Redis之布隆过滤器（Bloom Filter）解读-编程知识

引进前言

隆过滤器定义

隆过滤器原理

布隆过滤器优缺点

布隆过滤器的使用场景

布谷鸟过滤器(了解)

引进前言

在实际开发中，会遇到很多要判断一个元素是否在某个集合中的业务场景，类似于垃圾邮件的识别，恶意ip地址的访问，缓存穿透等情况。类似于缓存穿透这种情况，有许多的解决方法，如：redis存储null值等，而对于垃圾邮件的识别，恶意ip地址的访问，我们也可以直接用 HashMap 去存储恶意ip地址以及垃圾邮件，然后每次访问时去检索一下对应集合中是否有相同数据。

这种思路对于数据量小的项目来说是没有问题的，但是对于大数据量的项目，如，垃圾邮件出现有十几二十万，恶意ip地址出现有上百万，或者从几十亿电话中检索出指定的电话是否在等操作，那么这十几亿的数据就会占据大几G的空间，这个时候就可以考虑一下布隆过滤器了。

网页URL的去重，垃圾邮件的判别，集合重复元素的判别，查询加速（比如基于key-value的存储系统）、数据库防止查询击穿，使用BloomFilter来减少不存在的行或列的磁盘查找。

隆过滤器定义

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。

一句话就是：由一个初始值为零的bit数组和多个哈希函数构成，用来快速判断集合中是否存在某个元素。

布隆过滤器可以用于查询一个元素是否存在于一个集合当中，查询结果为以下二者之一：

这个元素可能存在于这个集合当中。
这个元素一定不存在于这个集合当中。

隆过滤器原理

当一个元素被加入集合时，通过 K 个 Hash 函数将这个元素映射成一个位阵列（Bit array）中的 K 个点，把它们置为 1。检索时，只要看看这些点是不是都是 1 就（大约）知道集合中有没有它了。

插入key时

使用多个hash函数对key进行hash运算得到多个整数索引值，对位数组长度进行取模运算得到多个位置，每个hash函数都会得到一个不同的位置，将这几个位置都置1就完成了add操作。

例如，我们添加一个字符串wmyskxz，对字符串进行多次hash(key) → 取模运行→ 得到坑位

查找key时

将这个key的多个位置上的值取出来，只要有其中一位是零就表示这个key不存在，但如果都是1，则不一定存在对应的key。（也就是有，不一定有，无，就一定无）

比如我们在 add 了字符串wmyskxz数据之后，很明显下面1/3/5 这几个位置的 1 是因为第一次添加的 wmyskxz 而导致的。

此时我们查询一个没添加过的不存在的字符串inexistent-key，它有可能计算后坑位也是1/3/5 ，这就是误判了

显然的，插入数据越多，1的位数越多，误报的概率越大。当实际元素数量超过初始化数量时,应该对布隆过滤器进行重建,重新分配一个 size更大的过滤器,再将所有的历史元素批量add进行

布隆过滤器优缺点

优点：高效插入和查询，内存占用空间少。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。

缺点不能删除元素。 (因为删掉元素会导致误判率增加,因为hash冲突同一个位置可能存的东西是多个共有的,你删除一个元素的同时可能也把其它的删除了) 存在误判(不同的数据可能出来相同的hash值)

布隆过滤器的使用场景

①.解决缓存穿透的问题

缓存穿透是什么一般情况下,先查询缓存redis是否有该条数据,缓存中没有时,再查询数据库当数据库也不存在该条数据时,每次查询都要访问数据库,这就是缓存穿透。
缓存透带来的问题是,当有大量请求查询数据库不存在的数据时,就会给数据库带来压力,甚至会拖垮数据库可以使用布隆过滤器解决缓存穿透的问题把已存在数据的key存在布隆过滤器中,相当于redis前面挡着一个布隆过滤器。
当有新的请求时,先到布隆过滤器中查询是否存在: 如果布隆过滤器中不存在该条数据则直接返回；如果布隆过滤器中已存在,才去查询缓存redis,如果redis里没查询到则穿透到Mysql数据库

②. 黑名单校验