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布隆过滤器和布谷鸟过滤器

news 来源：原创 2025/6/8 9:07:37

原文链接：布隆过滤器和布谷鸟过滤器

布隆过滤器

介绍

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，检查值是“可能在集合中”还是“绝对不在集合中”

空间效率高：通常比精确数据结构占用更少的空间
查询速度快：常数时间复杂度 O（1）
误报率可控：通过调整哈希函数的数量和布隆过滤器的大小可控制误报率
不能删除元素：一旦向布隆过滤器中添加了元素，则不能从中删除

原理

本质是由长度为 m 的向量或列表（仅包含 0、1），最初所有值均设为 0

为了将数据添加到布隆过滤器中，会提供 K 个不同的哈希函数，并将结果位置上对应位置设为“1”，使用多（此处假设为 3 个）个哈希函数得到多个索引值，如输入“semlinker”时，预计得到 2、4、6，将相应位置设为 1

再输入“kakuqo”时，哈希得到 3、4、7，此刻的 4 被标记了两次

当我们对值进行搜索时，先使用 3 个哈希函数对搜索值进行哈希运算，例如输入“fullstack”时，得到 2、3、7，相应位置都为 1，意味着可能已经插入到集合了。

布隆过滤器的误判率

n：已经添加的元素
k：哈希次数
m：布隆过滤器长度

应用场景

网页爬虫对 URL 去重，避免爬取相同 URL
反辣椒邮件，从数十亿个辣椒邮件列表中判断某邮箱是否为垃圾邮箱
Google BigTable，Apache HBbase 和 Apache Cassandra 使用布隆过滤器减少对不存在的行和列的查找

代码实现

package com.yingzi.data_structure;import java.util.BitSet;
import java.util.Random;public class BloomFilter {private final BitSet bitSet;private final int[] hashFunctions;public BloomFilter(int expectedElements, double falsePositiveRate) {// 计算位数组大小int bits = _optimalSize_(expectedElements, falsePositiveRate);// 创建位数组this.bitSet = new BitSet(bits);// 计算所需的哈希函数数量int hashCount = _optimalHashCount_(expectedElements, bits);this.hashFunctions = generateHashFunctions(hashCount);}private static int optimalSize(int expectedElements, double falsePositiveRate) {return (int) (-expectedElements * Math._log_(falsePositiveRate) / (Math._log_(2) * Math._log_(2)));}private static int optimalHashCount(int expectedElements, int bits) {return (int) (bits / expectedElements * Math._log_(2));}private int[] generateHashFunctions(int hashCount) {Random random = new Random();int[] hashes = new int[hashCount];for (int i = 0; i < hashCount; i++) {hashes[i] = random.nextInt();}return hashes;}public void add(String item) {for (int hash : hashFunctions) {int index = Math._abs_(hash ^ item.hashCode()) % bitSet.size();bitSet.set(index);}}public boolean mightContain(String item) {for (int hash : hashFunctions) {int index = Math._abs_(hash ^ item.hashCode()) % bitSet.size();if (!bitSet.get(index)) {return false;}}return true;}
}

构造函数 (BloomFilter): 接收期望的元素数量和期望的误报率。根据这些信息计算出合适的位数组大小和哈希函数数量。
optimalSize 方法: 根据公式计算最优的位数组大小。
optimalHashCount 方法: 根据公式计算最优的哈希函数数量。
generateHashFunctions 方法: 生成指定数量的哈希函数。
add 方法: 将元素添加到布隆过滤器中。对于每个哈希函数，计算出一个索引并设置该位。
mightContain 方法: 检查一个元素是否可能存在于布隆过滤器中。对于每个哈希函数，检查相应的位是否被设置。如果所有相关的位都被设置，则认为该元素可能存在于布隆过滤器中。

public class BloomFilterExample {public static void main(String[] args) {// 假设我们期望有 1000 个元素，希望误报率小于 0.1%BloomFilter bloomFilter = new BloomFilter(1000, 0.001);// 添加一些元素String[] elementsToAdd = {"hello", "world", "java", "programming"};for (String element : elementsToAdd) {bloomFilter.add(element);}// 检查一些元素是否存在System._out_.println("Does 'hello' exist? " + bloomFilter.mightContain("hello")); // trueSystem._out_.println("Does 'world' exist? " + bloomFilter.mightContain("world")); // trueSystem._out_.println("Does 'nonexistent' exist? " + bloomFilter.mightContain("nonexistent")); // false}
}

