为什么需要布隆过滤器
想象一下遇到下面的场景你会如何处理：
- 手机号是否重复注册
- 用户是否参与过某秒杀活动
- 伪造请求大量id查询不存在的记录，此时缓存未命中,如何避免缓存穿透
针对以上问常规做法是：查询数据库，数据库硬扛，如果压力并不大可以使用此方法，保持简单即可。
改进做法：用list/set/tree维护一个元素集合，判断元素是否在集合内，时间复杂度或空间复杂度会比较高。如果是微服务的话可以用redis中的list/set数据结构, 数据规模非常大此方案的内存容量要求可能会非常高。
这些场景有个共同点，可以将问题抽象为：如何高效判断一个元素不在集合中？
那么有没有一种更好方案能达到时间复杂度和空间复杂双优呢？
有！布隆过滤器。
什么是布隆过滤器
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，它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法。
工作原理
布隆过滤器的原理是，当一个元素被加入集合时，通过K个散列函数将这个元素映射成一个位数组中的K个点（offset），把它们置为1。检索时，我们只要看看这些点是不是都是1就（大约）知道集合中有没有它了：如果这些点有任何一个0，则被检元素一定不在；如果都是1，则被检元素很可能在。这就是布隆过滤器的基本思想。
简单来说就是准备一个长度为m的位数组并初始化所有元素为0，用k个散列函数对元素进行k次散列运算跟len(m)取余得到k个位置并将m中对应位置设置为1。
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布隆过滤器优缺点
优点：
- 空间占用极小，因为本身不存储数据而是用比特位表示数据是否存在，某种程度有保密的效果。
- 插入与查询时间复杂度均为O(k)，常数级别，k表示散列函数执行次数。
- 散列函数之间可以相互独立，可以在硬件指令层加速计算。
缺点：
- 误差（假阳性率）。
- 无法删除。
误差（假阳性率）
布隆过滤器可以100%判断元素不在集合中，但是当元素在集合中时可能存在误判，因为当元素非常多时散列函数产生的k位点可能会重复。
维基百科有关于假阳性率的数学推导（见文末链接）这里我们直接给结论(实际上是我没看懂...)，假设：
- 位数组长度m
- 散列函数个数k
- 预期元素数量n
- 期望误差ε
在创建布隆过滤器时我们为了找到合适的m和k，可以根据预期元素数量n与_ε_来推导出最合适的m与k。
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java中Guava,Redisson实现布隆过滤器估算最优m和k采用的就是此算法：
//计算哈希次数
@VisibleForTesting
static int optimalNumOfHashFunctions(long n, long m) {
// (m / n) * log(2), but avoid truncation due to division!
return Math.max(1, (int) Math.round((double) m / n * Math.log(2)));
}
//计算位数组长度
@VisibleForTesting
static long optimalNumOfBits(long n, double p) {
if (p == 0) {
p = Double.MIN_VALUE;
}
return (long) (-n * Math.log(p) / (Math.log(2) * Math.log(2)));
}
无法删除
位数组中的某些k点是多个元素重复使用的，假如我们将其中一个元素的k点全部置为0则直接就会影响其他元素。
这导致我们在使用布隆过滤器时无法处理元素被删除的场景。
可以通过定时重建的方式清除脏数据。假如是通过redis来实现的话重建时不要直接删除原有的key，而是先生成好新的再通过rename命令即可，再删除旧数据即可。
go-zero中的bloom filter源码分析
core/bloom/bloom.go
一个布隆过滤器具备两个核心属性：
- 位数组：
- 散列函数
go-zero实现的bloom filter中位数组采用的是Redis.bitmap，既然采用的是redis自然就支持分布式场景，散列函数采用的是MurmurHash3
Redis.bitmap为什么可以作为位数组呢？
Redis中的并没有单独的bitmap数据结构，底层使用的是动态字符串（SDS）实现，而Redis中的字符串实际都是以二进制存储的。
a 的ASCII码是 97，转换为二进制是：01100001，如果我们要将其转换为b只需要进一位即可：01100010。下面通过Redis.setbit实现这个操作：
set foo a
OK
get foo
"a"
setbit foo 6 1
0
setbit foo 7 0
1
get foo
"b"
bitmap底层使用的动态字符串可以实现动态扩容，当offset到高位时其他位置bitmap将会自动补0，最大支持232-1长度的位数组（占用内存512M），需要注意的是分配大内存会阻塞Redis进程。
根据上面的算法原理可以直到实现布隆过滤器主要做三件事情：
- k次散列函数计算出k个位点。
- 插入时将位数组中k个位点的值设置为1。
- 查询时根据1的计算结果判断k位点是否全部为1，否则表示该元素一定不存在。
下面来看看go-zero是如何实现的：
对象定义
//表示经过多少散列函数计算
//固定14次
maps = 14
type (
// 定义布隆过滤器结构体
Filter struct {
bits uint
bitSet bitSetProvider
}
//位数组操作接口定义
bitSetProvider interface {
check([]uint) (bool, error)
set([]uint) error
}
)
位数组操作接口实现
首先需要理解两段lua脚本：
//ARGV:偏移量offset数组
//KYES[1]: setbit操作的key
//全部设置为1
setScript = `
for _, offset in ipairs(ARGV) do
redis.call("setbit", KEYS[1], offset, 1)
end
`
//ARGV:偏移量offset数组
//KYES[1]: setbit操作的key
//检查是否全部为1
testScript = `
for _, offset in ipairs(ARGV) do
if tonumber(redis.call("getbit", KEYS[1], offset)) == 0 then
return false
end
end
return true
`
为什么一定要用lua脚本呢?
