布隆过滤器(Bloom Filter)
bloomfilter create 参数
1. 引言在计算机科学领域，布隆过滤器（Bloom Filter）是一种用于快速查找元素是否存在于一个集合中的数据结构，它具有高效的查询速度和占用内存较少的特点，被广泛应用于大规模数据集的快速检索和去重场景。
而在布隆过滤器的实现中，create 参数则是其中一个关键的配置参数，本文将深入探讨布隆过滤器中的 create 参数。
2. create 参数的作用在创建布隆过滤器时，create 参数是一个非常重要的配置项，它决定了布隆过滤器的内存大小、误判率以及适用场景。
create 参数会影响布隆过滤器的内存分配，较大的 create 参数会导致内存占用增加，但也会降低误判率。
create 参数还会影响布隆过滤器的适用场景，不同大小和参数设置的布隆过滤器适用于不同规模和特点的数据集合。
3. 如何选择 create 参数在实际应用中，如何选择合适的 create 参数是非常重要的。
通常情况下，我们需要根据待存储的元素数量和期望的误判率来选择 create 参数。
较大的元素数量和较小的误判率会导致较大的 create 参数，从而占用更多的内存空间，但能够提供更低的误判率；而较小的元素数量和较大的误判率则会导致较小的 create 参数，占用较少的内存空间，但可能会导致较高的误判率。
4. 实际应用场景在实际的应用场景中，选择合适的 create 参数对于布隆过滤器的性能和效果至关重要。
在大规模数据集的去重场景中，通常需要选择较小的误判率和合理的内存占用，因此需要精准地选择合适的 create 参数来平衡性能和资源占用。
而在快速查询场景中，可能会需要更高的查询速度和较高的内存占用，因此也需要根据具体需求来选择合适的create 参数。
5. 总结在本文中，我们深入探讨了布隆过滤器中的 create 参数，介绍了其作用、如何选择以及实际应用场景。
选择合适的 create 参数是布隆过滤器设计中的重要一环，对于性能和效果具有直接影响。
布隆过滤器快速判断元素是否存在的数据结构
布隆过滤器快速判断元素是否存在的数据结构布隆过滤器（Bloom Filter）是一种快速判断元素是否存在的数据结构，它通过位数组和一系列哈希函数来实现这一目标。
布隆过滤器在大规模数据集中判断元素的存在性能优于传统的查找算法，且具有较低的空间复杂度。
一、布隆过滤器的基本原理布隆过滤器的基本原理包括初始化、插入元素和判断元素存在性三个步骤。
1. 初始化：布隆过滤器使用一个位数组（bit array）为基础数据结构，同时包含多个哈希函数。
位数组的长度通常为m位，初始时全部初始化为0。
2. 插入元素：当需要将一个元素加入到布隆过滤器中时，首先使用哈希函数对元素进行计算，将其映射到位数组中的多个位置上，并将这些位置的值设置为1。
3. 判断元素存在性：当需要判断一个元素是否存在于布隆过滤器中时，同样使用哈希函数对该元素进行计算，然后在位数组中查找对应的位置的值。
若所有位置上的值都为1，则元素可能存在于布隆过滤器中；若存在任一位置的值为0，则元素一定不存在于布隆过滤器中。
二、布隆过滤器的应用场景布隆过滤器适用于需要快速判断元素存在性，但对判断结果的精确性要求不高的场景。
它主要应用于大规模数据的快速查找、缓存击穿和垃圾邮件过滤等领域。
1. 大规模数据的快速查找：在海量数据集中，通过布隆过滤器可以快速判断某个元素是否存在，从而避免了昂贵的磁盘或数据库查询操作。
在搜索引擎、数据库等场景中，布隆过滤器可以用来过滤掉一部分明显不存在的数据，从而提高查询效率。
2. 缓存击穿的防范：当缓存中不存在某个元素时，为了防止大量请求同时查询数据库，可以使用布隆过滤器来判断元素是否一定不存在于缓存中。
如果布隆过滤器判断元素不存在，则可以提前返回给用户“数据不存在”的结果。
3. 垃圾邮件过滤：在垃圾邮件过滤中，布隆过滤器可以用来存储垃圾邮件的特征，比如发件人、邮件主题等信息。
当新的邮件到达时，通过布隆过滤器可以快速判断该邮件是否为垃圾邮件，从而进行相应的处理。
bloomfilter误算率
Bloom Filter 误算率1. 引言Bloom Filter（布隆过滤器）是一种空间效率高、查询速度快的数据结构，常用于判断一个元素是否存在于一个集合中。
与传统的哈希表相比，Bloom Filter具有更低的存储需求和更快的查询速度。
然而，Bloom Filter也存在一定的误算率（False Positive Rate），即判断一个元素不存在于集合中时，可能会错误地认为该元素存在。
本文将详细介绍Bloom Filter误算率的概念、计算方法以及影响因素。
2. Bloom Filter 概述Bloom Filter由布隆在1970年提出，是一种用来检测一个元素是否属于某个集合的概率型数据结构。
