Bloom Filter布隆過濾器
1.概念：
如果想判斷一個元素是不是在一個集合裏，一般想到的是將所有元素保存起來，然後通過比較確定。鏈表，樹等等數據結構都是這種思路. 但是隨著集合中元素的增加，我們需要的存儲空間越來越大，檢索速度也越來越慢。不過世界上還有一種叫作散列表（又叫哈希表，Hash table）的數據結構。它可以通過一個Hash函數將一個元素映射成一個位陣列（Bit Array）中的一個點。這樣一來，我們只要看看這個點是不是 1 就知道可以集合中有沒有它了。這就是布隆過濾器的基本思想。
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
2.實現原理：
直觀的說，bloom算法類似一個hash set，用來判斷某個元素（key）是否在某個集合中。和一般的hash set不同的是，這個算法無需存儲key的值，對於每個key，只需要k個比特位，每個存儲一個標誌，用來判斷key是否在集合中。
算法：
1）. 首先需要k個hash函數，每個函數可以把key散列成為1個整數
3）. 某個key加入集合時，用k個hash函數計算出k個散列值，並把數組中對應的比特位置為1
4）. 判斷某個key是否在集合時，用k個hash函數計算出k個散列值，並查詢數組中對應的比特位，如果所有的比特位都是1，認為在集合中。
3.代碼實現：
采用3個hash函數計算散列值。
布隆結構設計：
typedef char* KeyType; typedef size_t(*HASH_FUNC)(KeyType str); typedef struct BloomFilter { BitMap _bm; HASH_FUNC _Hashfunc1; HASH_FUNC _Hashfunc2; HASH_FUNC _Hashfunc3; }BloomFilter;
hash函數：
static size_t BKDRHash(KeyType str)
{
unsigned int seed = 131; // 31 131 1313 13131 131313
unsigned int hash = 0;
while (*str )
{
hash = hash * seed + (*str++);
}
return (hash & 0x7FFFFFFF);
}
size_t DEKHash(KeyType str)
{
if(!*str) // 這是由本人添加，以保證空字符串返回哈希值0
return 0;
register size_t hash = 1315423911;
while (size_t ch = (size_t)*str++)
{
hash = ((hash << 5) ^ (hash >> 27)) ^ ch;
}
return hash;
}
size_t FNVHash(KeyType str)
{
if(!*str) // 這是由本人添加，以保證空字符串返回哈希值0
return 0;
register size_t hash = 2166136261;
while (size_t ch = (size_t)*str++)
{
hash *= 16777619;
hash ^= ch;
}
return hash;
} bloom算法實現函數:
void BloomFilterInit(BloomFilter *bf,size_t range) //初始化
{
BitMapInit(&bf->_bm,range);
bf->_Hashfunc1 = BKDRHash;
bf->_Hashfunc2 = FNVHash;
bf->_Hashfunc3 = DEKHash;
}
void BloomFilterSet(BloomFilter *bf,KeyType key)//標記相應位
{
assert(bf);
BitMapSet(&bf->_bm,bf->_Hashfunc1(key)%bf->_bm._range);
BitMapSet(&bf->_bm,bf->_Hashfunc2(key)%bf->_bm._range);
BitMapSet(&bf->_bm,bf->_Hashfunc3(key)%bf->_bm._range);
}
int BloomFilterTest(BloomFilter *bf,KeyType key)
{
assert(bf);
if (BitMapTest(&bf->_bm,bf->_Hashfunc1(key)%bf->_bm._range))
return -1;
if (BitMapTest(&bf->_bm,bf->_Hashfunc2(key)%bf->_bm._range))
return -1;
if (BitMapTest(&bf->_bm,bf->_Hashfunc3(key)%bf->_bm._range))
return -1;
return 0;
}
void BloomFilterDestory(BloomFilter *bf) //銷毀
{
BitMapDestory(&bf->_bm);
}算法測試案例及運行結果：
void TestBlooomFilter()
{
BloomFilter bf;
BloomFilterInit(&bf,-1);
BloomFilterSet(&bf,"123.5.3.6");
BloomFilterSet(&bf,"123.5.3.8");
BloomFilterSet(&bf,"123.5.3.6");
BloomFilterSet(&bf,"123.5.3.7");
BloomFilterSet(&bf,"123.5.3.4");
