今天碰到個業務，他的 redis 集群有個大 value 用途是作為布隆過濾器，但溝通的時候被小懟了一下，意思大概是「布隆過濾器原理都不懂，還要我優化？」。技術菜被人懟認了、怪不得別人，自己之前確實只是聽說過這個，但是沒深入了解過，趁這個機會補充一下知識。
在進入正文之前，之前看到的有句話我覺得說得很好：
大意是不同的資料結構有不同的適用場景和優缺點，你需要仔細權衡自己的需求之後妥善適用它們，布隆過濾器就是踐行這句話的代表。本質上布隆過濾器是一種資料結構，比較巧妙的概率型資料結構（probabilistic data structure），特點是高效地插入和查詢，可以用來告訴你 「某樣東西一定不存在或者可能存在」。
相比於傳統的 list、set、map 等資料結構，它更高效、占用空間更少，但是缺點是其返回的結果是概率性的，而不是確切的。
講述布隆過濾器的原理之前，我們先思考一下，通常你判斷某個元素是否存在用的是什麼？應該蠻多人回答 hashmap 吧，確實可以將值對映到 hashmap 的 key，然後可以在 o(1) 的時間複雜度內返回結果，效率奇高。但是 hashmap 的實現也有缺點，例如儲存容量佔比高，考慮到負載因子的存在，通常空間是不能被用滿的，而一旦你的值很多例如上億的時候，那 hashmap 佔據的記憶體大小就變得很可觀了。
還比如說你的資料集儲存在遠端伺服器上，本地服務接受輸入，而資料集非常大不可能一次性讀進記憶體構建 hashmap 的時候，也會存在問題。
布隆過濾器是乙個 bit 向量或者說 bit 陣列，長這樣：
如果我們要對映乙個值到布隆過濾器中，我們需要使用多個不同的雜湊函式生成多個雜湊值，並對每個生成的雜湊值指向的 bit 位置 1，例如針對值 「baidu」 和三個不同的雜湊函式分別生成了雜湊值 1、4、7，則上圖轉變為：
ok，我們現在再存乙個值 「tencent」，如果雜湊函式返回 3、4、8 的話，圖繼續變為：
值得注意的是，4 這個 bit 位由於兩個值的雜湊函式都返回了這個 bit 位，因此它被覆蓋了。現在我們如果想查詢 「dianping」 這個值是否存在，雜湊函式返回了 1、5、8三個值，結果我們發現 5 這個 bit 位上的值為 0，說明沒有任何乙個值對映到這個 bit 位上，因此我們可以很確定地說 「dianping」 這個值不存在。而當我們需要查詢 「baidu」 這個值是否存在的話，那麼雜湊函式必然會返回 1、4、7，然後我們檢查發現這三個 bit 位上的值均為 1，那麼我們可以說 「baidu」 存在了麼？答案是不可以，只能是 「baidu」 這個值可能存在。
這是為什麼呢？答案跟簡單，因為隨著增加的值越來越多，被置為 1 的 bit 位也會越來越多，這樣某個值 「taobao」 即使沒有被儲存過，但是萬一雜湊函式返回的三個 bit 位都被其他值置位了 1 ，那麼程式還是會判斷 「taobao」 這個值存在。
目前我們知道布隆過濾器可以支援 add 和 i***ist 操作，那麼 delete 操作可以麼，答案是不可以，例如上圖中的 bit 位 4 被兩個值共同覆蓋的話，一旦你刪除其中乙個值例如 「tencent」 而將其置位 0，那麼下次判斷另乙個值例如 「baidu」 是否存在的話，會直接返回 false，而實際上你並沒有刪除它。
如何解決這個問題，答案是計數刪除。但是計數刪除需要儲存乙個數值，而不是原先的 bit 位，會增大占用的記憶體大小。這樣的話，增加乙個值就是將對應索引槽上儲存的值加一，刪除則是減一，判斷是否存在則是看值是否大於0。
很顯然，過小的布隆過濾器很快所有的 bit 位均為 1，那麼查詢任何值都會返回「可能存在」，起不到過濾的目的了。布隆過濾器的長度會直接影響誤報率，布隆過濾器越長其誤報率越小。
另外，雜湊函式的個數也需要權衡，個數越多則布隆過濾器 bit 位置位 1 的速度越快，且布隆過濾器的效率越低；但是如果太少的話，那我們的誤報率會變高。
k 為雜湊函式個數，m 為布隆過濾器長度，n 為插入的元素個數，p 為誤報率。
至於如何推導這個公式，我在知乎發布的文章有涉及，感興趣可以看看，不感興趣的話記住上面這個公式就行了。
常見的適用常見有，利用布隆過濾器減少磁碟 io 或者網路請求，因為一旦乙個值必定不存在的話，我們可以不用進行後續昂貴的查詢請求。
另外，既然你使用布隆過濾器來加速查詢和判斷是否存在，那麼效能很低的雜湊函式不是個好選擇，推薦 murmurhash、fnv 這些。
redis 因其支援 setbit 和 getbit 操作，且純記憶體效能高等特點，因此天然就可以作為布隆過濾器來使用。但是布隆過濾器的不當使用極易產生大 value，增加 redis 阻塞風險，因此生成環境中建議對體積龐大的布隆過濾器進行拆分。
拆分的形式方法多種多樣，但是本質是不要將 hash(key) 之後的請求分散在多個節點的多個小 bitmap 上，而是應該拆分成多個小 bitmap 之後，對乙個 key 的所有雜湊函式都落在這乙個小 bitmap 上。
詳解布隆過濾器的原理 使用場景和注意事項
原文 在進入正文之前，之前看到的有句話我覺得說得很好 大意是不同的資料結構有不同的適用場景和優缺點，你需要仔細權衡自己的需求之後妥善適用它們，布隆過濾器就是踐行這句話的代表。本質上布隆過濾器是一種資料結構，比較巧妙的概率型資料結構 probabilistic data structure 特點是高效...
布隆過濾器的原理 使用場景和注意事項
今天碰到個業務，他的 redis 集群有個大 value 用途是作為布隆過濾器，但溝通的時候被小懟了一下，意思大概是 布隆過濾器原理都不懂，還要我優化？技術菜被人懟認了 怪不得別人，自己之前確實只是聽說過這個，但是沒深入了解過，趁這個機會補充一下知識。在進入正文之前，之前看到的有句話我覺得說得很好 ...
布隆過濾器的原理，使用場景和注意事項
本質上布隆過濾器是一種資料結構，比較巧妙的概率型資料結構 probabilistic data structure 特點是高效地插入和查詢，可以用來告訴你 某樣東西一定不存在或者可能存在 相比於傳統的 list set map 等資料結構，它更高效 占用空間更少，但是缺點是其返回的結果是概率性的，而...