为什么引入
我们的业务中经常会遇到穿库的问题，通常可以通过缓存解决。 如果数据维度比较多，结果数据集合比较大时，缓存的效果就不明显了。 因此为了解决穿库的问题，我们引入Bloom Filter。
适合的场景
数据库防止穿库 Google Bigtable，Apache HBase和Apache Cassandra以及Postgresql 使用BloomFilter来减少不存在的行或列的磁盘查找。避免代价高昂的磁盘查找会大大提高数据库查询操作的性能。 如同一开始的业务场景。如果数据量较大，不方便放在缓存中。需要对请求做拦截防止穿库。
缓存宕机 缓存宕机的场景，使用布隆过滤器会造成一定程度的误判。原因是除了Bloom Filter 本身有误判率，宕机之前的缓存不一定能覆盖到所有DB中的数据，当宕机后用户请求了一个以前从未请求的数据，这个时候就会产生误判。当然，缓存宕机时使用布隆过滤器作为应急的方式，这种情况应该也是可以忍受的。
WEB拦截器 相同请求拦截防止被攻击。用户第一次请求，将请求参数放入BloomFilter中，当第二次请求时，先判断请求参数是否被BloomFilter命中。可以提高缓存命中率
恶意地址检测 chrome 浏览器检查是否是恶意地址。 首先针对本地BloomFilter检查任何URL，并且仅当BloomFilter返回肯定结果时才对所执行的URL进行全面检查（并且用户警告，如果它也返回肯定结果）。
比特币加速 bitcoin 使用BloomFilter来加速钱包同步。
开源项目地址：https://github.com/luw2007/bloomfilter
我们先看看一般业务缓存流程：
先查询缓存，缓存不命中再查询数据库。 然后将查询结果放在缓存中即使数据不存在，也需要创建一个缓存，用来防止穿库。这里需要区分一下数据是否存在。 如果数据不存在，缓存时间可以设置相对较短，防止因为主从同步等问题，导致问题被放大。
这个流程中存在薄弱的问题是，当用户量太大时，我们会缓存大量数据空数据，并且一旦来一波冷用户，会造成雪崩效应。 对于这种情况，我们产生第二个版本流程:redis过滤冷用户缓存流程
我们将数据库里面中命中的用户放在redis的set类型中，设置不过期。 这样相当把redis当作数据库的索引，只要查询redis，就可以知道是否数据存在。 redis中不存在就可以直接返回结果。 如果存在就按照上面提到一般业务缓存流程处理。
聪明的你肯定会想到更多的问题：
问题1需要区分业务场景，结果数据少，我们是可以直接使用redis作为缓存，直接返回数据。 结果比较大就不太适合用redis存放了。比如ugc内容，一个评论里面可能存在上万字，业务字段多。
redis使用有很多技巧。bigkey 危害比较大，无论是扩容或缩容带来的内存申请释放， 还是查询命令使用不当导致大量数据返回，都会影响redis的稳定。这里就不细谈原因及危害了。 解决bigkey 方法很简单。我们可以使用hash函数来分桶，将数据分散到多个key中。 减少单个key的大小，同时不影响查询效率。
问题3是redis存储占用内存太大。因此我们需要减少内存使用。 重新思考一下引入redis的目的。 redis像一个集合，整个业务就是验证请求的参数是否在集合中。
大部分的编程语言都内置了filter。 拿python举例，filter函数用于过滤序列， 过滤掉不符合条件的元素，返回由符合条件元素组成的列表。
我们看个例子：
$ python2
Python 2.7.10 (default, Oct 6 2017, 22:29:07)
[GCC 4.2.1 Compatible Apple LLVM 9.0.0 (clang-900.0.31)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> s = {2, 4}
>>> filter(lambda x:x in s, [0, 1, 2])
[2]
集合s中存在 2，4两个数字，我们需要查询 0，1，2 那些在集合s中。 lambda x:x in s构造一个匿名函数，判断入参x是否在集合s中。 过滤器filter依次对列表中的数字执行匿名函数。最终返回列表[2]。
redis中实现set用了两种结构：intset和hash table。 非数字或者大量数字时都会退化成hash table。 那么是否好的算法可以节省hash table的大小呢？
其实早在1970年由Burton Howard Bloom提出的布隆过滤器（英语：Bloom Filter）。 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远远超过一般的算法， 缺点是有一定的误识别率和删除困难。
BloomFilter原理
我们常见的将业务字段拼接之后md5，放在一个集合中。 md5生成一个固定长度的128bit的串。 如果我们用bitmap来表示，则需要
2**128 = 340282366920938463463374607431768211456 bit
判断一个值在不在，就变成在这个bitmap中判断所在位是否为1。 但是我们全世界的机器存储空间也无法存储下载。 因此我们只能分配有限的空间来存储。 比如:
crc32 (, , ): :crc32((x).encode())size collision, s , () i (sample): k () j (hash_size): k.add((ijsizehash_size)) k s: collision s k collision
可以看到上面1和2的hash结果都是7，发生冲突。 如果增加hash函数，会发生什么情况？
我们使用更多的hash函数和更大的数据集合来测试。得到下面这张表
由此可以看到当增加hash方法能够有效的降低碰撞机率。 比较好的数据如下：
但是增加了hash方法之后，会降低空间的使用效率。当集合占用总体空间达到25%的时候， 增加hash 的效果已经不明显
