布隆过滤器、计数布隆过滤器及其应用共59页
详解布隆过滤器的原理、使用场景和注意事项
详解布隆过滤器的原理、使用场景和注意事项英文版Detailed Explanation of Bloom Filter's Principles, Usage Scenarios, and PrecautionsBloom Filter is a space-efficient probabilistic data structure that is used to test whether an element is a member of a set. It was invented by Burton Bloom in 1970 and has found widespread applications in various fields such as caching, network security, and databases.Principles of Bloom Filter:Bloom Filter works by using bit arrays and hash functions. Here's a step-by-step explanation of its principles:Initialization: Bloom Filter starts with an empty bit array of size 'm' bits, initially set to zero.Hashing: Bloom Filter uses 'k' independent hash functions, each mapping the input elements to one of the 'm' bit positions in the bit array.Insertion: When inserting an element into the Bloom Filter, each hash function is applied to the element, and the corresponding bit positions in the bit array are set to 1.Testing: To test whether an element is a member of the set, the same hash functions are applied to the element, and if all the corresponding bit positions in the bit array are 1, then the element is considered to be a member of the set. However, it's important to note that a false positive result (i.e., falsely claiming that an element is a member) is possible, but a false negative (i.e., falsely claiming that an element is not a member) is not possible.Usage Scenarios of Bloom Filter:Bloom Filters are widely used in various scenarios due to their space efficiency and probabilistic nature. Some common usage scenarios include:Caching: Bloom Filters can be used to quickly determine whether a requested item is present in a cache, thus avoiding unnecessary disk I/O operations.Network Security: Bloom Filters are used in network security applications to quickly detect the presence of malicious content in network packets.Databases: Bloom Filters can be used in databases to efficiently search for the presence of specific keys in a large dataset.Precautions When Using Bloom Filter:When using Bloom Filter, it's important to consider the following precautions:False Positives: As mentioned earlier, Bloom Filters can produce false positive results. Therefore, it's crucial to have a fallback mechanism to confirm the membership of elements that are identified as positive by the Bloom Filter.Choosing the Right Parameters: The performance of Bloom Filter depends on the choice of parameters such as the size of the bit array 'm' and the number of hash functions 'k'. It's important to choose these parameters carefully based on the specific