Redis 中的布隆过滤器

原文链接：https://jaychen.cc/redis/2018...
作者：JayChen

什么是『布隆过滤器』

布隆过滤器是一个神奇的数据结构，可以用来判断一个元素是否在一个集合中。很常用的一个功能是用来去重。在爬虫中常见的一个需求：目标网站 URL 千千万，怎么判断某个 URL 爬虫是否宠幸过？简单点可以爬虫每采集过一个 URL，就把这个 URL 存入数据库中，每次一个新的 URL 过来就到数据库查询下是否访问过。

select id from table where url = 'https://jaychen.cc'

但是随着爬虫爬过的 URL 越来越多，每次请求前都要访问数据库一次，并且对于这种字符串的 SQL 查询效率并不高。除了数据库之外，使用 Redis 的 set 结构也可以满足这个需求，并且性能优于数据库。但是 Redis 也存在一个问题：耗费过多的内存。这个时候布隆过滤器就很横的出场了：这个问题让我来。

相比于数据库和 Redis，使用布隆过滤器可以很好的避免性能和内存占用的问题。

布隆过滤器本质是一个位数组，位数组就是数组的每个元素都只占用 1 bit 。每个元素只能是 0 或者 1。这样申请一个 10000 个元素的位数组只占用 10000 / 8 = 1250 B 的空间。布隆过滤器除了一个位数组，还有 K 个哈希函数。当一个元素加入布隆过滤器中的时候，会进行如下操作：

使用 K 个哈希函数对元素值进行 K 次计算，得到 K 个哈希值。
根据得到的哈希值，在位数组中把对应下标的值置为 1。

举个🌰，假设布隆过滤器有 3 个哈希函数：f1, f2, f3 和一个位数组 arr。现在要把 https://jaychen.cc 插入布隆过滤器中：

对值进行三次哈希计算，得到三个值 n1, n2, n3。
把位数组中三个元素 arr[n1], arr[n2], arr[3] 置为 1。

当要判断一个值是否在布隆过滤器中，对元素再次进行哈希计算，得到值之后判断位数组中的每个元素是否都为 1，如果值都为 1，那么说明这个值在布隆过滤器中，如果存在一个值不为 1，说明该元素不在布隆过滤器中。

看不懂文字看下面的灵魂画手的图解释👇👇👇

看了上面的说明，必然会提出一个问题：当插入的元素原来越多，位数组中被置为 1 的位置就越多，当一个不在布隆过滤器中的元素，经过哈希计算之后，得到的值在位数组中查询，有可能这些位置也都被置为 1。这样一个不存在布隆过滤器中的也有可能被误判成在布隆过滤器中。但是如果布隆过滤器判断说一个元素不在布隆过滤器中，那么这个值就一定不在布隆过滤器中。简单来说：

布隆过滤器说某个元素在，可能会被误判。
布隆过滤器说某个元素不在，那么一定不在。

这个布隆过滤器的缺陷放到上面爬虫的需求中，可能存在某些没有访问过的 URL 可能会被误判为访问过，但是如果是访问过的 URL 一定不会被误判为没访问过。