如何判断一个元素是否存在于一个亿级数据集中？

布隆过滤器的概念

布隆过滤器（Bloom Filter）于 1970 年由布隆提出的，是专门用于检索一个元素是否存在于一个集合中的算法。

你可能会想，判断一个元素是否在集合中，这不就是集合自带的功能吗？

元素数量少的时候的确没问题，但如果有海量元素时就麻烦了，例如千万，甚至上亿个元素，而且每个元素的大小不一，有可能很大，这时集合的空间效率和查询效率都会堪忧。

而布隆过滤器就可以巧妙的解决这个问题，它包括了一个很长的二进制向量和一系列的hash函数，它不会实际存储元素内容，只是在二进制向量中标识这个元素是否存在，而 hash 函数就是用来定位元素的。

2. 使用场景

布隆过滤器的核心作用是判断元素是否存在，在如今海量数据场景中可以起到非常大的作用。

例如：

2.1 防止数据库穿库

Bigtable、HBase 和 Cassandra 等大数据存储系统也会使用布隆过滤器。

查询操作是磁盘I/O，代价高昂，如果大量的查询不存在的数据，就会严重影响数据库性能。

使用布隆过滤器可以提前判断不存在的数据，避免不必要的磁盘操作。

2.2 防止缓存穿透

查询时一般会先判断是否在缓存中，如果没有，就读DB，并放入缓存。

这是正常流程，没有问题。

但如果有恶意请求，一直查询不存在的数据，例如查询用户abc的详细信息，而abc根本不存在。

按照正常流程的话，就肯定会去读DB，那数据库的压力就大了。

这时就可以使用布隆过滤器，例如请求用户abc的时候，先判断此用户是否存在，不存在就直接返回了，避免了数据库查询。

2.3 爬虫URL去重

避免爬取相同URL地址。

反垃圾邮件

从数十亿垃圾邮件列表中判断某邮箱是否为垃圾邮箱。

3. 实现原理

我们通过一个例子来理解其原理。

假设一个二进制数组，长度为8，初始值都为0（0表示不存在）。

现添加元素 张三，先通过hash函数定位其在二进制数组的位置，然后将此位置的值设为1：

hash1(张三) % 8 = 4

现在需要判断 李四 是否存在，用同样的方法计算出其位置，然后取此位置的值

值为0，说明 李四 不存在。

这就是基本原理。

我们都知道哈希冲突是普遍存在的，所以通过一个hash函数定位元素是不可靠的。

例如张三、王五的hash定位都是4：

hash1(张三) % 8 = 4
hash1(王五) % 8 = 4

张三 是已经存在的元素，王五不存在，但因为[4] 的值是 1，所以对王五的判断结果是存在，这就误判了。

为了解决哈希冲突的问题，通常会使用多个hash函数对元素进行定位，例如：

同一个元素，经过多个不同的hash算法，计算出来的结果相同的概率就非常低了。

计算出来的位置的值如果包含0，那么可以肯定元素一定不存在 相反，如果都是1，却不能肯定元素一定存在，因为可能有哈希冲突

Redis 实现布隆过滤器

Redis 4.0 推出了 module 模式，可以开发扩展模块，RedisBloom 就是布隆过滤器的扩展模块。

实践

启动带有 RedisBloom 的 Redis 环境：

docker run -p 6379:6379 --name redis-redisbloom redislabs/rebloom:latest

进入容器中的 redis 客户端：

# 进入容器
docker exec -it redis-redisbloom bash

# 登录redis客户端
redis-cli

添加元素：

127.0.0.1:6379> BF.ADD newFilter foo
(integer) 1

检测元素是否存在：

127.0.0.1:6379> BF.EXISTS newFilter foo
(integer) 1
127.0.0.1:6379> BF.EXISTS newFilter foo2
(integer) 0