Bloom Filter

海量數據處理算法—Bloom Filter

1. Bloom-Filter算法簡介

        Bloom-Filter,即布隆過濾器,1970年由Bloom中提出。它可以用於檢索一個元素是否在一個集合中。

       Bloom Filter(BF)是一種空間效率很高的隨機數據結構,它利用位數組很簡潔地表示一個集合,並能判斷一個元素是否屬於這個集合。它是一個判斷元素是否存在集合的快速的概率算法。Bloom Filter有可能會出現錯誤判斷,但不會漏掉判斷。也就是Bloom Filter判斷元素不再集合,那肯定不在。如果判斷元素存在集合中,有一定的概率判斷錯誤。因此,Bloom Filter”不適合那些“零錯誤的應用場合。而在能容忍低錯誤率的應用場合下,Bloom Filter比其他常見的算法(如hash,折半查找)極大節省了空間。 

      它的優點是空間效率和查詢時間都遠遠超過一般的算法,缺點是有一定的誤識別率和刪除困難。

      Bloom Filter的詳細介紹:Bloom Filter

2、 Bloom-Filter的基本思想

       Bloom-Filter算法的核心思想就是利用多個不同的Hash函數來解決“衝突”。

       計算某元素x是否在一個集合中,首先能想到的方法就是將所有的已知元素保存起來構成一個集合R,然後用元素x跟這些R中的元素一一比較來判斷是否存在於集合R中;我們可以採用鏈表等數據結構來實現。但是,隨着集合R中元素的增加,其佔用的內存將越來越大。試想,如果有幾千萬個不同網頁需要下載,所需的內存將足以佔用掉整個進程的內存地址空間。即使用MD5,UUID這些方法將URL轉成固定的短小的字符串,內存佔用也是相當巨大的。

      於是,我們會想到用Hash table的數據結構,運用一個足夠好的Hash函數將一個URL映射到二進制位數組(位圖數組)中的某一位。如果該位已經被置爲1,那麼表示該URL已經存在。

      Hash存在一個衝突(碰撞)的問題,用同一個Hash得到的兩個URL的值有可能相同。爲了減少衝突,我們可以多引入幾個Hash,如果通過其中的一個Hash值我們得出某元素不在集合中,那麼該元素肯定不在集合中。只有在所有的Hash函數告訴我們該元素在集合中時,才能確定該元素存在於集合中。這便是Bloom-Filter的基本思想。


原理要點:一是位數組, 而是k個獨立hash函數。

1)位數組:

        假設Bloom Filter使用一個m比特的數組來保存信息,初始狀態時,Bloom Filter是一個包含m位的位數組,每一位都置爲0,即BF整個數組的元素都設置爲0。


2)添加元素,k個獨立hash函數

       爲了表達S={x1, x2,…,xn}這樣一個n個元素的集合,Bloom Filter使用k個相互獨立的哈希函數(Hash Function),它們分別將集合中的每個元素映射到{1,…,m}的範圍中。

         當我們往Bloom Filter中增加任意一個元素x時候,我們使用k個哈希函數得到k個哈希值,然後將數組中對應的比特位設置爲1。即第i個哈希函數映射的位置hashi(x)就會被置爲1(1≤i≤k)。

 注意,如果一個位置多次被置爲1,那麼只有第一次會起作用,後面幾次將沒有任何效果。在下圖中,k=3,且有兩個哈希函數選中同一個位置(從左邊數第五位,即第二個“1“處)。   


 3)判斷元素是否存在集合

    在判斷y是否屬於這個集合時,我們只需要對y使用k個哈希函數得到k個哈希值,如果所有hashi(y)的位置都是11ik),即k個位置都被設置爲1了,那麼我們就認爲y是集合中的元素,否則就認爲y不是集合中的元素。下圖中y1就不是集合中的元素(因爲y1有一處指向了“0”位)。y2或者屬於這個集合,或者剛好是一個false positive



      顯然這 個判斷並不保證查找的結果是100%正確的。

Bloom Filter的缺點:

       1)Bloom Filter無法從Bloom Filter集合中刪除一個元素因爲該元素對應的位會牽動到其他的元素。所以一個簡單的改進就是 counting Bloom filter,用一個counter數組代替位數組,就可以支持刪除了。 此外,Bloom Filter的hash函數選擇會影響算法的效果。

