什么是『布隆過濾器』
布隆過濾器是一個(gè)神奇的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),可以用來(lái)判斷一個(gè)元素是否在一個(gè)集合中。很常用的一個(gè)功能是用來(lái)去重。在爬蟲中常見的一個(gè)需求:目標(biāo)網(wǎng)站 URL 千千萬(wàn),怎么判斷某個(gè) URL 爬蟲是否寵幸過?簡(jiǎn)單點(diǎn)可以爬蟲每采集過一個(gè) URL,就把這個(gè) URL 存入數(shù)據(jù)庫(kù)中,每次一個(gè)新的 URL 過來(lái)就到數(shù)據(jù)庫(kù)查詢下是否訪問過。
select id from table where url = 'https://jaychen.cc'
但是隨著爬蟲爬過的 URL 越來(lái)越多,每次請(qǐng)求前都要訪問數(shù)據(jù)庫(kù)一次,并且對(duì)于這種字符串的 SQL 查詢效率并不高。除了數(shù)據(jù)庫(kù)之外,使用 Redis 的 set 結(jié)構(gòu)也可以滿足這個(gè)需求,并且性能優(yōu)于數(shù)據(jù)庫(kù)。但是 Redis 也存在一個(gè)問題:耗費(fèi)過多的內(nèi)存。這個(gè)時(shí)候布隆過濾器就很橫的出場(chǎng)了:這個(gè)問題讓我來(lái)。
相比于數(shù)據(jù)庫(kù)和 Redis,使用布隆過濾器可以很好的避免性能和內(nèi)存占用的問題。
布隆過濾器本質(zhì)是一個(gè)位數(shù)組,位數(shù)組就是數(shù)組的每個(gè)元素都只占用 1 bit 。每個(gè)元素只能是 0 或者 1。這樣申請(qǐng)一個(gè) 10000 個(gè)元素的位數(shù)組只占用 10000 / 8 = 1250 B 的空間。布隆過濾器除了一個(gè)位數(shù)組,還有 K 個(gè)哈希函數(shù)。當(dāng)一個(gè)元素加入布隆過濾器中的時(shí)候,會(huì)進(jìn)行如下操作:
- 使用 K 個(gè)哈希函數(shù)對(duì)元素值進(jìn)行 K 次計(jì)算,得到 K 個(gè)哈希值。
- 根據(jù)得到的哈希值,在位數(shù)組中把對(duì)應(yīng)下標(biāo)的值置為 1。
舉個(gè)🌰,假設(shè)布隆過濾器有 3 個(gè)哈希函數(shù):f1, f2, f3 和一個(gè)位數(shù)組 arr
?,F(xiàn)在要把 https://jaychen.cc
插入布隆過濾器中:
- 對(duì)值進(jìn)行三次哈希計(jì)算,得到三個(gè)值 n1, n2, n3。
- 把位數(shù)組中三個(gè)元素 arr[n1], arr[n2], arr[3] 置為 1。
當(dāng)要判斷一個(gè)值是否在布隆過濾器中,對(duì)元素再次進(jìn)行哈希計(jì)算,得到值之后判斷位數(shù)組中的每個(gè)元素是否都為 1,如果值都為 1,那么說(shuō)明這個(gè)值在布隆過濾器中,如果存在一個(gè)值不為 1,說(shuō)明該元素不在布隆過濾器中。
看不懂文字看下面的靈魂畫手的圖解釋👇👇👇
看了上面的說(shuō)明,必然會(huì)提出一個(gè)問題:當(dāng)插入的元素原來(lái)越多,位數(shù)組中被置為 1 的位置就越多,當(dāng)一個(gè)不在布隆過濾器中的元素,經(jīng)過哈希計(jì)算之后,得到的值在位數(shù)組中查詢,有可能這些位置也都被置為 1。這樣一個(gè)不存在布隆過濾器中的也有可能被誤判成在布隆過濾器中。但是如果布隆過濾器判斷說(shuō)一個(gè)元素不在布隆過濾器中,那么這個(gè)值就一定不在布隆過濾器中。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō):
- 布隆過濾器說(shuō)某個(gè)元素在,可能會(huì)被誤判。
- 布隆過濾器說(shuō)某個(gè)元素不在,那么一定不在。
這個(gè)布隆過濾器的缺陷放到上面爬蟲的需求中,可能存在某些沒有訪問過的 URL 可能會(huì)被誤判為訪問過,但是如果是訪問過的 URL 一定不會(huì)被誤判為沒訪問過。
Redis 中的布隆過濾器
redis 在 4.0 的版本中加入了 module 功能,布隆過濾器可以通過 module 的形式添加到 redis 中,所以使用 redis 4.0 以上的版本可以通過加載 module 來(lái)使用 redis 中的布隆過濾器。但是這不是最簡(jiǎn)單的方式,使用 docker 可以直接在 redis 中體驗(yàn)布隆過濾器。
> docker run -d -p 6379:6379 --name bloomfilter redislabs/rebloom
> docker exec -it bloomfilter redis-cli
redis 布隆過濾器主要就兩個(gè)命令:
bf.add
添加元素到布隆過濾器中:bf.add urls https://jaychen.cc
。
bf.exists
判斷某個(gè)元素是否在過濾器中:bf.exists urls https://jaychen.cc
。
上面說(shuō)過布隆過濾器存在誤判的情況,在 redis 中有兩個(gè)值決定布隆過濾器的準(zhǔn)確率:
error_rate
:允許布隆過濾器的錯(cuò)誤率,這個(gè)值越低過濾器的位數(shù)組的大小越大,占用空間也就越大。
initial_size
:布隆過濾器可以儲(chǔ)存的元素個(gè)數(shù),當(dāng)實(shí)際存儲(chǔ)的元素個(gè)數(shù)超過這個(gè)值之后,過濾器的準(zhǔn)確率會(huì)下降。
redis 中有一個(gè)命令可以來(lái)設(shè)置這兩個(gè)值:
三個(gè)參數(shù)的含義:
- 第一個(gè)值是過濾器的名字。
- 第二個(gè)值為
error_rate
的值。
- 第三個(gè)值為
initial_size
的值。
使用這個(gè)命令要注意一點(diǎn):執(zhí)行這個(gè)命令之前過濾器的名字應(yīng)該不存在,如果執(zhí)行之前就存在會(huì)報(bào)錯(cuò):(error) ERR item exists
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