原理

布隆過濾器數據結構
布隆過濾器是一個 bit 向量或者說 bit 數組，長這樣：

如果我們要映射一個值到布隆過濾器中，我們需要使用多個不同的哈希函數生成多個哈希值，并對每個生成的哈希值指向的 bit 位置 1。
例如針對值 “baidu” 和三個不同的哈希函數分別生成了哈希值 1、4、7，則上圖轉變為：

Ok，我們現在再存一個值 “tencent”，如果哈希函數返回 3、4、8 的話，圖繼續變為：

值得注意的是，4 這個 bit 位由于兩個值的哈希函數都返回了這個 bit 位，因此它被覆蓋了。

現在我們如果想查詢 “dianping” 這個值是否存在，哈希函數返回了 1、5、8三個值，結果我們發現 5 這個 bit 位上的值為 0，說明沒有任何一個值映射到這個 bit 位上，因此我們可以很確定地說 “dianping” 這個值不存在。

而當我們需要查詢 “baidu” 這個值是否存在的話，那么哈希函數必然會返回 1、4、7，然后我們檢查發現這三個 bit 位上的值均為 1，那么我們可以說 “baidu” 存在了么？答案是不可以，只能是 “baidu” 這個值可能存在。

這是為什么呢？答案跟簡單，因為隨著增加的值越來越多，被置為 1 的 bit 位也會越來越多，這樣某個值 “taobao” 即使沒有被存儲過，但是萬一哈希函數返回的三個 bit 位都被其他值置位了 1 ，那么程序還是會判斷 “taobao” 這個值存在。

作者：YoungChen__
鏈接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/43263751

特點

• 可以判斷某一個數一定不存在
• 不可以判斷某一個數一定存在

應用場景

• 海量URL的去重

源碼實現

• 三個哈希函數

unsigned int SDBMHash(char *str, unsigned int size) {unsigned int hash = 0;while (*str){// equivalent to: hash = 65599*hash + (*str++);hash = (*str++) + (hash << 6) + (hash << 16) - hash;}return (hash & 0x7FFFFFFF) % size; }// RS Hash Function unsigned int RSHash(char *str, unsigned int size) {unsigned int b = 378551;unsigned int a = 63689;unsigned int hash = 0;while (*str){hash = hash * a + (*str++);a *= b;}return (hash & 0x7FFFFFFF) % size; }// JS Hash Function unsigned int JSHash(char *str, unsigned int size) {unsigned int hash = 1315423911;while (*str){hash ^= ((hash << 5) + (*str++) + (hash >> 2));}return (hash & 0x7FFFFFFF) % size; }

• 插入并給指定位置置1

void BFInsert(BloomFilter *pBF, const char *str) {unsigned int i1 = pBF->func1(str, pBF->bm.size);unsigned int i2 = pBF->func2(str, pBF->bm.size);unsigned int i3 = pBF->func3(str, pBF->bm.size);BMSetOne(&(pBF->bm), i1);BMSetOne(&(pBF->bm), i2);BMSetOne(&(pBF->bm), i3); }

優質參考文獻

https://www.jianshu.com/p/2104d11ee0a2

https://blog.csdn.net/championhengyi/article/details/72885500

https://baike.baidu.com/item/布隆過濾器/5384697?fr=aladdin

總結

以上是生活随笔為你收集整理的布隆过滤器的原理、应用场景和源码分析实现的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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