       2)還有一個比較重要的問題,如何根據輸入元素個數n,確定位數組m的大小hash函數個數hash函數選擇會影響算法的效果當hash函數個數k=(ln2)*(m/n)時錯誤率最小。在錯誤率不大於E的情況 下,m至少要等於n*lg(1/E) 才能表示任意n個元素的集合。但m還應該更大些,因爲還要保證bit數組裏至少一半爲0,則m應 該>=nlg(1/E)*lge ,大概就是nlg(1/E)1.44(lg表示以2爲底的對數)。 

舉個例子我們假設錯誤率爲0.01,則此時m應大概是n的13倍。這樣k大概是8個。 

 注意:

         這裏m與n的單位不同,m是bit爲單位,而n則是以元素個數爲單位(準確的說是不同元素的個數)。通常單個元素的長度都是有很多bit的。所以使用bloom filter內存上通常都是節省的。 

       一般BF可以與一些key-value的數據庫一起使用,來加快查詢。由於BF所用的空間非常小,所有BF可以常駐內存。這樣子的話,對於大部分不存在的元素,我們只需要訪問內存中的BF就可以判斷出來了,只有一小部分,我們需要訪問在硬盤上的key-value數據庫。從而大大地提高了效率。


一個Bloom Filter有以下參數:


mbit數組的寬度(bit數)
n加入其中的key的數量
k使用的hash函數的個數
fFalse Positive的比率

Bloom Filter的f滿足下列公式:


在給定m和n時,能夠使f最小化的k值爲:

此時給出的f爲:

根據以上公式,對於任意給定的f,我們有:


n = m ln(0.6185) / ln(f)    [1]

同時,我們需要k個hash來達成這個目標:

k = - ln(f) / ln(2)             [2]

由於k必須取整數,我們在Bloom Filter的程序實現中,還應該使用上面的公式來求得實際的f:

f = (1 – e-kn/m)k             [3]

以上3個公式是程序實現Bloom Filter的關鍵公式。

3、 擴展 CounterBloom Filter

CounterBloom Filter

BloomFilter有個缺點,就是不支持刪除操作,因爲它不知道某一個位從屬於哪些向量。那我們可以給Bloom Filter加上計數器,添加時增加計數器,刪除時減少計數器。

但這樣的Filter需要考慮附加的計數器大小,假如同個元素多次插入的話,計數器位數較少的情況下,就會出現溢出問題。如果對計數器設置上限值的話,會導致Cache Miss,但對某些應用來說,這並不是什麼問題,如Web Sharing。

Compressed Bloom Filter

爲了能在服務器之間更快地通過網絡傳輸Bloom Filter,我們有方法能在已完成Bloom Filter之後,得到一些實際參數的情況下進行壓縮。

將元素全部添加入Bloom Filter後,我們能得到真實的空間使用率,用這個值代入公式計算出一個比m小的值,重新構造Bloom Filter,對原先的哈希值進行求餘處理,在誤判率不變的情況下,使得其內存大小更合適。


4、 Bloom-Filter的應用

        Bloom-Filter一般用於在大數據量的集合中判定某元素是否存在。例如郵件服務器中的垃圾郵件過濾器。在搜索引擎領域,Bloom-Filter最常用於網絡蜘蛛(Spider)的URL過濾,網絡蜘蛛通常有一個URL列表,保存着將要下載和已經下載的網頁的URL,網絡蜘蛛下載了一個網頁,從網頁中提取到新的URL後,需要判斷該URL是否已經存在於列表中。此時,Bloom-Filter算法是最好的選擇。

1.key-value 加快查詢

       一般Bloom-Filter可以與一些key-value的數據庫一起使用,來加快查詢。

       一般key-value存儲系統的values存在硬盤,查詢就是件費時的事。Storage的數據都插入Filter,在Filter中查詢都不存在時,那就不需要去Storage查詢了。False Position出現時,只是會導致一次多餘的Storage查詢。

       由於Bloom-Filter所用的空間非常小,所有BF可以常駐內存。這樣子的話,對於大部分不存在的元素,我們只需要訪問內存中的Bloom-Filter就可以判斷出來了,只有一小部分,我們需要訪問在硬盤上的key-value數據庫。從而大大地提高了效率。如圖:

          


