1 缘起

有一次偶然间听到有同事在说某个项目中使用了布隆过滤器，
哎呦，我去，我竟然不知道啥是布隆过滤器，
这我哪能忍？其实，也可以忍，但是，可能有的面试官不能忍！！！
于是，查询了布隆过滤器的相关知识，
特分享如下，帮助读者轻松应对知识交流与考核。
Wiki文档：https://en.wikipedia.org/wiki/Bloom_filter#Probability_of_false_positives

2 布隆过滤器

布隆过滤器是一种空间有效（Space efficient）的概率型数据结构。
是Burton Howard于1970年提出的，用于测试元素是否存在于某个集合。
这里有假阳性（误判，可能存在）和假阴性（正确判断，一定不存在）两个概念，
假阳性标识元素可能存在于集合中；
假阴性标识元素一定不存在于集合中；
需要注意的是，元素添加到布隆过滤器后，不可删除（可以通过计数布隆过滤器变量解决），
添加的元素越多，误判率越高。
因为使用“常规”无错hash技术处理大量源数据需要消耗大量内存，所以Bloom提出了一种处理技术。
他举了一个50万单词断字算法的例子，90%的数据遵循简单的断字规则，10%的需要昂贵的磁盘访问才能检索特定的断字模式。
有了足够的核心内存，可以使用无错hash消除不必要的磁盘访问，有限的核心中，虽然Bloom技术使用了较小的hash区域，
但依旧消除了大多数不必要的访问。比如，只需理想无错hash 15%的hash区域即可消除85%的磁盘访问。
对于1%的假阳性概率，每个元素至少小于10bit，与集合中元素的大小或数量无关。
空的布隆过滤器是一个m位的位数组，全部置为0.
同时，需要定义k个不同的hash函数，每个hash函数将集合元素映射或hash到m个数组的位置，从而生成统一的随机分布。
一般，k是一个小常数，这取决于期望的错误率ε，而m与k和要添加的元素数量成比例。
设计k个不同的hash函数对于大k而言是不允许的。
对于较大范围输出的优秀hash函数而言，hash不同的字段几乎是没有相关性的，
因此，这种类型的hash可以将输出分为多个位字段来生成多个不同的hash函数（字段不同，hash结果大概率不同，因此等价于不同的hash函数）。
或者，将k个具有不同初始值（如0，1，…,k-1）元素传给hash函数；或者将这些值附加到键上。
对于较大的m或k，可以扩大hash函数的独立性，假阳性（误判）的概率可以忽略不计。
Dillinger & Manolios展示了使用增强hash和三次hash来推导k个索引的有效性，双hash的变体是有效的简单随机数生成器（使用两个或三个hash值作为种子）。
布隆过滤器中的元素是无法移除（删除）的，因为无法确定这个位置的数据是否真的应该删除，
为什么会这样？因为，删除元素时需要将元素映射在布隆过滤器数组值置为0，
所以，就有可能将已存在元素的数组值给误替了，导致已存在元素反而被误删了
（核心问题：无法确定要删除的元素是否一定在布隆过滤器中，元素a和元素b可能有某个hash值重合，所以，会出现这个问题，这也就阻止了想用计数方式存储数据的方案了，相同位置+1，但是布隆过滤器数组中的值只有0和1）。
可以通过第二层布隆过滤器模拟删除元素的操作，
第二个布隆过滤器存储删除的元素，不过，这种方式无法重新添加已元素到布隆过滤器中，
因为第二个布隆过滤器已经存在这个元素了，必须从第二个布隆过滤器中删除才行。
一般，所有键都是可用的，但是枚举（遍历）是非常昂贵的（如需要更多的磁盘空间）。
当假阳性（误判）比例过高时，可以重建布隆过滤器，不过这是非常少见的。

