低到例如 1%, 这个散列表就只能容纳m / 100个元素。显然这就不叫空间效率了(Space-efficient)了。解决方法也简单,就是使用多个Hash,如果它们有一个说元素不在集合中,那肯定就不在。如果它们都说在,虽然也有一定可能性它们在说谎,不过直觉上判断这种事情的概率是比较低的。
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  • 布隆过滤器

    2016-03-28 16:31:03
    布隆过滤器
  • 文章目录布隆过滤器 - Redis 布隆过滤器,Guava 布隆过滤器 BloomFilter1、布隆过滤器的起源,用途2、布隆过滤器的概念3、布隆过滤器的优缺点1、优点2、缺点4、应用场景5、布隆过滤器的工作原理6、布隆过滤器的设计 ...

    布隆过滤器 - Redis 布隆过滤器,Guava 布隆过滤器 BloomFilter


    1、布隆过滤器的起源,用途

    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。布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都比一般的算法要好的多,缺点是有一定的误识别率和删除困难。

    2、布隆过滤器的概念

    如果想要判断一个元素是不是在一个集合里,一般想到的是将所有元素保存起来,然后通过比较确定。链表,树等等数据结构都是这种思路. 但是随着集合中元素的增加,我们需要的存储空间越来越大,检索速度也越来越慢(O(n),O(logn))。不过世界上还有一种叫作散列表(又叫哈希表,Hash table)的数据结构。它可以通过一个Hash函数将一个元素映射成一个位阵列(Bit array)中的一个点。这样一来,我们只要看看这个点是不是1就可以知道集合中有没有它了。这就是布隆过滤器的基本思想。

    Hash面临的问题就是冲突。假设Hash函数是良好的,如果我们的位阵列长度为m个点,那么如果我们想将冲突率降低到例如 1%, 这个散列表就只能容纳m / 100个元素。显然这就不叫空间效率了(Space-efficient)了。解决方法也简单,就是使用多个Hash,如果它们有一个说元素不在集合中,那肯定就不在。如果它们都说在,虽然也有一定可能性它们在说谎,不过直觉上判断这种事情的概率是比较低的。

    3、布隆过滤器的优缺点

    1、优点

    相比于其它的数据结构,布隆过滤器在空间和时间方面都有巨大的优势。布隆过滤器存储空间和插入/查询时间都是常数。另外, Hash函数相互之间没有关系,方便由硬件并行实现。布隆过滤器不需要存储元素本身,在某些对保密要求非常严格的场合有优势。

    布隆过滤器可以表示全集,其它任何数据结构都不能。

    2、缺点

    但是布隆过滤器的缺点和优点一样明显。误算率是其中之一。随着存入的元素数量增加,误算率随之增加。常见的补救办法是建立一个小的白名单,存储那些可能被误判的元素。但是如果元素数量太少,则使用散列表足矣。

    另外,一般情况下不能从布隆过滤器中删除元素。我们很容易想到把位列阵变成整数数组,每插入一个元素相应的计数器加1, 这样删除元素时将计数器减掉就可以了。然而要保证安全的删除元素并非如此简单。首先我们必须保证删除的元素的确在布隆过滤器里面. 这一点单凭这个过滤器是无法保证的。另外计数器回绕也会造成问题。

    在降低误算率方面,有不少工作,使得出现了很多布隆过滤器的变种。

    4、应用场景

    • 网页URL 去重
    • 垃圾邮件识别
    • 黑名单
    • 查询加速【比如基于KV结构的数据】
    • 集合元素重复的判断
    • 缓存穿透

    5、布隆过滤器的工作原理

    布隆过滤器本身是一个很长的二进制向量,既然是二进制的向量,那么显而易见的,存放的不是0,就是1。

    新建一个16位的布隆过滤器,如图
    在这里插入图片描述

    有一个对象,我们通过

    • 方式一计算他的hash值,得到hash = 2
    • 方式二计算他的hash值,得到hash = 9
    • 方式三计算他的hash值,得到hash = 5

    通过三个方法计算得到三个数值,我们把这三个数值对应的布隆过滤器向量值改为1,表明该位置有值。

    第二个对象,加入得到值1 6 3,就把1 6 3 改为1

    对于布隆过滤器本身来说,并没有存储任何数据,只是计算该数据的位置,然后存储向量值

    那么,如果需要判断某个数据是否存在于布隆过滤器,就只需要判断计算出来的所有向量值是否都为1即可


    但是:

    当存储的数据向量不断增多,就可能会出现,2 9 5 向量值都为1,但是实际上没有这个数据的情况,这样就导致了,布隆过滤器只能判断某个数据一定不存在,但是不能保证某个数据一定存在。

    另外,因为一个向量位置可能被多个对象映射,所以,布隆过滤器无法删除数据

    6、布隆过滤器的设计

    布隆过滤器思路比较简单,但是对于布隆过滤器的随机映射函数设计,需要计算几次,向量长度设置为多少比较合适,这个才是需要认真讨论的。

    如果向量长度太短,会导致误判率直线上升。
    如果向量太长,会浪费大量内存。
    如果计算次数过多,会占用计算资源,且很容易很快就把过滤器填满。

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