requirements of the application.Dynamic Updates: Bloom Filters are typically designed for static sets, and updating them dynamically (e.g., adding or removing elements) can be challenging. If dynamic updates are required, it's advisable to consider alternative data structures or modify the Bloom Filter accordingly.In summary, Bloom Filter is a powerful probabilistic data structure that offers efficient membership testing with space efficiency. However, it's crucial to understand its principles, limitations, and precautions to ensure its effective usage in various scenarios.中文版详解布隆过滤器的原理、使用场景和注意事项布隆过滤器是一种空间效率高的概率性数据结构，用于测试一个元素是否属于某个集合。
Redis布隆过滤器
Redis布隆过滤器1、布隆过滤器内容参考：1、数据结构布隆过滤器是⼀个BIT数组，本质上是⼀个数据，所以可以根据下标快速找数据2、哈希映射1、布隆需要记录见过的数据，这⾥的记录需要通过hash函数对数据进⾏hash操作，得到数组下标并存储在BIT 数组⾥记为1。
这样的记录⼀个数据只占⽤1BIT空间2、判断是否存在时：给布隆过滤器⼀个数据，进⾏hash得到下标，从BIT数组⾥取数据如果是1 则说明数据存在，如果是0 说明不存在3、精确度hash算法存在碰撞的可能，所以不同的数据可能hash为⼀个下标数据，故为了提⾼精确度就需要使⽤多个hash 算法标记⼀个数据，和增⼤BIT数组的⼤⼩也是因为如此，布隆过滤器判断为【数据存在】可能数据并不存在，但是如果判断为【数据不存在】那么数据就⼀定是不存在的。
4、例⼦下图映射 baidu字样到布隆过滤器中，⽤了三个不同的hash函数 3BIT 判断⼀个数据，BIT数组⼤⼩为8哈希函数返回 1、4、7.我们现在再存⼀个值 “tencent”，如果哈希函数返回 3、4、8 的话，图继续变为：以下 4 位置发⽣了hash碰撞5、如何选择哈希函数个数和布隆过滤器长度显然，过⼩的布隆过滤器很快所有的 bit 位均为 1，那么查询任何值都会返回“可能存在”，起不到过滤的⽬的了。
布隆过滤器的长度会直接影响误报率，布隆过滤器越长其误报率越⼩。
另外，哈希函数的个数也需要权衡，个数越多则布隆过滤器 bit 位置位 1 的速度越快，且布隆过滤器的效率越低；但是如果太少的话，那我们的误报率会变⾼。
k 为哈希函数个数，m 为布隆过滤器长度，n 为插⼊的元素个数，p 为误报率。
6、不⽀持删除布隆过滤器只能插⼊数据判断是否存在，不能删除，⽽且只能保证【不存在】判断绝对准确以上不难看出如果给数组的每个BIT位上加⼀个计数器，插⼊的时候+1 删除的时候 –1 就可以实现删除。
但是加计数器的实现是有问题的：由于hash碰撞问题，布隆过滤器不能准确判断数据是否存在，就不能随意删除。
分析布隆过滤器原理以及Guava的BloomFilter使用
分析布隆过滤器原理以及Guava的BloomFilter使⽤假设遇到这样⼀个问题：要求判断某个⽹址URL是否在⼀个20亿的⽹址URL集合中，并且需在给定内存空间（⽐如：500M）内快速判断出。
可能很多⼈⾸先想到的会是使⽤HashSet，因为HashSet基于HashMap，理论上时间复杂度为：O(1)。
达到了快速的⽬的，但是空间复杂度呢？URL字符串通过Hash得到⼀个Integer的值，Integer占4个字节，那20亿个URL理论上需要：20亿*4/1024/1024/1024=7.45G的内存，不满⾜空间复杂度的要求。
这⾥就引出本⽂要介绍的“布隆过滤器”。
何为布隆过滤器百科上对布隆过滤器的介绍是这样的：布隆过滤器（Bloom Filter）是1970年由布隆提出的。
它实际上是⼀个很长的⼆进制向量和⼀系列随机映射函数。
布隆过滤器可以⽤于检索⼀个元素是否在⼀个集合中。
它的优点是空间效率和查询时间都⽐⼀般的算法要好的多，缺点是有⼀定的误识别率和删除困难。
是不是描述的⽐较抽象？那就直接了解其原理吧！还是以上⾯的例⼦为例：哈希算法得出的Integer的哈希值最⼤为：Integer.MAX_VALUE = 2147483647，意思就是任何⼀个URL的哈希都会在0~2147483647之间。
那么可以定义⼀个2147483647长度的byte数组，⽤来存储集合所有可能的值。
为了存储这个byte数组，系统只需要：2147483647/8/1024/1024=256M。
⽐如：某个URL（X）的哈希是2，那么落到这个byte数组在第⼆位上就是1，这个byte数组将是：000…00000010，重复的，将这20亿个数全部哈希并落到byte数组中。
判断逻辑：如果byte数组上的第⼆位是1，那么这个URL（X）可能存在。
为什么是可能？因为有可能其它URL因哈希碰撞哈希出来的也是2，这就是误判。
但是如果这个byte数组上的第⼆位是0，那么这个URL（X）就⼀定不存在集合中。
布隆过滤器应用场景
布隆过滤器应用场景
布隆过滤器是一种计算技术，可以有效地判断某个元素是否在大量数据中出现过。
布隆过滤器可以用来快速处理各种类型的大规模数据，其实现比构建索引高效得多，因此，它已成为处理大数据的重要工具，并且在多个应用场景中得到了广泛的应用。
首先，布隆过滤器可以用于数据库应用。
由于数据库需要处理大量的数据，如果使用传统的索引结构，就会造成内存和性能瓶颈，因此布隆过滤器可以在数据库中快速检测数据，可以有效减少查询时间，提高数据库的查询性能。