它通过使用多个哈希函数和位向量（bit array）来实现。
当一个元素被加入到Bloom Filter中时，通过多次哈希函数计算得到多个哈希值，并将对应位置的位向量置为1。
在查询时，同样通过多次哈希函数计算得到多个位置，并检查位向量对应位置是否都为1，若有任意一位为0，则可以确定该元素不在集合中；若所有位均为1，则认为该元素可能存在于集合中。
3. 误算率定义误算率（False Positive Rate）指的是当一个元素被判断不存在于集合中时，却错误地判断为存在的概率。
在Bloom Filter中，误算率是由于哈希函数的冲突以及位向量的存在碰撞导致的。
4. 误算率计算Bloom Filter的误算率可以通过以下公式进行计算：P(False Positive) = (1 - e^(-k * n / m))^k其中，k代表哈希函数的个数，n代表已加入Bloom Filter中的元素数量，m代表位向量（bit array）的长度。
5. 影响因素Bloom Filter误算率受到以下几个因素的影响：5.1 哈希函数个数（k）哈希函数个数决定了元素被映射到位向量上多少位置。
较多的哈希函数可以降低误算率，但会增加计算开销。
布隆过滤器
布隆过滤器(Bloom Filter)是由Burton Howard Bloom于1970年提出，它是一种space efficient的概率型数据结构，用于判断一个元素是否在集合中。
在垃圾邮件过滤的黑白名单方法、爬虫(Crawler)的网址判重模块中等等经常被用到。
哈希表也能用于判断元素是否在集合中，但是布隆过滤器只需要哈希表的1/8或1/4的空间复杂度就能完成同样的问题。
布隆过滤器可以插入元素，但不可以删除已有元素。
其中的元素越多，false positive rate(误报率)越大，但是false negative (漏报)是不可能的。
一. 算法描述一个empty bloom filter是一个有m bits的bit array，每一个bit位都初始化为0。
并且定义有k个不同的hash function，每个都以uniform random distribution将元素hash到m个不同位置中的一个。
在下面的介绍中n为元素数，m为布隆过滤器或哈希表的slot数，k为布隆过滤器重hash function数。
为了add一个元素，用k个hash function将它hash得到bloom filter中k个bit位，将这k个bit位置1。
为了query一个元素，即判断它是否在集合中，用k个hash function将它hash得到k个bit位。
若这k bits全为1，则此元素在集合中；若其中任一位不为1，则此元素比不在集合中（因为如果在，则在add时已经把对应的k个bits位置为1）。
不允许remove元素，因为那样的话会把相应的k个bits位置为0，而其中很有可能有其他元素对应的位。
因此remove会引入false negative，这是绝对不被允许的。
当k很大时，设计k个独立的hash function是不现实并且困难的。
对于一个输出范围很大的hash function（例如MD5产生的128 bits数），如果不同bit位的相关性很小，则可把此输出分割为k份。
布隆过滤器误判率和初始元素计算
布隆过滤器误判率和初始元素计算布隆过滤器（Bloom Filter）是一种高效的概率型数据结构，用于判断一个元素是否存在于一个集合中。
它的特点是快速、节省内存，但有一定的误判率。
本文将重点讨论布隆过滤器的误判率和初始元素计算。
一、误判率布隆过滤器的误判率是指当判断一个元素是否存在于集合中时，可能会出现判断为存在但实际不存在的情况。
这是因为布隆过滤器使用了多个哈希函数对元素进行映射，并将映射结果对应的位数组置为1。
当判断一个元素是否存在时，如果所有对应位都为1，则认为元素存在；如果有任意一位为0，则认为元素不存在。
由于多个元素可能映射到同一个位上，所以在判断元素是否存在时，可能会出现误判的情况。
误判率是由位数组的大小和哈希函数的个数决定的，具体计算方法如下：假设位数组的大小为m，哈希函数的个数为k，集合中元素的个数为n。
则误判率p可以通过以下公式计算：p = (1 - e^(-kn/m))^k其中e为自然对数的底数，即 2.71828。
根据上述公式可以看出，误判率与位数组的大小、哈希函数的个数成正相关，与集合中元素的个数无关。
二、初始元素计算在设计布隆过滤器时，需要考虑初始元素的个数对误判率的影响。
通常情况下，初始元素的个数越多，误判率越低。
假设位数组的大小为m，哈希函数的个数为k，误判率为p，我们希望将初始元素的个数n控制在一个合理的范围内。
可以通过以下公式计算出最佳的初始元素个数：n = -m * ln(p) / (k * ln(1 - e^(-k/m)))根据上述公式可以看出，初始元素的个数与位数组的大小、哈希函数的个数和误判率成正相关。