变体

在海量数据处理的场景中，我们往往无法预测数据的规模，而重建过滤器的开销又过大，因此需要一个支持删除元素的过滤器，根据不同的实现方法，衍生以下变体

计数布隆过滤器：不再使用一个计数器，而是使用一个计数器，删除一个元素时将对应位置的计数减 1，当计数为零时代表元素不存在，该方法虽然支持了删除，但空间随着计数器大小成倍增加
阻塞布隆过滤器：多层级的布隆过滤器（类似 CPU 的多级缓冲），将集合分为多个布隆过滤器（每个过滤器相互独立，哈希函数也不同），首先决定哈希到哪个布隆过滤器，再在对应的布隆过滤器中使用对应的哈希函数进行插入，该方法的空间利用率高且假阳率低，实现较复杂，且需要手动调整块大小和哈希函数，否则会因为某个小布隆过滤器负载不均衡导致假阳率增加
动态左计数布隆过滤器：结合计数、阻塞的思想。将集合分为多个小布隆过滤器，并且每个块中的每个位置都会维护一个计数器。该方法比起计数布隆过滤器，空间利用率更高，但在分布式场景下和布计数器的开销也会严重增加
商过滤器：将集合划分为多个桶，每个桶中保存一个元素和一个余数。对元素哈希得到一个整数值，整数值的高位为桶的下标，地位代表余数，通过对比对应下表的余数是否相同来判断元素存在，该方法的缺点在于需要使用额外的元数据来管理每个元素，桶数需要为 2 的幂次方

在所有变体中，应用最广泛、效果最好的是布谷鸟过滤器

布谷鸟过滤器

介绍

基于布谷鸟哈希算法实现的过滤器，存储了哈希值的布谷鸟哈希表

相比布隆过滤器的优点

支持新增和删除元素
更节省空间
1. 哈希表跟家紧凑
2. 在错误率小于 3% 的时候空间性能优于布隆过滤器
3. 空间节省 40% 多
查询效率高
1. 一次哈希
2. 而布隆过滤要采用多种哈希函数进行多次哈希

原理

最简单的布谷鸟哈希结构为一维数组结构，会有两个 hash 算法将新来的元素映射到数组的两个位置。若两个位置中有一个位置为空，则将元素直接放进去，若两个位置都满了，就【鸠占鹊巢】随机踢走一个，然后自己霸占该位置

保存元素（位置都没有被占）：新来元素 a 经过 hash 为（A2,B1）的位置，由于 A2 还没有元素 a，直接落入 A2
保存元素（其中一个位置被占）：新来元素 b 的 hash 为（A2，B3），由于 A2 已经被 a 占了，所以 b 会落在 b3

保存元素（两个位置都占）：新来元素 c 的 hash 为（A2，B3），它会随机将一个元素挤走，这里挤走了 a

被挤掉的元素重新找位置：a 会重新进行 hash，找到还未被占的 B1 位置

问题：若数组太拥挤，将导致连续踢了若干次还未停止，严重影响插入效率。布谷鸟哈希设置一个阈值，当连续占巢行为超出了某个阈值，就认为数组几乎满了，这时需要对它进行扩容

为了提高空间利用率，降低碰撞概率，布谷鸟过滤器在布谷鸟哈希上做了改进，将其从一维扩展为二维（每个桶存储的元素从 1 个变为 n 个），且每个位置中只存储几个 bit 的指纹，而非完整的元素

每个桶中存储了 4 个 slot，只有当一个桶中的所有 slot 都被填满的时候，才会使用替换的策略。这里的桶结构使用了一个二维数组来表示

应用场景

布谷鸟过滤器适用于需要支持动态数据集的应用场景，特别是需要支持删除的情况，具体应用场景包括但不限于

缓存系统：用于缓存热点数据，减少后端系统的负载
数据库：在数据库中作为索引结构，提高查询效率
网络路由：在网络设备中用于快速查找路由表
恶意软件检测：快速检测已知的恶意软件签名
分布式系统：一致性检查，确保数据的一致性