BloomFilterSet(&bf,"123.5.3.6");
BloomFilterSet(&bf,"123.5.3.8");
BloomFilterSet(&bf,"123.5.3.8");
BloomFilterSet(&bf,"123.5.3.6");
printf("ip is exist? %d\n",BloomFilterTest(&bf,"123.5.3.6"));
printf("ip is exist? %d\n",BloomFilterTest(&bf,"123.5.3.7"));
printf("ip is exist? %d\n",BloomFilterTest(&bf,"123.5.3.8"));
printf("ip is exist? %d\n",BloomFilterTest(&bf,"123.5.3.4"));
printf("ip is exist? %d\n",BloomFilterTest(&bf,"123.5.3.1"));
BloomFilterDestory(&bf);
}0 代表存在 ，-1代表不存在。
代碼中調用了位圖相關函數代碼： 位圖相關部分知識在上篇博文中有詳細解釋。
#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 1
#include"BitMap.h"
void BitMapInit(BitMap *bm,size_t range) //初始化
{
assert(bm);
bm->_bits = NULL;
bm->_range = range;
bm->_bits = (size_t *)malloc(sizeof(char)*bm->_range/8 +1);
assert(bm->_bits);
memset(bm->_bits,0,sizeof(char)*bm->_range/8 +1);
}
void BitMapSet(BitMap *bm,size_t x)//標記相應位
{
size_t num = x>>5;
size_t bit = x%32;
bm->_bits[num] |=(1<<bit);
}
int BitMapTest(BitMap *bm,size_t x)
{
size_t num = x>>5;
size_t bit = x%32;
if ((1<<bit)&bm->_bits[num])
return 0;
return -1;
}
void BitMapDestory(BitMap *bm)
{
free(bm->_bits);
bm->_bits = NULL;
bm->_range = 0;
}4.布隆過濾器的實際用例[1]
Google 著名的分布式數據庫 Bigtable 使用了布隆過濾器來查找不存在的行或列，以減少磁盤查找的IO次數。
Squid 網頁代理緩存服務器在 cache digests 中使用了也布隆過濾器。
Venti 文檔存儲系統也采用布隆過濾器來檢測先前存儲的數據。
SPIN 模型檢測器也使用布隆過濾器在大規模驗證問題時跟蹤可達狀態空間。
Google Chrome瀏覽器使用了布隆過濾器加速安全瀏覽服務。
在很多Key-Value系統中也使用了布隆過濾器來加快查詢過程，如 Hbase，Accumulo，eveldb，一般而言，Value 保存在磁盤中，訪問磁盤需要花費大量時間，然而使用布隆過濾器可以快速判斷某個Key對應的Value是否存在，因此可以避免很多不必要的磁盤IO操作，只是引入布隆過濾器會帶來一定的內存消耗，下圖是在Key-Value系統中布隆過濾器的典型使用：
5.布隆過濾器相關擴展[1]
Counting filters
基本的布隆過濾器不支持刪除（Deletion）操作，但是 Counting filters 提供了一種可以不用重新構建布隆過濾器但卻支持元素刪除操作的方法。在Counting filters中原來的位數組中的每一位由 bit 擴展為 n-bit 計數器，實際上，基本的布隆過濾器可以看作是只有一位的計數器的Counting filters。原來的插入操作也被擴展為把 n-bit 的位計數器加1，查找操作即檢查位數組非零即可，而刪除操作定義為把位數組的相應位減1，但是該方法也有位的算術溢出問題，即某一位在多次刪除操作後可能變成負值，所以位數組大小 m 需要充分大。另外一個問題是Counting filters不具備伸縮性，由於Counting filters不能擴展，所以需要保存的最大的元素個數需要提前知道。否則一旦插入的元素個數超過了位數組的容量，false positive的發生概率將會急劇增加。當然也有人提出了一種基於 D-left Hash 方法實現支持刪除操作的布隆過濾器，同時空間效率也比Counting filters高。
Data synchronization
Byers等人提出了使用布隆過濾器近似數據同步。
Bloomier filters
Chazelle 等人提出了一個通用的布隆過濾器，該布隆過濾器可以將某一值與每個已經插入的元素關聯起來，並實現了一個關聯數組Map。與普通的布隆過濾器一樣，Chazelle實現的布隆過濾器也可以達到較低的空間消耗，但同時也會產生false positive，不過，在Bloomier filter中，某 key 如果不在 map 中，false positive在會返回時會被定義出的。該Map 結構不會返回與 key 相關的在 map 中的錯誤的值。
參考資料
[1] https://www.cnblogs.com/liyulong1982/p/6013002.html
Bloom Filter布隆過濾器