【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
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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。

9 p' A2 O% H* w' x4 V& m* s

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。

# E' _5 q4 m+ e- f

(2) 检查字符串是否存在的过程

  V7 B' u$ v8 S2 `

　　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 。

- z1 u2 P6 L% N1 Q' a" O9 X

(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。

( N. U/ r" Z, L6 B( h% s

　　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。

  }  \$ t7 q( M( ?' o

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。  

0 A- N  A: V. }8 `; b

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]
2 e) F6 b9 J, H, _# Ximport java.util.BitSet;

publicclass BloomFilter
{
0 V9 x$ W$ }. y, F/* BitSet初始分配2^24个bit */
privatestaticfinalint DEFAULT_SIZE =1<<25;
: k2 D% n8 n0 }+ p, @) k# E5 o/* 不同哈希函数的种子，一般应取质数 */
$ t- `4 F  {% Kprivatestaticfinalint[] seeds =newint[] { 5, 7, 11, 13, 31, 37, 61 };
5 z$ n- |1 c$ r6 `& u  T1 t) \9 |5 Aprivate BitSet bits =new BitSet(DEFAULT_SIZE);
4 ?) o$ R' m0 T: Z/* 哈希函数对象 */
private SimpleHash[] func =new SimpleHash[seeds.length];
2 Z# i* |! @0 I) b% q& d5 I
public BloomFilter()
{
for (int i =0; i < seeds.length; i++)
{
func =new SimpleHash(DEFAULT_SIZE, seeds);
7 a$ |7 R% `9 I+ b8 L1 X}
}

! O+ v3 u- M" S. U// 将字符串标记到bits中
/ }) f( D1 t- q  ]' B, p" K/ ]1 Upublicvoid add(String value)
/ m* p) W8 v- x{
for (SimpleHash f : func)
  A2 J, R# K# [{
' |) _! e- X1 R+ x; O; ]/ Q' N; B% S  Fbits.set(f.hash(value), true);
}
}

//判断字符串是否已经被bits标记
publicboolean contains(String value)
) i* `4 n: x3 t  @- J2 M{
0 M  X1 G4 K& sif (value ==null)
9 z; s! k/ q1 v! y: g4 i7 R{
$ k0 ~8 K% s/ O& C5 x5 sreturnfalse;
7 b: p. U$ [7 |- m4 I}
boolean ret =true;
for (SimpleHash f : func)
5 j4 L) L. B. q2 z8 H& ^{
( X! N& u1 C# |, \8 N0 Yret = ret && bits.get(f.hash(value));
5 P# q1 {& K) G: @: z}
" q$ j5 y+ Q3 ?1 E' [2 J. Kreturn ret;
( ^6 B, y3 |3 r$ E1 a}
% E. M/ C  u* D/ v
6 l, N% T0 s. [* o$ s9 k/* 哈希函数类 */
, z  Q) L; U, gpublicstaticclass SimpleHash
2 {3 _% v9 S# ?. F7 X{
privateint cap;
privateint seed;
( _) a( }) }0 U6 |3 G% H
! \3 W, g3 j. u8 I! r  z, s2 fpublic SimpleHash(int cap, int seed)
: h2 d3 t1 s: X3 H' R3 C% j, Z% z{
this.cap = cap;
this.seed = seed;
, I* G# v9 B' j4 `$ z}
1 o) s" b, |& Z
//hash函数，采用简单的加权和hash
publicint hash(String value)
{
8 B% k! `+ V1 pint result =0;
int len = value.length();
for (int i =0; i < len; i++)
{
result = seed * result + value.charAt(i);
) U6 S6 B  d2 w5 X}
" d" ^5 r: K7 o1 `+ [7 breturn (cap -1) & result;
}
( j, V. U' Y" i- i% F5 x; E6 G# e}
}
, ]! N2 x, b% \/ Z; n
[url=][/url]


  j: q, X& g  p/ R) s, f

参考文献：

" ~: Q( z% d6 f9 d

[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