2 .GoogleBigTable

        Google的BigTable也使用了Bloom Filter,以減少不存在的行或列在磁盤上的查詢,大大提高了數據庫的查詢操作的性能。

3. Proxy-Cache

      在Internet Cache Protocol中的Proxy-Cache很多都是使用Bloom Filter存儲URLs,除了高效的查詢外,還能很方便得傳輸交換Cache信息。

4.網絡應用

      1)P2P網絡中查找資源操作,可以對每條網絡通路保存Bloom Filter,當命中時,則選擇該通路訪問。

      2)廣播消息時,可以檢測某個IP是否已發包。

      3)檢測廣播消息包的環路,將Bloom Filter保存在包裏,每個節點將自己添加入Bloom Filter。

     4)信息隊列管理,使用Counter Bloom Filter管理信息流量。

5. 垃圾郵件地址過濾

        像網易,QQ這樣的公衆電子郵件(email)提供商,總是需要過濾來自發送垃圾郵件的人(spamer)的垃圾郵件。

一個辦法就是記錄下那些發垃圾郵件的 email地址。由於那些發送者不停地在註冊新的地址,全世界少說也有幾十億個發垃圾郵件的地址,將他們都存起來則需要大量的網絡服務器。

如果用哈希表,每存儲一億個 email地址,就需要 1.6GB的內存(用哈希表實現的具體辦法是將每一個 email地址對應成一個八字節的信息指紋,然後將這些信息指紋存入哈希表,由於哈希表的存儲效率一般只有 50%,因此一個email地址需要佔用十六個字節。一億個地址大約要 1.6GB,即十六億字節的內存)。因此存貯幾十億個郵件地址可能需要上百 GB的內存。

而Bloom Filter只需要哈希表 1/8到 1/4 的大小就能解決同樣的問題。

BloomFilter決不會漏掉任何一個在黑名單中的可疑地址。而至於誤判問題,常見的補救辦法是在建立一個小的白名單,存儲那些可能別誤判的郵件地址。



5、 Bloom-Filter的具體實現

c語言實現:

stdafx.h:

  1. #include "stdafx.h"  
  2.   
  3.   
  4. #define ARRAY_SIZE 256 /*we get the 256 chars of each line*/  
  5. #define SIZE 48000000 /* size should be 1/8 of max*/  
  6. #define MAX  384000000/*the max bit space*/  
  7.   
  8. #define SETBIT(ch,n) ch[n/8]|=1<<(7-n%8)  
  9. #define GETBIT(ch,n) (ch[n/8]&1<<(7-n%8))>>(7-n%8)  
  10.   
  11. unsigned int len(char *ch);/* functions to calculate the length of the url*/  
  12.   
  13. unsigned int RSHash(char* str, unsigned int len);/* functions to calculate the hash value of the url*/  
  14. unsigned int JSHash(char* str, unsigned int len);/* functions to calculate the hash value of the url*/  
  15. unsigned int PJWHash(char* str, unsigned int len);/* functions to calculate the hash value of the url*/  
  16. unsigned int ELFHash(char* str, unsigned int len);/* functions to calculate the hash value of the url*/  
  17. unsigned int BKDRHash(char* str, unsigned int len);/* functions to calculate the hash value of the url*/  
  18. unsigned int SDBMHash(char* str, unsigned int len);/* functions to calculate the hash value of the url*/  
  19. unsigned int DJBHash(char* str, unsigned int len);/* functions to calculate the hash value of the url*/  
  20. unsigned int DEKHash(char* str, unsigned int len);/* functions to calculate the hash value of the url*/  
  21. unsigned int BPHash(char* str, unsigned int len);/* functions to calculate the hash value of the url*/  
  22. unsigned int FNVHash(char* str, unsigned int len);/* functions to calculate the hash value of the url*/  
  23. unsigned int APHash(char* str, unsigned int len);/* functions to calculate the hash value of the url*/  
  24. unsigned int HFLPHash(char* str,unsigned int len);/* functions to calculate the hash value of the url*/  
  25. unsigned int HFHash(char* str,unsigned int len);/* functions to calculate the hash value of the url*/  
  26. unsigned int StrHash( char* str,unsigned int len);/* functions to calculate the hash value of the url*/  
  27. unsigned int TianlHash(char* str,unsigned int len);/* functions to calculate the hash value of the url*/  
  28.   
  29.   
  30. int main()  
  31. {  
  32.     int i,num,num2=0; /* the number to record the repeated urls and the total of it*/  
  33.     unsigned int tt=0;  
  34.     int flag;         /*it helps to check weather the url has already existed */  
  35.     char buf[257];    /*it helps to print the start time of the program */  
  36.     time_t tmp = time(NULL);  
  37.   
  38.     char file1[100],file2[100];  
  39.     FILE *fp1,*fp2;/*pointer to the file */  
  40.     char ch[ARRAY_SIZE];    
  41.     char *vector ;/* the bit space*/  
  42.     vector = (char *)calloc(SIZE,sizeof(char));  
  43.   
  44.     printf("Please enter the file with repeated urls:\n");  
  45.     scanf("%s",&file1);     
  46.     if( (fp1 = fopen(file1,"rb")) == NULL) {  /* open the goal file*/  
  47.       printf("Connot open the file %s!\n",file1);  
  48.     }  
  49.   
  50.     printf("Please enter the file you want to save to:\n");  
  51.     scanf("%s",&file2);  
  52.     if( (fp2 = fopen(file2,"w")) == NULL) {  
  53.         printf("Connot open the file %s\n",file2);  
  54.     }  
  55.     strftime(buf,32,"%Y-%m-%d %H:%M:%S",localtime(&tmp));  
  56.     printf("%s\n",buf); /*print the system time*/  
  57.   
  58.     for(i=0;i<SIZE;i++) {  
  59.         vector[i]=0;  /*set 0*/  
  60.     }  
  61.   
  62.     while(!feof(fp1)) { /* the check process*/  
  63.       
  64.         fgets(ch,ARRAY_SIZE,fp1);  
  65.         flag=0;  
  66.         tt++;  
  67.         if( GETBIT(vector, HFLPHash(ch,len(ch))%MAX) ) {      
  68.             flag++;  
  69.         } else {  
  70.             SETBIT(vector,HFLPHash(ch,len(ch))%MAX );  
  71.         }     
  72.   
  73.         if( GETBIT(vector, StrHash(ch,len(ch))%MAX) ) {   
  74.             flag++;  
  75.         } else {  
  76.             SETBIT(vector,StrHash(ch,len(ch))%MAX );  
  77.         }  
  78.           
  79.         if( GETBIT(vector, HFHash(ch,len(ch))%MAX) )   {  
  80.             flag++;  
  81.         } else {  
  82.             SETBIT(vector,HFHash(ch,len(ch))%MAX );  