2.1 空间和时间优势

虽然布隆过滤器有误报的风险，但是，相对于其他集合（如自平衡二叉树、Trie树、哈希表、简单数组或链表）而言，布隆过滤器有较大的空间优势。
其中大多数数据结构至少需要存储数据项本身，这样通常需要的存储空间会从几个bit（如小整数）到任意bit（如字符串），而trie则是一个例外，因为它们可以共用相同的前缀。
而布隆过滤器不需要存储数据项，因此需要为实际存储提供单独的解决方案。
链表结构需要为指针提供额外的存储空间。
相反，布隆过滤器1%的误差和最佳k次hash的每个元素只需9.6bit，不论元素有多大。
这种优势部分来自于布隆过滤器的紧凑性，继承了数组的特性，另一部分来源于概率模型，1%的假阳性（误判）可以通过为每个元素仅增加4.8bit而减少10倍。
如果潜在值的数量很小，并且其中许多值可以在集合中，那么布隆过滤器相关优势容易被确定性位阵列超越，
确定性位阵列只需每个潜在元素的1bit。如果hash表开始忽略冲突并只存储每个每个桶是否含有元素，那么，hash表将有空间和时间上的优势。这种情况下，实际上就是k=1的布隆过滤器。
布隆过滤器的特殊属性如向集合中添加或检查元素的时间是常量：O(k)，与集合中的元素数量是无关的。
其他恒定空间的数据结构则没有这个特性，但是，稀疏hash表的平均访问时间在实际应用中可以比布隆过滤器少。
然而，在硬件实现中，布隆过滤器则非常优秀，因为他的k个查找是独立的，可以并行执行。
为理解布隆过滤器的空间效率，将一般的布隆过滤器与k=1的特殊布隆过滤器相比是非常有用的。
k=1时，为了保持较低的假阳性（误判率），应该配置小分位，这也意味着数组必须非常大，并且包含长串的0.
数组的内容量相对于尺寸是非常低的（内容可以很少，但是可以消耗更多数组位置）。
广义上布隆过滤器（k>1）允许配置更多的bit，同时保持较低的假阳性（误判率），如果k和m配置合适，会有一般的位置被正确利用，
并且这些bit都是随机分配的，从而最小化冗余，最大化信息内容。

2.2 解决什么问题？

判断一个元素是否存在于某个集合中，有一定的误判率。
本文对误判率进行数学推导，详见后文。

2.3 判断原则？

某个元素不在集合中，则该集合一定不存在这个元素；
某个元素在集合中，则该集合可能存在这个元素，存在判断误差；

2.4 如何插入数据？

这个要从布隆过滤器的构成说起，布隆过滤器是由一个很长的bit数组和一系列hash函数组成，数组中的每个元素都只占1bit空间，每个元素值只能是0或1。布隆过滤器有k个hash函数，当一个元素添加到布隆过滤器时，会用k个hash函数进行k次hash计算，得到k个hash值，根据得到的hash值，将数组对应标的值置为1，即hash的置为数组下标（索引）。
判断某个元素是否在布隆过滤器时，通用对该元素进行k次hash计算，根据得到的数组下表获取数组的值，当所有数组值为1时，判定元素可能存在于布隆过滤器。

2.5 为什么会有误判？

随着大量的数据添加到布隆过滤器，当一个不在布隆过滤器的元素进行hash计算后，根据得到的数组下标查询数据时，这些数据被其他元素在插入时置为1了，则会误判该元素存在于布隆过滤器。
hash冲突的原因。假设元素a和元素b具有相同的hash值，同时假定进行3次hash计算，hash值为1，2，3
将元素a插入了布隆过滤器，a[1]=a[2]=a[3]=1
元素b没有插入布隆过滤器，
当查询元素b时，经过hash计算，得到的数组下标为1，2，3，由于元素a将这些数据置为1，
则判断b元素存在于布隆过滤器，误判就出现了。

2.6 为什么不能删除元素

根据布隆过滤器的相关特性可知，
因为删除元素时无法确定这个位置的数据是否真的应该删除，
删除元素时需要将元素映射在布隆过滤器数组值置为0，
所以，就有可能将已存在元素的数组值给误替了，导致已存在元素反而被误删了
（核心问题：无法确定要删除的元素是否一定在布隆过滤器中，元素a和元素b可能有某个hash值重合，所以，会出现这个问题，这也就阻止了想用计数方式存储数据的方案了，相同位置+1，但是布隆过滤器数组中的值只有0和1）。

2.7 工作过程

下面来看一下Wiki：https://en.wikipedia.org/wiki/Bloom_filter#Probability_of_false_positives中介绍的布隆过滤器工作过程。
现构建长度为8的布隆过滤器（长度为8的数组）m=8，hash次数为3，k=3，
添加三个元素x、y和z，经过三次hash后，分别落在各自的数组位置，如下图所示，
由图可知，其他未插入元素的位置均为0，初始化时数组所有位置均置为0，当插入元素时，将hash后的位置置为1。
查询元素是否在布隆过滤器时，查询元素时，对元素进行k次hash，获取数组索引，查询对应的位值（0或1），
只有所有的位值为1，才判定元素可能存于布隆过滤器，即，只要查询元素通过hash后获取的数组值存在0，则一定不存在于布隆过滤器。
如查询元素w，进行k=3次hash后，获取的hash值对应的数组值含有0，所以，w不存在于布隆过滤器。