上面的使用多个hash方法来降低碰撞就是BloomFilter的核心思想。
算法优点：
数据空间小，不用存储数据本身。
算法本身缺点：
匹配结果只能是“绝对不在集合中”，并不能保证匹配成功的值已经在集合中。
当集合快满时，即接近预估最大容量时，误报的概率会变大。
数据占用空间放大。一般来说，对于1％的误报概率，每个元素少于10比特，与集合中的元素的大小或数量无关。 查询过程变慢，hash函数增多，导致每次匹配过程，需要查找多个位（hash个数）来确认是否存在。
对于BloomFilter的优点来说，缺点都可以忽略。毕竟只需要kN的存储空间就能存储N个元素。空间效率十分优秀。
如何使用BloomFilter
BloomFilter 需要一个大的bitmap来存储。鉴于目前公司现状，最好的存储容器是redis。 从github topics: bloom-filter中经过简单的调研。
redis集成BloomFilter方案：
原生python 调用setbit 构造 BloomFilter
lua脚本
Rebloom - Bloom Filter Module for Redis (注：redis Module在redis4.0引入)
原生python 方法太慢，lua脚本和module 部署比较麻烦。于是我们推荐使用pyreBloom，底层使用。
pyreBloom:master λ ls Makefile bloom.h bloom.pxd murmur.c pyreBloom.pyx bloom.c bloom.o main.c pyreBloom.c
从文件命名上可以看到bloom 使用c编写。pyreBloom 使用cython编写。
bloom.h 里面实现BloomFilter的核心逻辑，完成与redis server的交互；hash函数；添加，检查和删除方法的实现。
(pyrebloomctxt * ctxt, * key, capacity, error, * host, port, * password, db); (pyrebloomctxt * ctxt); (pyrebloomctxt * ctxt, * data, len); (pyrebloomctxt * ctxt, count); (pyrebloomctxt * ctxt, * data, len); (pyrebloomctxt * ctxt); delete(pyrebloomctxt * ctxt);
pyreBloom.pyx
math random cimport bloom (): cdef (): cdef bloom.pyrebloomctxt context cdef key bits: (): .context.bits hashes: (): .context.hashes (, , , , , , , ): .key key bloom.init_pyrebloom(.context, .key, capacity, error, host, port, password, db): pyreBloomException(.context.ctxt.errstr) (): bloom.free_pyrebloom(.context) (): bloom.delete(.context) (, ): (value, , ): r [bloom.add(.context, v, (v)) v value] r bloom.add_complete(.context, (value)) : bloom.add(.context, value, (value)) r bloom.add_complete(.context, ) r : pyreBloomException(.context.ctxt.errstr) r (, ): .put(value) (, ): .put(values) (, ): (value, , ): r [bloom.check(.context, v, (v)) v value] r [bloom.check_next(.context) i ((value))] ((r) ): pyreBloomException(.context.ctxt.errstr) [v v, included (value, r) included] : bloom.check(.context, value, (value)) r bloom.check_next(.context) (r ): pyreBloomException(.context.ctxt.errstr) (r) (, ): .contains(value) (): [.context.keys[i] i (.context.num_keys)]
原生pyreBloom方法: cdef (object): cdef bloom.pyrebloomctxt context cdef bytes property bits: property hashes: def (self): def (self, value): def add(self, value): def extend(self, values): def contains(self, value): def keys(self):
由于pyreBloom使用hiredis库，本身没有重连等逻辑，于是错了简单的封装。
logging
six
pyreBloom pyreBloom, pyreBloomException
BloomFilter.utils force_utf8
():
{, , , , , ,
, }
(, ):
._bf_conn
._conf {
: , : ,
: , :
}
redis:
k, v redis.items():
k ._conf:
._conf[k] redis[k]
._conf force_utf8(._conf)
():
._bf_conn:
prefix force_utf8(.)