其次，布隆过滤器也可以用于网络安全领域。
布隆过滤器可以用于把大量的IP地址存储在一个表里，在检测攻击者的IP地址时，只需要对布隆过滤器进行查询，就可以很快得到结果，从而有效地防范攻击行为，而不需要耗费过多的资源。
另外，布隆过滤器还可以用于大数据挖掘和机器学习应用中。
布隆过滤器可以被用于分析大量数据，它可以帮助提高筛选出特定数据的准确度，从而提高挖掘数据的效率；同时，布隆过滤器也可以用于机器学习系统中，用于记忆数据，从而简化机器学习系统的计算。
此外，布隆过滤器还可以用于实时推荐系统。
当用户发布内容或者点击某个页面时，布隆过滤器可以实时判断用户的点击记录，从而实时推荐相关内容给用户，帮助用户更有效地浏览网页，评论内容等。
最后，布隆过滤器还可以用于搜索引擎优化应用中。
当用户输入关键字进行搜索时，布隆过滤器可以帮助搜索引擎快速定位搜索过程
中出现过的词语，从而快速完成搜索，提高用户体验。
总之，布隆过滤器作为具有快速查询特性的计算技术，已经在数据库、网络安全、大数据挖掘、机器学习、实时推荐以及搜索引擎优化等应用中得到了广泛的使用，它对大数据处理及数据库性能优化有着十分重要的作用。
布隆过滤器的原理和应用
布隆过滤器的原理和应用布隆过滤器是一种高效的数据结构，用于检索一个元素是否存在于一个大型集合中。
它具有快速查询速度和低存储需求的特点，广泛应用于各种大规模数据处理场景中。
本文将介绍布隆过滤器的原理和应用。
一、原理布隆过滤器基于一系列的哈希函数和位数组实现快速的元素查询。
其核心思想是，当一个元素被加入集合时，通过多个哈希函数将该元素映射到一个位数组的多个位置上，将这些位置的值设置为1。
当判断一个元素是否存在于集合时，将该元素进行相同的哈希函数映射，并检查对应位置上的值是否都为1。
若有任意一个位置的值为0，则可以确定该元素不存在于集合中，否则可能存在于集合中。
布隆过滤器的哈希函数通常采用 MurmurHash、FNV 等快速哈希算法，可以保证哈希值的均匀分布。
位数组中的每个位置只需要占用一个比特位，因此可以在节省存储空间的同时实现大规模数据的快速检索。
二、应用布隆过滤器广泛应用于各种实际场景中，以下是几个常见的应用示例：1. 大规模数据去重在大规模数据处理中，数据去重是一个常见的问题。
使用布隆过滤器可以快速判断一个元素是否已存在于已有数据集合中，从而去除重复数据，提高数据处理效率。
2. 防止缓存穿透在缓存系统中，如果缓存中不存在某个请求的结果，而数据库中也不存在该结果，那么该请求会直接穿透缓存直接访问数据库，导致数据库压力过大。
使用布隆过滤器可以在缓存层判断该结果是否存在于数据库中，减轻数据库的负载。
3. 防止恶意请求布隆过滤器可以用于恶意请求的过滤，例如防止恶意爬虫大量请求网站接口，或者阻断某种类型的网络攻击。
通过将恶意请求的特征信息加入布隆过滤器，可以在前置的高效过滤器层阻止恶意请求，减少服务器的压力。
4. URL过滤在网络爬虫等应用中，需要对URL进行过滤，防止重复抓取和进入黑名单网站。
使用布隆过滤器可以快速判断一个URL是否已经被访问过，从而避免重复请求。
5. 拼写检查布隆过滤器可以用于拼写检查和自动纠错。
布隆过滤器实现原理及应用场景
布隆过滤器实现原理及应用场景布隆过滤器是一种在大规模数据集中进行快速查找的数据结构。
它的主要应用场景是在判断一个元素是否存在于集合中时，非常高效。
在本篇文章中，我将详细介绍布隆过滤器的实现原理以及应用场景。
一、实现原理布隆过滤器的实现基于一个位数组和多个哈希函数。
位数组通常由一系列二进制位组成，初始时都被设置为0。
而哈希函数则用于将输入的元素映射到位数组中的不同位上。
1. 插入过程：当需要向布隆过滤器中插入一个元素时，首先将该元素经过多个哈希函数进行哈希计算，得到一系列哈希值。
然后将位数组中对应位置的二进制位设为1，表示该位置上存在一个元素。
2. 查询过程：当需要判断一个元素是否存在于布隆过滤器中时，将该元素经过同样的哈希函数计算，得到一系列哈希值。
然后检查位数组中对应位置的二进制位是否都为1，如果有任何一个位置的二进制位为0，表示该元素一定不存在于布隆过滤器中；如果所有位置的二进制位都为1，表示该元素可能存在于布隆过滤器中（注意：可能是因为存在哈希冲突）。
需要特别注意的是，布隆过滤器有一定的误判率。
即使所有位置的二进制位都为1，表示元素可能存在于布隆过滤器中，但并不一定准确。
因此，在实际应用中，布隆过滤器常常与其他数据结构（如哈希表）一起使用，用于缩小误判率。
二、应用场景布隆过滤器具有快速查找、占用内存较小等优势，因此在以下场景中被广泛应用。
1. 网络爬虫中的URL去重在网页爬取过程中，经常需要判断一个URL是否已经被爬取过。
传统的方法是使用哈希表来存储已爬取的URL，但是当爬取的数据量非常大时，哈希表的存储空间将会非常庞大。
而布隆过滤器可以以较小的内存空间满足去重需求，大大提高了爬取效率。
2. 垃圾邮件过滤在邮件服务器中，需要对每封新到达的邮件进行是否为垃圾邮件的判断。
使用布隆过滤器可以快速判断邮件的发件人、主题等信息是否属于已知的垃圾邮件特征，从而将判定为垃圾邮件的邮件快速过滤掉，提高了邮件处理效率。
布隆过滤器原理与实践技术分享ppt
目录
简介
原理
优缺点 适用场景 实战
布隆过滤器简介
布隆过滤器（英语：Bloom Filter）是1970年由布隆提出的。 它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数 布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中 布隆过滤器是一个概率数据结构 布隆过滤器可以优化内存占用
Enjoy & Good Luck
NUM
Bomb
NUM
概率数据结构
Graphic Designer
布隆过滤器的原理
布隆过滤器的基本思想: 通过Hash函数将元素映射成一个位数组（Bit Array）中的点；然后， 通过看这个点是不是 1 来判断集合中有没有它(偷天换日之技)
但采用Hash这种方式来确定数据位置，必然要面对数据碰撞的问题， 该如何解决?
