問題的提出

我們有一個不安全網頁的黑名單，包含了100億個黑名單網頁的URL,每個網頁URL最多占用64B.。

現在我們要設計一個網頁過濾系統，這個系統要判斷該網頁是否在黑名單里，但是我們的空間有限，只有30GB.

允許有萬分之一的判斷失誤

布隆過濾器

我們可以把所有的URL保存起來，比如放到hashmap里，但是64B*100億=640GB，不符合要求。

布隆過濾器（Bloom Filter）是1970年由布隆提出的。它實際上是一個很長的二進制向量和一系列隨機映射函數。布隆過濾器可以用于檢索一個元素是否在一個集合中。它的優點是空間效率和查詢時間都遠遠超過一般的算法，缺點是有一定的誤識別率和刪除困難。?

如果遇到網頁黑名單系統、垃圾郵件過濾、爬蟲網址判重等問題，如果可以容忍一定程度的失誤率，那么我們就可以用布隆過濾器來解決。

哈希函數

我們先來認識一下哈希函數（或者說是復習）

1）

哈希函數的輸入可以認為是無窮大或者是非常大的范圍，比如任意一個整數（字符串），而輸出域是有范圍的

（這就意味著不同的輸入可能是相同的輸出）

2）

當輸入相同的值時，返回值也相同（確定性）

3)

所有不同的輸入值得到的輸出，均勻地分布在輸出域內，并且與輸入值出現的規律無關。（這也是評價一個哈希函數是否優秀的兩個重要標準）比如：1和2相差很近，但是經過優秀的哈希函數計算后，他們應該差距較大。

4）

速度快：可以認為哈希函數的計算時間是O(1)的。

布隆過濾器輸入

下面就開始介紹布隆過濾器啦。

1）

我們準備k個哈希函數，并且他們之間沒有什么關系，彼此獨立。

那么對于同一個輸入對象（你想的沒錯就是一個URL），經過計算出來的結果也是完全獨立的沒有規律的。

2）

我們準備一個數組，長度為m，只有兩種狀態，所以我們選用bit數組名為bitmap。

3）

我們輸入一個黑名單里的URL時：把URL用每一個哈希函數計算出來，結果%數組長度（目的是能存下呀。。。。。），把對應位置的bit變為1，記錄下來。

處理完所有URL，我們的布隆過濾器就準備好啦。

布隆過濾器檢查

我們如何用布隆過濾器檢查某個URL是否是黑名單中的呢？
同樣的方法，把這個值用k個哈希函數算出結果，每一個結果都去bitmap里找有沒有存在過，只要有一個結果不存在，那這個URL就肯定不是黑名單了。（因為之前用同樣的方法，bitmap變為1的那些位置和現在應該是一樣的）

接下來就是比較佛性的事了，既然有一個答案不存在，這個URL就不是黑名單里的，那。。。所有答案都存在，就能確定它在黑名單里嗎？

不是的。

因為可能是其它URL算出的答案恰好把本URL的答案全都算出來過。

想到這就不禁要問了：那這個數據結構有啥用？不是坑爹呢？

其實是有用的，他的失誤率是很低很低的。

他的原則就是：“寧可錯殺三千，不可放過一個”

如何設計空間和哈希函數

?

首先我們應該想到：數組太小的話肯定是不準確的，比如：

就這么小個數組，存了幾個URL，十個地方全算出來過，全成1了。

那后面判斷的時候就比較坑了，隨便來什么URL,隨便什么哈希函數，算出的答案全都出現過，這顯然不是我們想要的。

所以，我們應該知道，數組過小會影響準確性。

那么我們如何根據數據量來設計數組大小和哈希函數個數呢？

以本題為例：

樣本數：100億

失誤率：不超過0.01%，記為p

每個樣本大小：64B（這個其實不影響布隆過濾器大小，因為這是和哈希函數有關的，一般的哈希函數都能接受64B的數據，并且輸出，bitmap只需記錄答案是否出現過即可）

布隆過濾器大小m由以下公式決定：

根據公式算出m=19.19n，向上取整20，所以需要2000億bit=25GB

哈希函數的個數由以下公式決定：

k=14

布隆過濾器的失誤率為：

計算出為0.006%，符合要求，此題可解。

公式分析

?

白名單

過濾器會用錯誤，對已經發現的錯誤樣本可以建立白名單防止錯誤。

其他使用場景

• 網頁爬蟲對URL的去重，避免爬去相同的URL地址
• 垃圾郵件過濾，從數十億個垃圾郵件列表中判斷某郵箱是否是殺垃圾郵箱
• 解決數據庫緩存擊穿，黑客攻擊服務器時，會構建大量不存在于緩存中的key向服務器發起請求，在數據量足夠大的時候，頻繁的數據庫查詢會導致掛機。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的何为布隆过滤器的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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