【转】BloomFilter——大规模数据处理利器

我要吃章鱼丸子

那些优雅的数据结构(1) : BloomFilter——大规模数据处理利器Posted on 2011-01-02 19:08 苍梧 阅读(37504) 评论(25) 编辑 收藏

原文 http://www.cnblogs.com/heaad/archive/2011/01/02/1924195.html

BloomFilter——大规模数据处理利器

　　Bloom Filter是由Bloom在1970年提出的一种多哈希函数映射的快速查找算法。通常应用在一些需要快速判断某个元素是否属于集合，但是并不严格要求100%正确的场合。

. E5 W7 x7 B. W- U7 f8 e3 _

一. 实例

　　为了说明Bloom Filter存在的重要意义，举一个实例：

　　假设要你写一个网络蜘蛛（web crawler）。由于网络间的链接错综复杂，蜘蛛在网络间爬行很可能会形成“环”。为了避免形成“环”，就需要知道蜘蛛已经访问过那些URL。给一个URL，怎样知道蜘蛛是否已经访问过呢？稍微想想，就会有如下几种方案：

　　1. 将访问过的URL保存到数据库。

　　2. 用HashSet将访问过的URL保存起来。那只需接近O(1)的代价就可以查到一个URL是否被访问过了。

　　3. URL经过MD5或SHA-1等单向哈希后再保存到HashSet或数据库。

　　4. Bit-Map方法。建立一个BitSet，将每个URL经过一个哈希函数映射到某一位。

　　方法1~3都是将访问过的URL完整保存，方法4则只标记URL的一个映射位。

　　以上方法在数据量较小的情况下都能完美解决问题，但是当数据量变得非常庞大时问题就来了。

　　方法1的缺点：数据量变得非常庞大后关系型数据库查询的效率会变得很低。而且每来一个URL就启动一次数据库查询是不是太小题大做了？

　　方法2的缺点：太消耗内存。随着URL的增多，占用的内存会越来越多。就算只有1亿个URL，每个URL只算50个字符，就需要5GB内存。

　　方法3：由于字符串经过MD5处理后的信息摘要长度只有128Bit，SHA-1处理后也只有160Bit，因此方法3比方法2节省了好几倍的内存。

　　方法4消耗内存是相对较少的，但缺点是单一哈希函数发生冲突的概率太高。还记得数据结构课上学过的Hash表冲突的各种解决方法么？若要降低冲突发生的概率到1%，就要将BitSet的长度设置为URL个数的100倍。

　　实质上上面的算法都忽略了一个重要的隐含条件：允许小概率的出错，不一定要100%准确！也就是说少量url实际上没有没网络蜘蛛访问，而将它们错判为已访问的代价是很小的——大不了少抓几个网页呗。

二. Bloom Filter的算法

　　废话说到这里，下面引入本篇的主角——Bloom Filter。其实上面方法4的思想已经很接近Bloom Filter了。方法四的致命缺点是冲突概率高，为了降低冲突的概念，Bloom Filter使用了多个哈希函数，而不是一个。

   　Bloom Filter算法如下：

  　 创建一个m位BitSet，先将所有位初始化为0，然后选择k个不同的哈希函数。第i个哈希函数对字符串str哈希的结果记为h（i，str），且h（i，str）的范围是0到m-1 。

(1) 加入字符串过程

　　下面是每个字符串处理的过程，首先是将字符串str“记录”到BitSet中的过程：

　　对于字符串str，分别计算h（1，str），h（2，str）…… h（k，str）。然后将BitSet的第h（1，str）、h（2，str）…… h（k，str）位设为1。

　　图1.Bloom Filter加入字符串过程

　　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。

/ z, W! B$ Z% o- e1 R; J7 h

　　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。

5 t2 l; K: S  K2 C- {5 H

　　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。

; I- i6 F" [6 @. W4 u. I2 }

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)Bit数组大小选择

   　　哈希函数个数k、位数组大小m、加入的字符串数量n的关系可以参考参考文献1。该文献证明了对于给定的m、n，当 k = ln(2)* m/n 时出错的概率是最小的。

   　　同时该文献还给出特定的k，m，n的出错概率。例如：根据参考文献1，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 ，这个概率基本能满足网络爬虫的需求了。  