logging.debug(
,
._conf[], ._conf[], ._conf[],
prefix, ., .,
)
._bf_conn pyreBloom(
prefix, ., ., ._conf)
._bf_conn
(, ):
method .:
()
(, ):
args force_utf8(a)
kwargs force_utf8(kwargs)
_ (.):
:
func (.bf_conn, method)
res func(args, kwargs)
method :
(res, ):
[i.decode() i res]
res
pyreBloomException error:
logging.warn(
, method, (error))
.reconnect()
_ .:
logging.error()
error
catch_error
(, ):
.contains(item)
():
._bf_conn:
logging.debug()
._bf_conn
._bf_conn
_ .bf_conn
进阶：计数过滤器(Counting Filter)
提供了一种在BloomFilter上实现删除操作的方法，而无需重新重新创建过滤器。在计数滤波器中，阵列位置（桶）从单个位扩展为n位计数器。实际上，常规布隆过滤器可以被视为计数过滤器，其桶大小为一位。
插入操作被扩展为递增桶的值，并且查找操作检查每个所需的桶是否为非零。然后，删除操作包括递减每个桶的值。
存储桶的算术溢出是一个问题，并且存储桶应该足够大以使这种情况很少见。如果确实发生，则增量和减量操作必须将存储区设置为最大可能值，以便保留BloomFilter的属性。
计数器的大小通常为3或4位。因此，计算布隆过滤器的空间比静态布隆过滤器多3到4倍。相比之下， Pagh，Pagh和Rao（2005）以及Fan等人的数据结构。（2014）也允许删除但使用比静态BloomFilter更少的空间。
计数过滤器的另一个问题是可扩展性有限。由于无法扩展计数布隆过滤器表，因此必须事先知道要同时存储在过滤器中的最大键数。一旦超过表的设计容量，随着插入更多密钥，误报率将迅速增长。
Bonomi等人。（2006）引入了一种基于d-left散列的数据结构，它在功能上是等效的，但使用的空间大约是计算BloomFilter的一半。此数据结构中不会出现可伸缩性问题。一旦超出设计容量，就可以将密钥重新插入到双倍大小的新哈希表中。
Putze，Sanders和Singler（2007）的节省空间的变体也可用于通过支持插入和删除来实现计数过滤器。
Rottenstreich，Kanizo和Keslassy（2012）引入了一种基于变量增量的新通用方法，该方法显着提高了计算布隆过滤器及其变体的误报概率，同时仍支持删除。与计数布隆过滤器不同，在每个元素插入时，散列计数器以散列变量增量而不是单位增量递增。要查询元素，需要考虑计数器的确切值，而不仅仅是它们的正面性。如果由计数器值表示的总和不能由查询元素的相应变量增量组成，则可以将否定答案返回给查询。
原文作者：卢玮，掌阅资深后端工程师