因为需要保证整个操作是原子性执行的。
//redis位数组
type redisBitSet struct {
store *redis.Client
key string
bits uint
}
//检查偏移量offset数组是否全部为1
//是:元素可能存在
//否:元素一定不存在
func (r *redisBitSet) check(offsets []uint) (bool, error) {
args, err := r.buildOffsetArgs(offsets)
if err != nil {
return false, err
}
//执行脚本
resp, err := r.store.Eval(testScript, []string{r.key}, args)
//这里需要注意一下,底层使用的go-redis
//redis.Nil表示key不存在的情况需特殊判断
if err == redis.Nil {
return false, nil
} else if err != nil {
return false, err
}
exists, ok := resp.(int64)
if !ok {
return false, nil
}
return exists == 1, nil
}
//将k位点全部设置为1
func (r *redisBitSet) set(offsets []uint) error {
args, err := r.buildOffsetArgs(offsets)
if err != nil {
return err
}
_, err = r.store.Eval(setScript, []string{r.key}, args)
//底层使用的是go-redis,redis.Nil表示操作的key不存在
//需要针对key不存在的情况特殊判断
if err == redis.Nil {
return nil
} else if err != nil {
return err
}
return nil
}
//构建偏移量offset字符串数组,因为go-redis执行lua脚本时参数定义为[]stringy
//因此需要转换一下
func (r *redisBitSet) buildOffsetArgs(offsets []uint) ([]string, error) {
var args []string
for _, offset := range offsets {
if offset >= r.bits {
return nil, ErrTooLargeOffset
}
args = append(args, strconv.FormatUint(uint64(offset), 10))
}
return args, nil
}
//删除
func (r *redisBitSet) del() error {
_, err := r.store.Del(r.key)
return err
}
//自动过期
func (r *redisBitSet) expire(seconds int) error {
return r.store.Expire(r.key, seconds)
}
func newRedisBitSet(store *redis.Client, key string, bits uint) *redisBitSet {
return &redisBitSet{
store: store,
key: key,
bits: bits,
}
}
到这里位数组操作就全部实现了，接下来看下如何通过k个散列函数计算出k个位点
k次散列计算出k个位点
//k次散列计算出k个offset
func (f *Filter) getLocations(data []byte) []uint {
//创建指定容量的切片
locations := make([]uint, maps)
//maps表示k值,作者定义为了常量:14
for i := uint(0); i < maps; i++ {
//哈希计算,使用的是"MurmurHash3"算法,并每次追加一个固定的i字节进行计算
hashValue := hash.Hash(append(data, byte(i)))
//取下标offset
locations[i] = uint(hashValue % uint64(f.bits))
}
return locations
}
插入与查询
添加与查询实现就非常简单了，组合一下上面的函数就行。
//添加元素
func (f *Filter) Add(data []byte) error {
locations := f.getLocations(data)
return f.bitSet.set(locations)
}
//检查是否存在
func (f *Filter) Exists(data []byte) (bool, error) {
locations := f.getLocations(data)
isSet, err := f.bitSet.check(locations)
if err != nil {
return false, err
}
if !isSet {
return false, nil
}
return true, nil
}
改进建议
整体实现非常简洁高效，那么有没有改进的空间呢？
个人认为还是有的，上面提到过自动计算最优m与k的数学公式，如果创建参数改为：
预期总数量expectedInsertions
期望误差falseProbability
就更好了，虽然作者注释里特别提到了误差说明，但是实际上作为很多开发者对位数组长度并不敏感，无法直观知道bits传多少预期误差会是多少。
// New create a Filter, store is the backed redis, key is the key for the bloom filter,
// bits is how many bits will be used, maps is how many hashes for each addition.
// best practices:
// elements - means how many actual elements
// when maps = 14, formula: 0.7*(bits/maps), bits = 20*elements, the error rate is 0.000067 < 1e-4
// for detailed error rate table, see http://pages.cs.wisc.edu/~cao/papers/summary-cache/node8.html
func New(store *redis.Redis, key string, bits uint) *Filter {
return &Filter{
bits: bits,
bitSet: newRedisBitSet(store, key, bits),
}
}
//expectedInsertions - 预期总数量
//falseProbability - 预期误差
//这里也可以改为option模式不会破坏原有的兼容性
func NewFilter(store *redis.Redis, key string, expectedInsertions uint, falseProbability float64) *Filter {
bits := optimalNumOfBits(expectedInsertions, falseProbability)
k := optimalNumOfHashFunctions(bits, expectedInsertions)
return &Filter{
bits: bits,
bitSet: newRedisBitSet(store, key, bits),
k: k,
}
}
//计算最优哈希次数
func optimalNumOfHashFunctions(m, n uint) uint {
return uint(math.Round(float64(m) / float64(n) * math.Log(2)))
}
//计算最优数组长度
func optimalNumOfBits(n uint, p float64) uint {
return uint(float64(-n) * math.Log(p) / (math.Log(2) * math.Log(2)))
}
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如何预防非法id导致缓存穿透?
由于id不存在导致请求无法命中缓存流量直接打到数据库，同时数据库也不存在该记录导致无法写入缓存，高并发场景这无疑会极大增加数据库压力。
解决方案有两种：
- 采用布隆过滤器
数据写入数据库时需同步写入布隆过滤器，同时如果存在脏数据场景（比如：删除）则需要定时重建布隆过滤器，使用redis作为存储时不可以直接删除bloom.key，可以采用rename key的方式更新bloom
- 缓存与数据库同时无法命中时向缓存写入一个过期时间较短的空值。
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