  83.         }  
  84.   
  85.         if( GETBIT(vector, DEKHash(ch,len(ch))%MAX) ) {  
  86.             flag++;  
  87.         } else {  
  88.             SETBIT(vector,DEKHash(ch,len(ch))%MAX );  
  89.         }   
  90.           
  91.         if( GETBIT(vector, TianlHash(ch,len(ch))%MAX) ) {  
  92.             flag++;  
  93.         } else {  
  94.             SETBIT(vector,TianlHash(ch,len(ch))%MAX );  
  95.         }  
  96.   
  97.         if( GETBIT(vector, SDBMHash(ch,len(ch))%MAX) )  {  
  98.             flag++;  
  99.         } else {  
  100.             SETBIT(vector,SDBMHash(ch,len(ch))%MAX );  
  101.         }  
  102.   
  103.         if(flag<6)  
  104.             num2++;       
  105.         else              
  106.            fputs(ch,fp2);  
  107.       
  108.         /*  printf(" %d",flag); */        
  109.     }  
  110.     /* the result*/  
  111.     printf("\nThere are %d urls!\n",tt);  
  112.     printf("\nThere are %d not repeated urls!\n",num2);  
  113.     printf("There are %d repeated urls!\n",tt-num2);  
  114.     fclose(fp1);  
  115.     fclose(fp2);  
  116.     return 0;  
  117. }  
  118.   
  119.   
  120. /*functions may be used in the main */  
  121. unsigned int len(char *ch)  
  122. {  
  123.     int m=0;  
  124.     while(ch[m]!='\0') {  
  125.         m++;  
  126.     }  
  127.     return m;  
  128. }  
  129.   
  130. unsigned int RSHash(char* str, unsigned int len) {  
  131.    unsigned int b = 378551;  
  132.    unsigned int a = 63689;  
  133.    unsigned int hash = 0;  
  134.    unsigned int i = 0;  
  135.   
  136.    for(i=0; i<len; str++, i++) {  
  137.       hash = hash*a + (*str);  
  138.       a = a*b;  
  139.    }  
  140.    return hash;  
  141. }  
  142. /* End Of RS Hash Function */  
  143.   
  144.   
  145. unsigned int JSHash(char* str, unsigned int len)  
  146. {  
  147.    unsigned int hash = 1315423911;  
  148.    unsigned int i    = 0;  
  149.   
  150.    for(i=0; i<len; str++, i++) {  
  151.       hash ^= ((hash<<5) + (*str) + (hash>>2));  
  152.    }  
  153.    return hash;  
  154. }  
  155. /* End Of JS Hash Function */  
  156.   
  157.   
  158. unsigned int PJWHash(char* str, unsigned int len)  
  159. {  
  160.    const unsigned int BitsInUnsignedInt = (unsigned int)(sizeof(unsigned int) * 8);  
  161.    const unsigned int ThreeQuarters = (unsigned int)((BitsInUnsignedInt  * 3) / 4);  
  162.    const unsigned int OneEighth = (unsigned int)(BitsInUnsignedInt / 8);  
  163.    const unsigned int HighBits = (unsigned int)(0xFFFFFFFF) << (BitsInUnsignedInt - OneEighth);  
  164.    unsigned int hash = 0;  
  165.    unsigned int test = 0;  
  166.    unsigned int i = 0;  
  167.   
  168.    for(i=0;i<len; str++, i++) {  
  169.       hash = (hash<<OneEighth) + (*str);  
  170.       if((test = hash & HighBits)  != 0) {  
  171.          hash = ((hash ^(test >> ThreeQuarters)) & (~HighBits));  
  172.       }  
  173.    }  
  174.   
  175.    return hash;  
  176. }  
  177. /* End Of  P. J. Weinberger Hash Function */  
  178.   
  179.   
  180. unsigned int ELFHash(char* str, unsigned int len)  
  181. {  
  182.    unsigned int hash = 0;  
  183.    unsigned int x    = 0;  
  184.    unsigned int i    = 0;  
  185.   
  186.    for(i = 0; i < len; str++, i++) {  
  187.       hash = (hash << 4) + (*str);  
  188.       if((x = hash & 0xF0000000L) != 0) {  
  189.          hash ^= (x >> 24);  
  190.       }  
  191.       hash &= ~x;  
  192.    }  
  193.    return hash;  
  194. }  
  195. /* End Of ELF Hash Function */  
  196.   
  197.   
  198. unsigned int BKDRHash(char* str, unsigned int len)  
  199. {  
  200.    unsigned int seed = 131; /* 31 131 1313 13131 131313 etc.. */  
  201.    unsigned int hash = 0;  
  202.    unsigned int i    = 0;  
  203.   
  204.    for(i = 0; i < len; str++, i++)  
  205.    {  
  206.       hash = (hash * seed) + (*str);  
  207.    }  
  208.   
  209.    return hash;  
  210. }  
  211. /* End Of BKDR Hash Function */  
  212.   
  213.   
  214. unsigned int SDBMHash(char* str, unsigned int len)  
  215. {  