误判率推导: 对于给定的误判概率 p，如何选择最优的位数组大小 m ???
上式表明，位数组的大小最好与插入元素的个数成线性关系; 对于给定的 m，n，k，误判概率最大为：
n 是已经添加元素的数量 ； k 哈希的次数； m 比特数组的大小；
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布隆过滤器的原理
误判率推导: 下图是布隆过滤器误判概率 p 与位数组大小 m 和集合中插入元素个 数 n 的关系图，假定 Hash 函数个数选取最优数目：
那么在所有 k 次 Hash 操作后该位都没有被置 "1" 的概率是：
如果我们插入了 n 个元素，那么某一位仍然为 "0" 的概率是：
n 是已经添加元素的数量 ； k 哈希的次数； m 比特数组的大小；
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因而该位为 "1"的概率是：
浅谈布隆过滤器BloomFilter
浅谈布隆过滤器BloomFilter先从⼀道⾯试题开始：给A,B两个⽂件，各存放50亿条URL，每条URL占⽤64字节，内存限制是4G，让你找出A,B⽂件共同的URL。
这个问题的本质在于判断⼀个元素是否在⼀个集合中。
哈希表以O(1)的时间复杂度来查询元素，但付出了空间的代价。
在这个⼤数据问题中，就算哈希表有100%的空间利⽤率，也⾄少需要50亿*64Byte的空间，4G肯定是远远不够的。
当然我们可能想到使⽤位图，每个URL取整数哈希值，置于位图相应的位置上。
4G⼤概有320亿个bit，看上去是可⾏的。
但位图适合对海量的、取值分布很均匀的集合去重。
位图的空间复杂度是随集合内最⼤元素增⼤⽽线性增⼤的。
要设计冲突率很低的哈希函数，势必要增加哈希值的取值范围，假如哈希值最⼤取到了264，位图⼤概需要23亿G的空间。
4G的位图最⼤值是320亿左右，为50亿条URL设计冲突率很低、最⼤值为320亿的哈希函数⽐较困难。
题⽬的⼀个解决思路是将⽂件切割成可以放⼊4G空间的⼩⽂件，重点在于A与B两个⽂件切割后的⼩⽂件要⼀⼀对应。
分别切割A与B⽂件，根据hash(URL) % k值将URL划分到k个不同的⽂件中，如A1，A2，...，Ak和B1，B2，...，Bk，同时可以保存hash值避免重复运算。
这样Bn⼩⽂件与A⽂件共同的URL肯定会分到对应的An⼩⽂件中。
读取An到⼀个哈希表中，再遍历Bn，判断是否有重复的URL。
另⼀个解决思路就是使⽤Bloom Filter布隆过滤器了。
Bloom Filter简介布隆过滤器(Bloom-Filter)是1970年由Bloom提出的。
它可以⽤于检索⼀个元素是否在⼀个集合中。
布隆过滤器其实是位图的⼀种扩展，不同的是要使⽤多个哈希函数。
它包括⼀个很长的⼆进制向量(位图)和⼀系列随机映射函数。
⾸先建⽴⼀个m位的位图，然后对于每⼀个加⼊的元素，使⽤k个哈希函数求k个哈希值映射到位图的k个位置，然后将这k个位置的bit全设置为1。
布隆过滤器的原理和应用场景
布隆过滤器的原理和应用场景布隆过滤器的概述布隆过滤器是一种空间效率非常高的概率型数据结构，用于判断一个元素是否在一个集合中。
它由布隆过滤器的位数组和哈希函数组成，可以高效地判断一个元素是否存在于集合中，但有一定的误判率。
布隆过滤器的原理布隆过滤器的主要原理是利用位数组和多个哈希函数来表示一个集合，并判断一个元素是否存在于集合中。
1.初始化：将位数组初始化为全0。
2.添加元素：对于要添加的元素，使用多个哈希函数计算出多个哈希值，然后将对应的位数组位置设为1。
3.判断元素：对于要判断的元素，同样使用多个哈希函数计算出多个哈希值，然后检查对应的位数组位置是否都是1。
若有任意一个位数组位置为0，则判定元素不存在于集合中；若全部位数组位置都为1，则判定元素可能存在于集合中。
布隆过滤器的优点布隆过滤器具有以下优点： - 空间效率高：布隆过滤器只需要占用很少的内存空间，比其他数据结构如散列表等要小得多。
- 查询效率高：布隆过滤器只需要进行位操作和哈希计算，所以查询效率非常高。
- 可并行处理：布隆过滤器的查询和插入操作可以并行处理，因为它们对位数组的操作没有依赖关系。
