Golang中的布隆过滤器

目录

• 6. go实现布隆过滤器

1. 布隆过滤器的概念

布隆过滤器（bloom filter） 是由 howard bloom在1970年提出的二进制向量数据结构，它具有很好的空间和时间效率，被用来检测一个元素是不是集合中的一个成员，即判定 “可能已存在和绝对不存在” 两种情况。如果检测结果为是，该元素不一定在集合中；但如果检测结果为否，该元素一定不在集合中,因此bloom filter具有100%的召回率。

2. 布隆过滤器应用场景

• 垃圾邮件过滤
• 防止缓存击穿
• 比特币交易查询
• 爬虫的url过滤
• ip黑名单
• 查询加速【比如基于kv结构的数据】
• 集合元素重复的判断

3. 布隆过滤器工作原理

布隆过滤器的核心是一个超大的位数组和几个哈希函数。假设位数组的长度为m,哈希函数的个数为k。
下图表示有三个hash函数，比如一个集合中有x，y，z三个元素，分别用三个hash函数映射到二进制序列的某些位上，假设我们判断w是否在集合中，同样用三个hash函数来映射，结果发现取得的结果不全为1，则表示w不在集合里面。

工作流程:

• 第一步：开辟空间：
  开辟一个长度为m的位数组（或者称二进制向量），这个不同的语言有不同的实现方式，甚至你可以用文件来实现。
• 第二步：寻找hash函数
  获取几个hash函数，前辈们已经发明了很多运行良好的hash函数，比如bkdrhash，jshash，rshash等等。这些hash函数我们直接获取就可以了。
• 第三步：写入数据
  将所需要判断的内容经过这些hash函数计算，得到几个值，比如用3个hash函数，得到值分别是1000，2000，3000。之后设置m位数组的第1000，2000，3000位的值位二进制1。
• 第四步：判断
  接下来就可以判断一个新的内容是不是在我们的集合中。判断的流程和写入的流程是一致的。

4. 布隆过滤器的优缺点

1、优点：

• 有很好的空间和时间效率
• 存储空间和插入/查询时间都是常数。
• hash函数相互之间没有关系，方便由硬件并行实现。
• 不需要存储元素本身，在某些对保密要求非常严格的场合有优势。
• 布隆过滤器可以表示全集，其它任何数据结构都不能。

2、缺点：

• 误判率会随元素的增加而增加
• 不能从布隆过滤器中删除元素

5. 布隆过滤器注意事项

布隆过滤器思路比较简单，但是对于布隆过滤器的随机映射函数设计，需要计算几次，向量长度设置为多少比较合适，这个才是需要认真讨论的。
如果向量长度太短，会导致误判率直线上升。
如果向量太长，会浪费大量内存。
如果计算次数过多，会占用计算资源，且很容易很快就把过滤器填满。

6. go实现布隆过滤器

1. 开源包简单演示

package main
import (
   "fmt"
   "github.com/willf/bitset"
   "math/rand"
)

func main() {
   foo()
   bar()
}

func foo() {
   var b bitset.bitset // 定义一个bitset对象

   b.set(1).set(2).set(3) //添加3个元素
   if b.test(2) {
      fmt.println("2已经存在")
   }
   fmt.println("总数：", b.count())

   b.clear(2)
   if !b.test(2) {
      fmt.println("2不存在")
   }
   fmt.println("总数：", b.count())
}

func bar() {
   fmt.printf("hello from bitset!\n")
   var b bitset.bitset
   // play some go fish
   for i := 0; i < 100; i++ {
      card1 := uint(rand.intn(52))
      card2 := uint(rand.intn(52))
      b.set(card1)
      if b.test(card2) {
         fmt.println("go fish!")
      }
      b.clear(card1)
   }

   // chaining
   b.set(10).set(11)

   for i, e := b.nextset(0); e; i, e = b.nextset(i + 1) {
      fmt.println("the following bit is set:", i)
   }
   // 交集
   if b.intersection(bitset.new(100).set(10)).count() == 1 {
      fmt.println("intersection works.")
   } else {
      fmt.println("intersection doesn't work???")
   }
}

2. 封装的方法：

//----------------------------------------------------------------------------
// @ copyright (c) free license,without warranty of any kind .
// @ author: hollson <[e-mail]>
// @ date: 2019-12-06
// @ version: 1.0.0
//------------------------------------------------------------------------------
package bloomx
import "github.com/willf/bitset"

const default_size = 2<<24
var seeds = []uint{7, 11, 13, 31, 37, 61}

type bloomfilter struct {
   set *bitset.bitset
   funcs [6]simplehash
}

func newbloomfilter() *bloomfilter {
   bf := new(bloomfilter)
   for i:=0;i< len(bf.funcs);i++{
      bf.funcs[i] = simplehash{default_size,seeds[i]}
   }
   bf.set = bitset.new(default_size)
   return bf
}

func (bf bloomfilter) add(value string){
   for _,f:=range(bf.funcs){
      bf.set.set(f.hash(value))
   }
}

func (bf bloomfilter) contains(value string) bool {
   if value == "" {
      return false
   }
   ret := true
   for _,f:=range(bf.funcs){
      ret = ret && bf.set.test(f.hash(value))
   }
   return ret
}

type simplehash struct{
   cap uint
   seed uint
}

func (s simplehash) hash(value string) uint{
   var result uint = 0
   for i:=0;i< len(value);i++{
      result = result*s.seed+uint(value[i])
   }
   return (s.cap-1)&result
}

func main() {
   filter := bloomx.newbloomfilter()
   fmt.println(filter.funcs[1].seed)
   str1 := "hello,bloom filter!"
   filter.add(str1)
   str2 := "a happy day"
   filter.add(str2)
   str3 := "greate wall"
   filter.add(str3)

   fmt.println(filter.set.count())
   fmt.println(filter.contains(str1))
   fmt.println(filter.contains(str2))
   fmt.println(filter.contains(str3))
   fmt.println(filter.contains("blockchain technology"))
}

100w数量级下布隆过滤器测试，源码可参考https://download.csdn.net/download/gusand/12018239

参考：
推荐：https://www.cnblogs.com/z941030/p/9218356.html
https://www.jianshu.com/p/01309d298a0e
https://www.cnblogs.com/zengdan-develpoer/p/4425167.html
https://blog.csdn.net/liuzhijun301/article/details/83040178
https://github.com/willf/bloom