代码实现

package com.yingzi;import java.util.Random;public class cuckooFilter {static final int _MAXIMUM_CAPACITY _= 1 << 30;//最大的踢出次数private final int MAX_NUM_KICKS = 500;//桶的个数private int capacity;//存入元素个数private int size = 0;//存放桶的数组private Bucket[] buckets;private Random random;//构造函数public cuckooFilter(int capacity) {capacity = _tableSizeFor_(capacity);this.capacity = capacity;buckets = new Bucket[capacity];random = new Random();for (int i = 0; i < capacity; i++) {buckets[i] = new Bucket();}}/** 向布谷鸟过滤器中插入一个元素** 插入成功，返回true* 过滤器已满或插入数据为空，返回false*/public boolean insert(Object o) {if (o == null)return false;/**  当我们知道 f 和 i1，就可以直接算出 i2,同样如果我们知道 i2 和 f，也可以直接算出 i1 (对偶性)*  所以我们根本不需要知道当前的位置是 p1 还是 p2，*  只需要将当前的位置和 hash(o) 进行异或计算就可以得到对偶位置。*  而且只需要确保 hash(o) != 0 就可以确保 i1 != i2，*  如此就不会出现自己踢自己导致死循环的问题。*/byte f = fingerprint(o);int i1 = hash(o);int i2 = i1 ^ hash(f);if (buckets[i1].insert(f) || buckets[i2].insert(f)) {//有空位置size++;return true;//插入成功}//没有空位置，relocate再插入return relocateAndInsert(i1, i2, f);}_/**_
_     * 对插入的值进行校验，只有当未插入过该值时才会插入成功_
_     * 若过滤器中已经存在该值，会插入失败返回false_
_     */_
_    _public boolean insertUnique(Object o) {if (o == null || contains(o))return false;return insert(o);}_/**_
_     * 随机在两个位置挑选一个将其中的一个值标记为旧值，_
_     * 用新值覆盖旧值，旧值会在重复上面的步骤进行插入_
_     */_
_    _private boolean relocateAndInsert(int i1, int i2, byte f) {boolean flag = random.nextBoolean();int itemp = flag ? i1 : i2;for (int i = 0; i < MAX_NUM_KICKS; i++) {//在桶中随机找一个位置int position = random.nextInt(Bucket._BUCKET_SIZE_);//踢出f = buckets[itemp].swap(position, f);itemp = itemp ^ hash(f);if (buckets[itemp].insert(f)) {size++;return true;}}//超过最大踢出次数，插入失败return false;}_/**_
_     * 如果此过滤器包含对象的指纹，返回true_
_     */_
_    _public boolean contains(Object o) {if(o == null)return false;byte f = fingerprint(o);int i1 = hash(o);int i2 = i1 ^ hash(f);return buckets[i1].contains(f) || buckets[i2].contains(f);}_/**_
_     * 从布谷鸟过滤器中删除元素_
_     * 为了安全地删除，此元素之前必须被插入过_
_     */_
_    _public boolean delete(Object o) {if(o == null)return false;byte f = fingerprint(o);int i1 = hash(o);int i2 = i1 ^ hash(f);return buckets[i1].delete(f) || buckets[i2].delete(f);}_/**_
_     * 过滤器中元素个数_
_     */_
_    _public int size() {return size;}//过滤器是否为空public boolean isEmpty() {return size == 0;}//得到指纹private byte fingerprint(Object o) {int h = o.hashCode();h += ~(h << 15);h ^= (h >> 10);h += (h << 3);h ^= (h >> 6);h += ~(h << 11);h ^= (h >> 16);byte hash = (byte) h;if (hash == Bucket._NULL_FINGERPRINT_)hash = 40;return hash;}//哈希函数public int hash(Object key) {int h = key.hashCode();h -= (h << 6);h ^= (h >> 17);h -= (h << 9);h ^= (h << 4);h -= (h << 3);h ^= (h << 10);h ^= (h >> 15);return h & (capacity - 1);}//hashMap的源码 有一个tableSizeFor的方法，目的是将传进来的参数转变为2的n次方的数值static final int tableSizeFor(int cap) {int n = cap - 1;n |= n >>> 1;n |= n >>> 2;n |= n >>> 4;n |= n >>> 8;n |= n >>> 16;return (n < 0) ? 1 : (n >= _MAXIMUM_CAPACITY_) ? _MAXIMUM_CAPACITY _: n + 1;}static class Bucket {public static final int _FINGERPINT_SIZE _= 1;//桶大小为4public static final int _BUCKET_SIZE _= 4;public static final byte _NULL_FINGERPRINT _= 0;private final byte[] fps = new byte[_BUCKET_SIZE_];//在桶中插入public boolean insert(byte fingerprint) {for (int i = 0; i < fps.length; i++) {if (fps[i] == _NULL_FINGERPRINT_) {fps[i] = fingerprint;return true;}}return false;}//在桶中删除public boolean delete(byte fingerprint) {for (int i = 0; i < fps.length; i++) {if (fps[i] == fingerprint) {fps[i] = _NULL_FINGERPRINT_;return true;}}return false;}//桶中是否含此指纹public boolean contains(byte fingerprint) {for (int i = 0; i < fps.length; i++) {if (fps[i] == fingerprint)return true;}return false;}public byte swap(int position, byte fingerprint) {byte tmpfg = fps[position];fps[position] = fingerprint;return tmpfg;}}public static void main(String args[]){cuckooFilter c=new cuckooFilter(100);c.insert("西游记");c.insert("水浒传");c.insert("三国演义");System._out_.println(c.contains("水浒传"));}
}

参考资料

高级数据结构与算法 | 布谷鸟过滤器（Cuckoo Filter）：原理、实现、LSM Tree 优化

Redis–布谷鸟过滤器–使用/原理/实例

布谷鸟过滤器的简单 Java 实现

【大数据管理】Java 实现布谷鸟过滤器（CF）

布隆过滤器

介绍

原理

应用场景

代码实现

变体

布谷鸟过滤器

介绍

原理

应用场景

代码实现

参考资料

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