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。
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。
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。
　　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)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 <http://pages.cs.wisc.edu/~cao/papers/summary-cache/node8.html>。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。
四. Bloom Filter实现代码

  　 下面给出一个简单的Bloom Filter的Java实现代码：

[java] view plaincopyprint?

1. import java.util.BitSet; 
2. public class BloomFilter  
3. { 
4.     /*  BitSet初始分配2^24个bit  */  
5.     private staticfinal int DEFAULT_SIZE =1 << 25;  
6.     /* 不同哈希函数的种子，一般应取质数 */ 
7.     private staticfinal int[] seeds =new int[] {5, 7,11, 13,31, 37,61 }; 
8.     private BitSet bits = new BitSet(DEFAULT_SIZE); 
9.     /* 哈希函数对象 */  
10.     private SimpleHash[] func = new SimpleHash[seeds.length]; 
11.     public BloomFilter()  
12.     { 
13.         for (int i =0; i < seeds.length; i++) 
14.         { 
15.             func[i] = new SimpleHash(DEFAULT_SIZE, seeds[i]); 
16.         } 
17.     } 
18.     // 将字符串标记到bits中 
19.     public void add(String value)  
20.     { 
21.         for (SimpleHash f : func)  
22.         { 
23.             bits.set(f.hash(value), true); 
24.         } 
25.     } 
26.     //判断字符串是否已经被bits标记 
27.     public boolean contains(String value)  
28.     { 
29.         if (value == null)  
30.         { 
31.             return false; 
32.         } 
33.         boolean ret = true; 
34.         for (SimpleHash f : func)  
35.         { 
36.             ret = ret && bits.get(f.hash(value)); 
37.         } 
38.         return ret; 
39.     } 
40.     /* 哈希函数类 */ 
41.     public staticclass SimpleHash  
42.     { 
43.         private int cap; 
44.         private int seed; 
45.         public SimpleHash(int cap,int seed)  
46.         { 
47.             this.cap = cap; 
48.             this.seed = seed; 
49.         } 
50.         //hash函数，采用简单的加权和hash 
51.         public int hash(String value)  
52.         { 
53.             int result =0; 
54.             int len = value.length(); 
55.             for (int i =0; i < len; i++)  
56.             { 
57.                 result = seed * result + value.charAt(i); 
58.             } 
59.             return (cap -1) & result; 
60.         } 
61.     } 
62. }