Bloom过滤器
提出一个问题
在我们细述Bloom过滤器之前,我们先抛出一个问题:给你一个巨大的数据集(百万级、亿级......),怎么判断一个元素是否在此数据集中?或者怎么判断一个元素不在此数据集中?
思考这个问题的时候,最先想到的可能是哈希表,在数据集规模较小的时候,这个方法是可行的,当然,数据集巨大的时候也可以采用分布式哈希表的方式。当数据集规模较大时,尤其是应用中只需要判断一个元素不在此数据集中的情况时,我们可以借鉴哈希表的思路,使用Bloom过滤器解决这个问题。既然我们只关心元素在不在,不关心元素值是什么,只要把元素映射为一个布尔值表示在不在就足够了。下面细述Bloom过滤器数据结构的设计。
Bloom过滤器数据结构
Bloom filter(布鲁姆过滤器)是用于测试元素成员资格的空间高效概率数据结构。数据结构以牺牲规定的假阳性率为代价实现了巨大的数据压缩。一个Bloom过滤器作为一个m
位的数组全部设置为0
。选择一组k
个随机散列函数,在Bloom过滤器中添加元素时,元素将分别进行哈希散列,而对于每个k
个输出,该索引处的相应的Bloom过滤器位将被设置为1
。通过使用与之前相同的散列函数来完成Bloom过滤器的查询。如果在bloom过滤器中访问的所有k
个比特被设置为1
,则这很可能表明该元素位于该集合中。删除元素只能通过废除Bloom过滤器并从头重新创建来完成,这个问题后面会讨论到。
Bloom过滤器是由底层数组和哈希函数组合在一起工作的,根据对误报率要求的不同,可以选择一个哈希函数,也可以选2个、3个,一般情况下选3个。与哈希表不同,为节省空间,Bloom过滤器的底层数组的每一位是一个比特,1
表示有映射,0
表示无映射。数组的长度与问题规模、哈希函数、误报率等因素有关,根据数据集规模的不同,可选用适当的哈希函数与适合的数组大小。因为具体问题的不同,很难说那种实现是最好的。下面举例说明Bloom过滤器的工作过程。
数据集s={a,b,c}
,底层数组长度m=28
,初始值全部为0
,哈希函数个数k=3
,分别为h1
、h2
和h3
。
首先遍历数据集中的元素,对每个元素分别计算3组哈希,将数组中对应位置置为1
。计算过程中,有可能会发生哈希碰撞(即,不同元素的哈希值映射到数组中同一个位置),此时置1
即可,与哈希表不同,无需做冲突处理。所有元素插入后,Bloom过滤器构造完成。
构造好Bloom过滤器后,我们开始判断一个元素是否在数据集中。我们对要判读的元素做3次哈希,在数组中找对应位置的映射值,如果发现有一个映射值为0
,那么可以判断该元素一定不在数据集中,如果数组中对应的哈希映射值全部是1
,则可以判断大概率在数据集中,但也有可能不在数据集中。后面会给出原因。例如图中的元素e
,经过哈希映射后,发现有一个映射值为0
,则,元素e
不在数据集中;而元素d
,虽然哈希映射值全部为1
,但只是大概率在数据集中,实际上却不在数据集中,当然这种误判发生的概率很低。
可以看到,Bloom过滤器的工作过程是非常简单的。
Bloom过滤器的相关问题
为什么Bloom过滤器不能100%确定元素在数据集中呢?
很明显,Bloom过滤器是可以100%确定一个元素不在数据集中的,但是判断一个元素在数据集中只能说很大概率在。
因为哈希碰撞的原因,底层数组对应映射值为1
,有可能是其他元素与要查找的元素发生碰撞,实际上,该元素并不存在在数据集中。所以Bloom过滤器存在误报率。
Bloom过滤器能否有删除元素的操作
可以看到,Bloom过滤器,只有插入、查找操作,没有删除操作,为什么呢?
因为哈希碰撞的原因,有可能2个元素发生哈希碰撞,此时删掉其中一个元素,对应底层数组的值置为0
,则等于把另一个元素也删掉了,所以是没有删除操作的。那单从数据集中删掉一个元素,对应的底层数组的值不变,这样可以吗?逻辑上,是可以的,并不会引发错误,但实际上,这样做会大幅增加误报率,如果不断的删除插入,最后会发现,整个底层数组都快被填满了,失去了Bloom过滤器快速判断元素是否在数据集中的意义了。当然,如果删除操作很少的话,这样解决也是可以的,但是要在误报率允许范围内,定期重建Bloom过滤器(当数据集非常大时,不断重建的过程代价是很大的)。
当然,现实需求中,很可能是有删除元素的操作需求的,哪怎么办呢?可能的一个思路是在Bloom过滤器的基础上,做改进,类似引用计数的思路,底层数组中的值不再是布尔值,而是一个整型,每当发生一次碰撞,对应值递增一次,当删除一个元素时,递减一次。当然仅仅做到这样,还是不够的,可能还会有其他的问题,具体怎么实现,还有待各位大神去解决,这里不再做更深的思考。
还有大神提出了Cuckoo Filter,参考论文Cuckoo Filter: Practically Better Than Bloom。
误报率的计算
误报率与多个因素相关,数组的长度,元素的个数,哈希函数本身,哈希函数的个数等等。对于误报率如何计算,可参考Bloom filter,这里不再细述。
参考文档:布隆过滤器
除了理论上的误报率计算,程序也可以实际感受到误报率的变化,需要的话可以在程序中对每一次误报做统计,误报的次数/总的次数
。
Bloom过滤器的应用
经过上面的学习,我们可以回答文章最开始的问题了,只需要将原始数据集全部映射到Bloom过滤器底层数组中,所需要的空间开销要比哈希表等其他方式小的多,因为它不存储原始数据集数据,只存储象征数据是否存在的一个布尔值。判断一个元素时,计算哈希,查找对应映射值即可判断。
下图说明的是在一个KV存储系统中,使用Bloom提高查询响应速度。
可以看到,针对key1
这种查询请求,就无需再访问KV存储系统了,可返回访问结果:数据不存在;针对key2
这种请求,则继续访问KV存储系统返回结果;针对key3
这种是属于误报,很少发生。如果实际的应用需求中,有大量的系统并未实际存储的数据查询请求,这种方式能够显著降低对KV存储系统的访问,提高响应效率。
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