当位数组的大小和哈希函数的个数固定时，误判率越低，则初始元素的个数越多。
三、布隆过滤器的应用布隆过滤器广泛应用于各种场景，例如网络爬虫中的URL去重、大规模数据集合的快速查询等。
它的主要优点是查询速度快、内存占用低，适用于大规模数据集合的快速判断。
但是由于误判率的存在，布隆过滤器不能用于精确判断元素是否存在，只能判断元素可能存在或一定不存在。
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。
BloomFilter算法
BloomFilter算法Bloom Filter算法详解什么是布隆过滤器布隆过滤器（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 (下⾯详细说)，实际上你也可以把它简单理解为⼀个不怎么精确的set结构，当你使⽤它的contains⽅法判断某个对象是否存在时，它可能会误判。
但是布隆过滤器也不是特别不精确，只要参数设置的合理，它的精确度可以控制的相对⾜够精确，只会有⼩⼩的误判概率。
当布隆过滤器说某个值存在时，这个值可能不存在；但是当它说不存在时，那么这个值⼀定不存在。
打个⽐⽅，当它说不认识你时，那就是真的不认识，但是当它说认识你时，可能是因为你长得像他认识的另⼀个朋友（脸长得有些相似），所以误判认识你。
布隆过滤器的使⽤场景在程序的世界中，布隆过滤器是程序员的⼀把利器，利⽤它可以快速地解决项⽬中⼀些⽐较棘⼿的问题。
如⽹页URL的去重、垃圾邮件识别、⼤集合中重复元素的判断和缓存穿透等问题。
布隆过滤器的典型应⽤有：⼤数据判断是否存在如果你的服务器内存⾜够⼤的话，那么使⽤HashMap可能是⼀个不错的解决⽅案，理论上时间复杂度可以达到O(1)级别，但是当数据量起来之后还是只能考虑布隆过滤器。
解决缓存穿透我们通常会把⼀些经常访问的数据放在Redis中当作缓存，例如产品详情。
通常⼀个请求过来之后，我们会先查询缓存，⽽不⽤直接读取数据库，这是提升性能最简单，也是最普遍的做法，但是如果⼀直请求⼀个不存在的缓存，那就会有⼤量的请求被直接打到数据库上，造成缓存穿透，布隆过滤器也可以⽤来解决此类问题。
爬⾍|邮箱等系统的过滤对爬⾍⽹址进⾏过滤，已经存在布隆中的⽹址，不再爬取。
对于垃圾邮件进⾏过滤，对每⼀个发送邮件的地址进⾏判断是否在布隆的⿊名单内，如果在就判断为垃圾邮件。
业务场景判断判断⽤户是否阅读过某视频或⽂章，⽐如抖⾳或头条，当然会导致⼀定的误判，但不会让⽤户看到重复的内容。
布隆过滤器的原理
布隆过滤器的原理布隆过滤器（Bloom Filter）是一种用于快速判断一个元素是否存在于一个集合中的数据结构。
它最早由布隆在1970年提出，并以他的名字命名。
布隆过滤器使用一个相对较小的位数组和一系列的哈希函数来实现。
布隆过滤器的原理是这样的：假设有一个位数组，初始时所有位都被置为0。
我们对每一个元素进行多次哈希运算，将得到的哈希值对位数组的相应位置置为1、当要查询一个元素是否存在于集合中时，同样对该元素进行多次哈希运算，只有当所有对应的位都为1时，我们才能确定该元素存在于集合中。
若有任意一位为0，我们可以确定该元素一定不存在于集合中。
布隆过滤器的优点是空间效率非常高，它只需要使用很少的内存空间就能存储大量的元素。
另外，布隆过滤器的查询时间复杂度是O(k)，其中k是哈希函数的个数。
与其他数据结构相比，布隆过滤器在处理大规模数据时具有较高的效率。
然而，布隆过滤器也有一些缺点，最主要的是存在一定的误判率。
具体来说，布隆过滤器的步骤如下：1.创建一个长度为m的位数组，并将所有位设置为0。
2.选择k个不同的哈希函数。
这些哈希函数应能将输入元素均匀地映射到位数组中的位置。
3.将要加入集合的元素分别经过k个哈希函数的计算，得到k个哈希值。
4.将得到的k个哈希值对应的位数组位置设置为15.当要查询一个元素是否存在于集合时，同样将该元素经过k个哈希函数计算得到k个哈希值。
6.判断这k个哈希值对应的位数组位置是否是1、若都为1，则判定该元素存在于集合中；若存在任意一个位为0，则判定该元素不存在于集合中。
布隆过滤器的误判率是由布隆过滤器的位数m和哈希函数的个数k共同决定的。
误判率和位数组长度成正比，和哈希函数个数成反比。
因此，对于一个给定的集合和可以容忍的误判率，可以通过调整位数组长度和哈希函数个数来达到期望的误判率。
布隆过滤器的应用场景非常广泛。
其中一个典型的应用是在网络缓存系统中判断一个URL是否已经被访问过。
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w表示待查询元素 用相同的3个hash函数，将w映射到{1,…,18}范围内 如果每位都是1，则表示w在集合中，否表表示不在集合中
错误率估计