布隆过滤器的应用场景布隆过滤器在以下场景中具有较大的应用价值：1.网络爬虫中的URL去重：爬虫在抓取网页时，通常需要判断一个URL是否已经抓取过，布隆过滤器可以非常高效地进行URL去重。
2.邮件服务器中的垃圾邮件过滤：布隆过滤器可以帮助邮件服务器快速判断一封邮件是否是垃圾邮件，从而提高邮件过滤的效率。
3.分布式系统中的缓存穿透控制：布隆过滤器可以用于控制分布式系统中的缓存穿透问题，减轻数据库压力。
4.数据库查询缓存：布隆过滤器可以用于缓存数据库的部分查询结果，提高数据库查询效率。
布隆过滤器的误判率布隆过滤器的误判率是根据哈希函数的数量和位数组的大小决定的。
误判率主要取决于以下两个因素： - 哈希函数的数量：哈希函数越多，误判率越低，但算法的效率也会降低。
布隆过滤器应用场景
布隆过滤器应用场景布隆过滤器是一种高效的数据结构，它的基本原理是，对于一个特定集合中的每一个元素，不但存储其本身，而且还存储其一定数量的一致哈希值，以便快速确定该元素是否存在于特定的集合中。
它可以被用来快速检索一组元素，可以有效地检测一个元素是否存在于集合中，而无需访问实际的集合。
由于其精准的识别能力，布隆过滤器得到了广泛的应用。
1.业应用：在网络安全相关的商业应用领域，布隆过滤器被用来检测恶意代码的僵尸网络，分析不断变化的市场数据，过滤垃圾邮件等。
例如，可以使用布隆过滤器来快速检测恶意请求，从而有效地降低网络安全风险。
2.物信息学应用：布隆过滤器可以被用来快速查找DNA测序数据中的基因序列。
此外，当它还可以应用于其他生物学和遗传学领域如蛋白质组学，转录组学和基因组学等。
3.数据应用：布隆过滤器可以有效地检测网站中的指定元素，比如URL中的关键字，用户搜索的关键字等。
它可以帮助企业进行非结构化大数据分析，找出其中的趋势，帮助公司更好地投资和发展。
4.器学习应用：机器学习领域中，布隆过滤器可以用来快速处理海量数据，它可以比其他技术更快地提取出特征，从而有效地提升模型的性能。
布隆过滤器的技术优势可以用来有效地完成许多实际问题，它已被广泛应用于商业，生物信息学，大数据和机器学习等多个领域，其中许多(如恶意代码和垃圾邮件的检测)都需要高效、准确的分类和识别。
该技术也有助于提高网络安全和快速定位对象，从而减少对企业的不利影响。
布隆过滤器在上述应用领域中主要由两个基本部件组成：一个抽象数据结构，用于存储一组特征值，另一个则是一个算法，可以计算出更多更具特征性的哈希值，用于判断一个元素是否已存在于某一特定的集合中。
此外，布隆过滤器还支持动态添加新元素，并有很高的查询效率。
因此，布隆过滤器具有非常广泛的应用场景，它可以快速检索大量数据，准确识别特定元素，高效确定元素是否存在于集合中，并有助于提高网络安全性。
它被广泛应用于商业，生物信息学，大数据，机器学习等领域，有助于企业实现良好的效率和安全，获得更大的发展优势。
GoogleGuava中布隆过滤器的介绍和使用
GoogleGuava中布隆过滤器的介绍和使⽤⼀、简介布隆过滤器（Bloom Filter）是⾮常经典的，以空间换时间的算法。
布隆过滤器由布隆在 1970 年提出。
它实际上是⼀个很长的⼆进制向量和⼀系列随机映射函数。
布隆过滤器可以⽤于检索⼀个元素是否在⼀个集合中。
它的优点是空间效率和查询时间都远远超过⼀般的算法，缺点是有⼀定的误识别率和删除困难。
⼆、实现原理布隆过滤器的核⼼实现是⼀个超⼤的位数组和⼏个哈希函数。
假设位数组的长度为 m，哈希函数的个数为 k。
以上图为例，具体的操作流程：假设集合⾥⾯有 3 个元素 {x, y, z}，哈希函数的个数为 3。
⾸先将位数组进⾏初始化，将⾥⾯每个位都设置位0。
对于集合⾥⾯的每⼀个元素，将元素依次通过 3 个哈希函数进⾏映射，每次映射都会产⽣⼀个哈希值，这个值对应位数组上⾯的⼀个点，然后将位数组对应的位置标记为 1。
查询 W 元素是否存在集合中的时候，同样的⽅法将 W 通过哈希映射到位数组上的 3 个点。
如果 3个点的其中有⼀个点不为 1，则可以判断该元素⼀定不存在集合中。
反之，如果 3 个点都为 1，则该元素可能存在集合中。
注意：此处不能判断该元素是否⼀定存在集合中，可能存在⼀定的误判率。
