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
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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。