2.8 应用场景

（1）网页URL去重，避免爬取相同的URL；
（2）垃圾邮箱过滤；
（3）推荐系统：针对不希望重复推荐的场景，如文章推荐、广告推荐的非重复性推荐场景；
（4）解决缓存穿透：使用布隆过滤器，当不存在该数据时，直接返回，不会将大量请求涌入到持久层（如关系型数据库MySQL）；
（5）秒杀系统：某些商品，一个ID只允许购买一次；
等等一系列需要判断元素是否存在的应用场景。

3 误判率数学推导过程

3.1 参数

m：布隆过滤器长度
n：已添加的元素数量
k：hash的次数

3.2 误判率

布隆过滤器某个位不置为1的概率：
$$1-\frac{1}{m}$$
哈希k次某个位置不置为1的概率：
$${\left(1-\frac{1}{m}\right)}^k$$
根据极限：
$\underset{m\to \infty }{\lim }{\left(1-\frac{1}{m}\right)}^m=\frac{1}{e}$
有：
$${\left(1-\frac{1}{m}\right)}^k={\left({\left(1-\frac{1}{m}\right)}^m\right)}^{k/m}\approx e^{-k/m}$$

添加n个元素某个位置不置为1的概率：
$${\left(1-\frac{1}{m}\right)}^{kn}\approx e^{-kn/m}$$
添加n个元素某个位置置为1的概率：
$$1-{\left(1-\frac{1}{m}\right)}^{kn}\approx 1-e^{-kn/m}$$
k次hash后误判的概率为：不应置1的置为1的概率
（某个元素判定：k个hash位：全为0一定不存在，全为1可能存在，因此，置为1是可能的概率，因为最初状态全部置为0）
$$\epsilon ={\left(1-{\left[1-\frac{1}{m}\right]}^{kn}\right)}^k\approx {\left(1-e^{-kn/m}\right)}^k$$
由误判率公式可知，当n增加时，误判率增加，m增加时，误判率减少。
下面推导一下hash次数与误判率的关系，令：
$$f(k)={\left(1-e^{-kn/m}\right)}^k$$
等式两边取ln对数，有：
$$ln(f(k))=k\ast ln{\left(1-e^{-kn/m}\right)}^k$$
求导：
$$\frac{1}{f(k)}{f}^{{}^{\prime }}(k)=ln{\left(1-e^{-kn/m}\right)}^k+\frac{-k\frac{n}{m}{e}^{-kn/m}}{1-e^{-kn/m}}$$
若$f^{{}^{\prime }}(k)=0$，有：
$$-k\frac{n}{m}{e}^{-kn/m}=(1-e^{-kn/m})ln{\left(1-e^{-kn/m}\right)}^k$$
转化一下形式，有：
$$e^{-kn/m}ln(e^{-kn/m})=(1-e^{-kn/m})ln{\left(1-e^{-kn/m}\right)}^k$$
于是，有：
$$e^{-kn/m}=1-e^{-kn/m}$$
$$e^{-kn/m}=1/2$$
$$k=\frac{m}{n}ln2$$
即，$k=\frac{m}{n}ln2$时，误差率$f(k)={\left(1-e^{-kn/m}\right)}^k$取得极值，由$f(x)={\left(1-e^{-k}\right)}^k>0$可知，
(0, $\frac{m}{n}ln2$]时，$f^{{}^{\prime }}(k)<0$
($\frac{m}{n}ln2,+\infty$]时，$f^{{}^{\prime }}(k)<0$
由此可知，当$k=\frac{m}{n}ln2$时是$f(k)$的最小值，即误判率最小。
通过函数图像模拟不同情况的曲线：
$$f(k)={\left(1-e^{-k}\right)}^k$$
$$f(k)={\left(1-e^{-2k}\right)}^k$$
$$f(k)={\left(1-e^{-3k}\right)}^k$$
这里取m=1，n分别为1，2，3，
函数曲线如下图所示，由图可知，
误差率（误判率）有最小值，并且，当n增加时，误判率增加，m增加时，误判率减少（控制变量法：hash次数相同）。
绘图工具网站：https://zh.numberempire.com/graphingcalculator.php

4小结

（1）布隆过滤器的误差率为：$f(k)={\left(1-e^{-kn/m}\right)}^k$；
（2）布隆过滤器最小误判率对应的hash次数与布隆过滤器与数据插入量的关系：$k=\frac{m}{n}ln2$，其中，k为hash次数，m布隆过滤器长度，n插入数据量；
（3）当n增加时，误判率增加，m增加时，误判率减少。