可以从图中可以看到：假设某个元素通过映射对应下标为 4、5、6 这 3 个点。
虽然这 3 个点都为 1，但是很明显这 3 个点是不同元素经过哈希得到的位置，因此这种情况说明元素虽然不在集合中，也可能对应的都是 1，这是误判率存在的原因。
1、布隆过滤器添加元素将要添加的元素给 k 个哈希函数得到对应于位数组上的 k 个位置将这 k 个位置设为 12、布隆过滤器查询元素将要查询的元素给 k 个哈希函数得到对应于位数组上的 k 个位置如果 k 个位置有⼀个为 0，则肯定不在集合中如果 k 个位置全部为 1，则可能在集合中3、布隆过滤器的优缺点优点相⽐于其它的数据结构，布隆过滤器在空间和时间⽅⾯都有巨⼤的优势。
浅析布隆过滤器（BloomFilter）的实现原理及应用
浅析布隆过滤器（BloomFilter）的实现原理及应⽤⼀、什么情况下需要布隆过滤器？1、先来看⼏个⽐较常见的例⼦：字处理软件中，需要检查⼀个英语单词是否拼写正确在 FBI，⼀个嫌疑⼈的名字是否已经在嫌疑名单上在⽹络爬⾍⾥，⼀个⽹址是否被访问过yahoo, gmail 等邮箱垃圾邮件过滤功能 这⼏个例⼦有⼀个共同的特点：如何判断⼀个元素是否存在⼀个集合中？2、常规思路：数组链表树、平衡⼆叉树、TrieMap (红⿊树)哈希表 虽然上⾯描述的这⼏种数据结构配合常见的排序、⼆分搜索可以快速⾼效的处理绝⼤部分判断元素是否存在集合中的需求。
但是当集合⾥⾯的元素数量⾜够⼤，如果有500万条记录甚⾄1亿条记录呢？这个时候常规的数据结构的问题就凸显出来了。
数组、链表、树等数据结构会存储元素的内容，⼀旦数据量过⼤，消耗的内存也会呈现线性增长，最终达到瓶颈。
有的同学可能会问，哈希表不是效率很⾼吗？查询效率可以达到O(1)。
但是哈希表需要消耗的内存依然很⾼。
使⽤哈希表存储⼀亿个垃圾 email 地址的消耗？哈希表的做法： ⾸先，哈希函数将⼀个email地址映射成8字节信息指纹；考虑到哈希表存储效率通常⼩于50%（哈希冲突）；因此消耗的内存：8 * 2 * 1亿字节 = 1.6G 内存，普通计算机是⽆法提供如此⼤的内存。
这个时候，布隆过滤器（Bloom Filter）就应运⽽⽣。
在继续介绍布隆过滤器的原理时，先讲解下关于哈希函数的预备知识。
3、HashMap 的问题 讲述布隆过滤器的原理之前，我们先思考⼀下，通常你判断某个元素是否存在⽤的是什么？应该蛮多⼈回答 HashMap 吧，确实可以将值映射到 HashMap 的 Key，然后可以在 O(1) 的时间复杂度内返回结果，效率奇⾼。
但是 HashMap 的实现也有缺点，例如存储容量占⽐⾼，考虑到负载因⼦的存在，通常空间是不能被⽤满的，⽽⼀旦你的值很多例如上亿的时候，那 HashMap 占据的内存⼤⼩就变得很可观了。
布隆过滤器计数布隆过滤器及其应用
位图法
比如一个公司有8个员工，现在需要记录公司的考勤记录，传 统的方案是记录下每天正常考勤的员工的ID列表，比如2012-0101:[1,2,3,4,5,6,7,8]。
假如员工ID采用byte数据类型，则保存每天的考勤记录需要N个 byte，其中N是当天考勤的总人数。
1 2 3 4 5 67 8
背景介绍
比如在字处理软件中，需要检查一个英语单词是否拼写正确（也就是要判断 它是否在已知的字典中）； 在 FBI，一个嫌疑人的名字是否已经在嫌疑名单上； 在网络爬虫里，一个网址是否被访问过等等。
团结 信赖 创造 挑战
Hash函数
一般来讲，计算机中的集合是用哈希表（hash table）来存储的。 Hash函数作用就是把要存的数据映射成hash表中的一个位置，这个位置 就是你要存放该数据的地方。一般把hash表的每个位置都叫做“槽（slot） ”。 它的好处是快速准确，缺点是浪费存储空间。当集合比较小时，这个问 题不显著，但是当集合巨大时，哈希表存储效率低的问题就显现出来 了。
0
0
0
0
0
0
0
随机数生成器 F1-8
随机数生成器 G
信息指 纹
f1 = F1 f‘1 = F‘1 = f1 f2 = F2 f’2 = F’2 f3 = F3 f‘3 = F’3 = m2 f4 = F4 f’4 = F‘4 = m3 f5 = F5 f‘5 = F’5 = m4 f6 = F6 f’6 = F‘6 = m5 f7 = F7 f‘7 = F’7 = m6 f8 = F8 f’8 = F‘8 = m7