  216.    unsigned int hash = 0;  
  217.    unsigned int i    = 0;  
  218.   
  219.    for(i = 0; i < len; str++, i++) {  
  220.       hash = (*str) + (hash << 6) + (hash << 16) - hash;  
  221.    }  
  222.   
  223.    return hash;  
  224. }  
  225. /* End Of SDBM Hash Function */  
  226.   
  227.   
  228. unsigned int DJBHash(char* str, unsigned int len)  
  229. {  
  230.    unsigned int hash = 5381;  
  231.    unsigned int i    = 0;  
  232.   
  233.    for(i = 0; i < len; str++, i++) {  
  234.       hash = ((hash << 5) + hash) + (*str);  
  235.    }  
  236.   
  237.    return hash;  
  238. }  
  239. /* End Of DJB Hash Function */  
  240.   
  241.   
  242. unsigned int DEKHash(char* str, unsigned int len)  
  243. {  
  244.    unsigned int hash = len;  
  245.    unsigned int i    = 0;  
  246.   
  247.    for(i = 0; i < len; str++, i++) {  
  248.       hash = ((hash << 5) ^ (hash >> 27)) ^ (*str);  
  249.    }  
  250.    return hash;  
  251. }  
  252. /* End Of DEK Hash Function */  
  253.   
  254.   
  255. unsigned int BPHash(char* str, unsigned int len)  
  256. {  
  257.    unsigned int hash = 0;  
  258.    unsigned int i    = 0;  
  259.    for(i = 0; i < len; str++, i++) {  
  260.       hash = hash << 7 ^ (*str);  
  261.    }  
  262.   
  263.    return hash;  
  264. }  
  265. /* End Of BP Hash Function */  
  266.   
  267.   
  268. unsigned int FNVHash(char* str, unsigned int len)  
  269. {  
  270.    const unsigned int fnv_prime = 0x811C9DC5;  
  271.    unsigned int hash      = 0;  
  272.    unsigned int i         = 0;  
  273.   
  274.    for(i = 0; i < len; str++, i++) {  
  275.       hash *= fnv_prime;  
  276.       hash ^= (*str);  
  277.    }  
  278.   
  279.    return hash;  
  280. }  
  281. /* End Of FNV Hash Function */  
  282.   
  283.   
  284. unsigned int APHash(char* str, unsigned int len)  
  285. {  
  286.    unsigned int hash = 0xAAAAAAAA;  
  287.    unsigned int i    = 0;  
  288.   
  289.    for(i = 0; i < len; str++, i++) {  
  290.       hash ^= ((i & 1) == 0) ? (  (hash <<  7) ^ (*str) * (hash >> 3)) :  
  291.                                (~((hash << 11) + (*str) ^ (hash >> 5)));  
  292.    }  
  293.   
  294.    return hash;  
  295. }  
  296. /* End Of AP Hash Function */  
  297. unsigned int HFLPHash(char *str,unsigned int len)  
  298. {  
  299.    unsigned int n=0;  
  300.    int i;  
  301.    char* b=(char *)&n;  
  302.    for(i=0;i<strlen(str);++i) {  
  303.      b[i%4]^=str[i];  
  304.     }  
  305.     return n%len;  
  306. }  
  307. /* End Of HFLP Hash Function*/  
  308. unsigned int HFHash(char* str,unsigned int len)  
  309. {  
  310.    int result=0;  
  311.    char* ptr=str;  
  312.    int c;  
  313.    int i=0;  
  314.    for (i=1;c=*ptr++;i++)  
  315.    result += c*3*i;  
  316.    if (result<0)  
  317.       result = -result;  
  318.    return result%len;  
  319. }  
  320. /*End Of HKHash Function */  
  321.   
  322.  unsigned int StrHash( char *str,unsigned int len)  
  323.  {  
  324.     register unsigned int   h;  
  325.     register unsigned char *p;  
  326.      for(h=0,p=(unsigned char *)str;*p;p++) {  
  327.          h=31*h+*p;  
  328.      }  
  329.   
  330.       return h;  
  331.   
  332.   }  
  333.  /*End Of StrHash Function*/  
  334.   
  335. unsigned int TianlHash(char *str,unsigned int len)  
  336. {  
  337.    unsigned long urlHashValue=0;  
  338.    int ilength=strlen(str);  
  339.    int i;  
  340.    unsigned char ucChar;  
  341.    if(!ilength)  {  
  342.        return 0;  
  343.    }  
  344.    if(ilength<=256)  {  
  345.       urlHashValue=16777216*(ilength-1);  
  346.   } else {   
  347.       urlHashValue = 42781900080;  
  348.   }  
  349.   if(ilength<=96) {  
  350.       for(i=1;i<=ilength;i++) {  
  351.           ucChar=str[i-1];  
  352.           if(ucChar<='Z'&&ucChar>='A')  {  
  353.               ucChar=ucChar+32;  
  354.           }  
  355.           urlHashValue+=(3*i*ucChar*ucChar+5*i*ucChar+7*i+11*ucChar)%1677216;  
  356.       }  
  357.   } else  {  
  358.       
發表評論
所有評論
還沒有人評論,想成為第一個評論的人麼? 請在上方評論欄輸入並且點擊發布.
相關文章