当集合S={x1, x2,…,xn}的所有元素都被k个哈 希函数映射到m位的位数组中时，这个位数 组中某一位还是0的概率是： (1-p)k就表示k次哈希都刚好选中1的区域， 即false positive rate:
K个hash越相互独立效果越好 可能常用的算法
Jenkins /bob/hash/doobs.html MurMur，比较常用hadoop中使用 / 更多： /programming/hashfun ctions/
19170 W 23962 W 33547W 22M 28M 39M 13
Bloom Filter应用
网络爬虫，url 去重 垃圾邮件地址过滤 Proxy cache命中查询 Bigtable、Hadoop、Cassandra、Hbase Bigtable Hadoop Cassandra Hbase 封包路由 分布式环境中，用于资源定位
扩展：用于解决规模增长问题
拆分型布鲁姆过滤器 动态布鲁姆过滤器 可扩展布鲁姆过滤器
扩展：多维Bloom Filter
用多个标准布鲁姆过滤器表示多维集合的 单属性域。 多过滤器共同完成元素的表示及是否属于 集合的查询判断。
性能测试
进行3组实验，每组取5个N 取FP1 =0.01%，N=[50W, 100W, 300W, 500W,1000W] 取FP 2=0.001%，N=[50W, 100W, 300W, 500W,1000W] 取FP3 =0.00001%，N=[50W, 100W, 300W, 500W,1000W]
FP1 FP2 13 13 17 17 17 17 17
FP3 23 23 23 23 23
FP1
FP2
FP3
37091 3691 38 36958 3770 47 36585 3689 38 36569 3701 45 36533 3552 41
10064W 6M
11M 13
11981 W 16773W 11M 14M 19M 13
Bloom Filter
tuuboo@ 卢学裕@优酷
起源
（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。 优点：空间效率和查询时间都远远超过一般的算法。 缺点：有一定的误识别率和删除困难。 两个百科：
(Vector size)m
内存
(Hash num) k
X
N 50W 100W 300W 500W 1000W
FP1 958W 1917 W 5751 W 9585 W
FP2 1198 W 2396 W 7188 W
FP3 1677W 3355W
FP1 1M 2M
FP2 1M 2M 8M
FP3 1M 3M
f = (1 − e − kn / m ) k = (1 − p ) k
1 kn p = (1 − ) ≈ e − kn / m m
哈希函数个数k 哈希函数个数k
Hash函数的个数k不是 越大越好，k如何取， 才能使得f最小
f = (1 − e − kn / m ) k = (1 − p ) k ⇒ f = exp(k ln(1 − e −kn / m )) 令g = k ln(1 − e −kn / m )# # # 所以当g最小时，f最小 m ⇒ g = − ln( p ) ln(1 − p ) n
所以，p=1/2时错误率最小，也就是让一半的 位空着 m
k = ln 2 * n
需要对少位呢？(m)
推导过程略，直接上结果公式： (假设，允许的false rate为f’)
m = n * log 2 e * log 2 (1/f )
'
≈9;
Hash算法
扩展：计数型Bloom Filter
标准Bloom Filter中，m长数组，每unit用1 位表示，只能表示[0, 1] 如果每个unit用多位表示，如3位，则可以 表示[0,1,…,7]
扩展：压缩Bloom Filter
由于标准Bloom Filter在f最小时，任意位为 0的概率为1/2，所以，为了更好的在网络 上传输Bloom Filter，可以对Bloom Filter进 行压缩，能得到约69.3%
如图S{x,y,z}集合中的每个元素，用3个hash函数映射到{1,…,18}范围内， 将相应的位置为1
在判断一个元素是否属于某个集合时，有可能会把不属于这个集合的 元素误认为属于这个集合（false positive） 它通过极少的错误换取了存储空间的极大节省。 /jiaomeng/archive/2007/01/27/1495500.aspx
/zh/%E5%B8%83%E9%9A%8 6%E8%BF%87%E6%BB%A4%E5%99%A8 /wiki/Bloom_filter
原理说明
采用包含m位的位数组存储， 将n个元素集合S={x1, x2,…,xn} ， 用k个相互独立 相互独立的哈希函数 相互独立 映射到{1,…,m}的范围中。 插入 查询