布隆过滤器计数布隆过滤器及其应用
团结 信赖 创造 挑战
CONTENTS
布隆过滤器高效判断元素是否存在的数据结构
布隆过滤器高效判断元素是否存在的数据结构布隆过滤器（Bloom Filter）是一种快速且高效地判断元素是否存在的数据结构。
它通过使用位数组和多个哈希函数来实现，可以在时间和空间上提供高效的判断操作。
本文将介绍布隆过滤器的原理、应用场景以及使用注意事项。
一、布隆过滤器原理布隆过滤器的核心原理是使用位数组和多个哈希函数。
具体实现步骤如下：1. 初始化位数组：布隆过滤器使用一个位数组，初始时将所有位都设置为0。
2. 添加元素：- 对于要添加的元素，使用多个哈希函数计算出多个哈希值。
- 将对应位数组中的这些位置都设置为1。
3. 判断元素是否存在：- 对于要判断的元素，同样使用多个哈希函数计算出多个哈希值。
- 检查对应位数组中的这些位置是否都为1，若都为1，则判断该元素可能存在；若存在任何一个位为0，则判断该元素一定不存在。
布隆过滤器的判断结果可能有误判，即布隆过滤器判断元素不存在时，实际上元素可能存在。
但是，布隆过滤器判断元素存在时，则一定不存在假阳性。
二、布隆过滤器的应用场景布隆过滤器广泛应用于多个领域，如网络爬虫、缓存系统、垃圾邮件过滤等。
1. 网络爬虫：- 在爬取网页时，可以使用布隆过滤器快速判断网页是否已经被访问过，避免重复抓取。
- 布隆过滤器可以大大减少网络爬虫的资源消耗，提高爬取效率。
2. 缓存系统：- 当需要从缓存中获取数据时，可以首先使用布隆过滤器判断数据是否存在于缓存中，减少对底层存储的访问次数。
- 布隆过滤器可以加快缓存系统的读取速度，提高系统整体的性能。
3. 垃圾邮件过滤：- 在邮件系统中，可以使用布隆过滤器快速判断邮件是否是垃圾邮件，避免用户收到大量的垃圾邮件。
- 布隆过滤器可以提高垃圾邮件过滤的准确性和效率，提升邮件系统的用户体验。
以上仅是布隆过滤器应用场景的一部分，实际上布隆过滤器还可以用于很多其他领域，具体应用根据实际需求而定。
三、布隆过滤器的使用注意事项在使用布隆过滤器时，需要注意以下几点：1. 确定合适的位数组大小：- 位数组的大小需要根据预计的元素数量和允许的误判率来确定。
浅谈布隆过滤器
浅谈布隆过滤器不知道从什么时候开始，本来默默⽆闻的布隆过滤器⼀下⼦名声⼤燥，仿佛⾝在互联⽹，做着开发的，⽆⼈不知，⽆⼈不晓，哪怕对技术不是很关⼼的⼩伙伴也听过它的名号。
我也花了不少时间去研究布隆过滤器，看了不少博客，⽆奈不是科班出⾝，⼜没有那么聪明的头脑，⼜⽐较懒...经过“放弃，拿起，放弃，拿起”的⽆限轮回，应该算是了解了布隆过滤器的核⼼思想，所以想给⼤家分享下。
布隆过滤器的应⽤我们先来看下布隆过滤器的应⽤场景，让⼤家知道神奇的布隆过滤器到底能做什么。
缓存穿透我们经常会把⼀部分数据放在Redis等缓存，⽐如产品详情。
这样有查询请求进来，我们可以根据产品Id直接去缓存中取数据，⽽不⽤读取数据库，这是提升性能最简单，最普遍，也是最有效的做法。
⼀般的查询请求流程是这样的：先查缓存，有缓存的话直接返回，如果缓存中没有，再去数据库查询，然后再把数据库取出来的数据放⼊缓存，⼀切看起来很美好。
但是如果现在有⼤量请求进来，⽽且都在请求⼀个不存在的产品Id，会发⽣什么？既然产品Id都不存在，那么肯定没有缓存，没有缓存，那么⼤量的请求都怼到数据库，数据库的压⼒⼀下⼦就上来了，还有可能把数据库打死。
虽然有很多办法都可以解决这问题，但是我们的主⾓是“布隆过滤器”，没错，“布隆过滤器”就可以解决（缓解）缓存穿透问题。
⾄于为什么说是“缓解”，看下去你就明⽩了。
⼤量数据，判断给定的是否在其中现在有⼤量的数据，⽽这些数据的⼤⼩已经远远超出了服务器的内存，现在再给你⼀个数据，如何判断给你的数据在不在其中。
如果服务器的内存⾜够⼤，那么⽤HashMap是⼀个不错的解决⽅案，理论上的时间复杂度可以达到O(1)，但是现在数据的⼤⼩已经远远超出了服务器的内存，所以⽆法使⽤HashMap，这个时候就可以使⽤“布隆过滤器”来解决这个问题。