3 h' i( _4 ?5 M8 N

四. Bloom Filter实现代码

  　 下面给出一个简单的Bloom Filter的Java实现代码：

[url=][/url]
import java.util.BitSet;
! E8 ^1 I4 q% X7 Q2 ?0 G/ h9 n
publicclass BloomFilter
1 ]0 ?5 H5 X( q0 V{
/* BitSet初始分配2^24个bit */
1 i( T6 w% G* ?5 Jprivatestaticfinalint DEFAULT_SIZE =1<<25;
/* 不同哈希函数的种子，一般应取质数 */
; O- h$ m( i5 h! L6 [; A7 |+ Cprivatestaticfinalint[] seeds =newint[] { 5, 7, 11, 13, 31, 37, 61 };
. g, O$ _) E3 p8 vprivate BitSet bits =new BitSet(DEFAULT_SIZE);
/* 哈希函数对象 */
/ f  g; {* ^8 L) k1 gprivate SimpleHash[] func =new SimpleHash[seeds.length];
$ x5 x0 m& v+ J5 e# u
public BloomFilter()
- S2 p# d. x2 y5 n{
$ s& X4 T7 P* K- z; Ufor (int i =0; i < seeds.length; i++)
{
' [: k& k+ Y! K+ R5 c6 m2 s7 |+ Afunc =new SimpleHash(DEFAULT_SIZE, seeds);
, _3 k( I& _4 L* p; _- ~}
% m# x7 V: m1 q2 Y; y' L7 N( C: E1 q}
% L2 X: l% j9 \* a$ h' l. Y
// 将字符串标记到bits中
: o* n6 Q: w, u! D$ f# |publicvoid add(String value)
{
, ~0 o% i# P% cfor (SimpleHash f : func)
{
: W  y" V' o" ]: P  kbits.set(f.hash(value), true);
3 l+ b* v6 ~0 \0 M}
& i1 A$ G0 {  h9 b5 K' }3 [; F  ~}
. B" n+ x; Z. A- i' e$ f5 G2 d/ i
, Y* C! l/ i5 l9 q9 _# d- M6 V//判断字符串是否已经被bits标记
publicboolean contains(String value)
{
6 R2 H( x0 p! ~$ H& uif (value ==null)
. b' q* Z2 f) B( C{
returnfalse;
1 d4 B, I  u3 l4 i' l) C}
boolean ret =true;
7 w3 A# Q# v" l8 Hfor (SimpleHash f : func)
1 g: |* X0 k' c8 C* P$ ^{
ret = ret && bits.get(f.hash(value));
}
return ret;
2 [8 D. @. i' |4 s/ y% g* j& P$ n}
9 c- O0 |, E2 \0 r5 F4 I
/* 哈希函数类 */
- a+ D1 i3 P8 R+ Qpublicstaticclass SimpleHash
{
4 ], K( s8 f) J- ^  S6 Gprivateint cap;
privateint seed;
: P( L" f7 p. X$ f3 i2 w; h
public SimpleHash(int cap, int seed)
& W/ h2 \6 A% O6 }% o{
this.cap = cap;
this.seed = seed;
, Y' o& K( j" I3 d2 o9 |0 r}
" u  B; J' b# y8 w+ ~7 r. z
//hash函数，采用简单的加权和hash
publicint hash(String value)
# q7 F; m# C0 c{
) Q# [; u- v0 S- J' X' Uint result =0;
% [/ E, a3 `5 ^- t7 A  U2 Hint len = value.length();
for (int i =0; i < len; i++)
0 d/ d8 {% V* S- d{
result = seed * result + value.charAt(i);
7 @# |& U! x- N7 L8 K0 R}
0 x4 \4 W3 u! |+ T  Ereturn (cap -1) & result;
, {7 W1 W8 P' r& @}
}
, |7 G1 ], y+ x, V' |  H}

# P1 P# {6 ?1 G: f) g# H+ @& J[url=][/url]



. T2 u% ?" t) l  {0 _" j) M& x# Y

参考文献：

+ P" R% p0 G. b9 @  E/ @( \

[1]Pei Cao. Bloom Filters - the math.

http://pages.cs.wisc.edu/~cao/papers/summary-cache/node8.html

[2]Wikipedia. Bloom filter.

http://en.wikipedia.org/wiki/Bloom_filter

/ N+ K( H1 @. M) n! F

( A/ C- {. B* n9 H) X4 p