但是还是同样的，会有⼀定的“误判率”。
什么是布隆过滤器布隆过滤器是⼀个叫“布隆”的⼈提出的，它本⾝是⼀个很长的⼆进制向量，既然是⼆进制的向量，那么显⽽易见的，存放的不是0，就是1。
布隆过滤器的应用网页爬虫去重垃圾邮件过滤等
布隆过滤器的应用网页爬虫去重垃圾邮件过滤等布隆过滤器的应用：网页爬虫去重与垃圾邮件过滤等布隆过滤器是一种高效的数据结构，具有快速判断一个元素是否存在于集合中的特性。
它通过使用位数组和多个哈希函数，可以在常数时间内判断元素是否“可能”存在于集合中，而不需要实际存储元素本身。
由于其空间效率高、查询速度快、误差率可控等优点，布隆过滤器在网页爬虫去重和垃圾邮件过滤等领域有着广泛的应用。
一、布隆过滤器的原理和基本结构布隆过滤器的基本结构包括一个位数组和多个哈希函数。
位数组通常被初始化为0，哈希函数用于将输入元素映射成位数组的索引位置。
1. 插入元素当要插入一个元素时，将该元素通过多个哈希函数得到多个哈希值，然后在位数组中将对应位置的值设置为1。
2. 查询元素对于一个查询操作，同样使用多个哈希函数计算输入元素的哈希值，然后通过检查位数组中对应位置的值来判断元素是否存在。
如果位数组中的所有对应位置的值都为1，则认为该元素“可能”存在于集合中；如果任一位置的值为0，则该元素一定不存在于集合中。
3. 误差率布隆过滤器的误差率由位数组的大小和哈希函数的个数决定。
误差率越低，位数组和哈希函数的要求就会越高。
通过合理选择参数，可以在满足误差要求的前提下，最大限度地提高布隆过滤器的性能。
二、布隆过滤器在网页爬虫去重中的应用在网页爬虫中，去重是一个必要的步骤，避免重复抓取相同的页面。
布隆过滤器因其高效的查询速度和较低的存储成本，成为一种理想的去重工具。
1. 爬取网页数据网页爬虫从互联网上获取各种页面数据，包括HTML页面、图片、视频等。
在爬取这些数据的过程中，经常会遇到重复的页面。
2. 利用布隆过滤器进行去重为了去重，爬虫可以将已抓取的网页的URL作为元素插入到布隆过滤器中。
每次抓取新网页时，先通过布隆过滤器查询该网页的URL是否在集合中。
如果被判断为“可能存在”，则根据实际情况再进行进一步验证；如果被判断为不存在，则将该网页的URL添加到布隆过滤器中，并继续处理。
布隆过滤器实现原理及源码解析
布隆过滤器实现原理及源码解析前⾔布隆过滤器的作⽤是判断⼀个元素是否存在于⼀个集合中。
⽐如有⼀个集合存储了全国所有⼈的⾝份证号码，那么该集合⼤⼩有⼗⼏亿的⼤⼩，此时如果判断⼀个⾝份证是否存在于该集合中，最简单也是最笨的办法就是遍历集合，挨个判断是否和校验的⾝份证号码相同来判断。
⽽布隆过滤器就是通过⼀个提⾼空间和时间效率的⼀种算法，来快速判断⼀个元素是否存在于集合中。
另外还有⼀个问题，如果采⽤遍历的⽅式，还有⼀个⽐较⼤的问题就是内存的问题，假设现有⼀个场景，有10亿个整数，需要判断⼀个整数是否存在于这个整数集合中。
那么⾸先需要创建⼀个int类型的数组，int类型占⽤4个字节也就是32位，10亿个int类型占⽤的空间⼤⼩就是4*1000000000/1024/1024/1024 = 3.72G，可以算出10亿个整数存在内存中⾄少就需要占⽤3.72个G的内存，如果是20亿，就是7个G的内存，很容易就会造成内存溢出了，所以⼤数据的情况下，通过遍历的⽅式显然是不⾏的。
此时就可以通过bitmap来实现。
⼀、bitmapbitmap也叫做位图，是⼀种数据结构。
可以理解为是⼀个很长的数组，每⼀个数组元素是⼀个⼆进制值，⾮0即1，也就是说bitmap本质上是⼀个数组，每个数组元素是⼀个位的值。
如果通过bitmap来存在10亿个int类型，bitmap的⼤⼩为1000000000位/8/1024/1024 = 0.12G，可以发现通过为位图来表⽰10亿个整数值仅仅只需要120M⼤⼩的空间就可以表⽰，占⽤的内存⼤⼩⼤⼤减少。
那么接下来就了解下bitmap的结构1.1、bitmap的结构int类型占⽤4个字节，1个字节占8位，也就是⼀个int类型占⽤32位，⽽bitmap是⼀位表⽰⼀个数字，所以可以容纳的数据是int类型的32倍。
因为判断是否存在于⼀个集合中，只需要得到⼀个结果：在还是不在，那么就可以通过0和1来表⽰在还是不在。