php+redis实现布隆过滤

引言

在介绍布隆过滤器之前我们首先引入几个场景。场景介绍及原理介绍原文可看http://imhuchao.com/1271.html

场景一

在一个高并发的计数系统中，如果一个key没有计数，此时我们应该返回0，但是访问的key不存在，相当于每次访问缓存都不起作用了。那么如何避免频繁访问数量为0的key而导致的缓存被击穿？

有人说，将这个key的值置为0存入缓存不就行了吗？确实，这是一个好的方案。大部分情况我们都是这样做的，当访问一个不存在的key的时候，设置一个带有过期时间的标志，然后放入缓存。不过这样做的缺点也很明显，浪费内存和无法抵御随机key攻击。

场景二

在一个黑名单系统中，我们需要设置很多黑名单内容。比如一个邮件系统，我们需要设置黑名单用户，当判断垃圾邮件的时候，要怎么去做。比如爬虫系统，我们要记录下来已经访问过的链接避免下次访问重复的链接。

在邮件很少或者用户很少的情况下，我们用普通数据库自带的查询就能完成。在数据量太多的时候，为了保证速度，通常情况下我们会将结果缓存到内存中，数据结构用hash表。这种查找的速度是O(1)，但是内存消耗也是惊人的。打个比方，假如我们要存10亿条数据，每条数据平均占据32个字节，那么需要的内存是64G，这已经是一个惊人的大小了。

一种解决思路

能不能有一种思路，查询的速度是O(1)，消耗内存特别小呢？前辈门早就想出了一个很好的解决方案。由于上面说的场景判断的结果只有两种状态（是或者不是，存在或者不存在），那么对于所存的数据完全可以用位来表示！数据本身则可以通过一个hash函数计算出一个key，这个key是一个位置，而这个key所对的值就是0或者1（因为只有两种状态），如下图：

image.png

布隆过滤器原理

上面的思路其实就是布隆过滤器的思想，只不过因为hash函数的限制，多个字符串很可能会hash成一个值。为了解决这个问题，布隆过滤器引入多个hash函数来降低误判率。

下图表示有三个hash函数，比如一个集合中有x，y，z三个元素，分别用三个hash函数映射到二进制序列的某些位上，假设我们判断w是否在集合中，同样用三个hash函数来映射，结果发现取得的结果不全为1，则表示w不在集合里面。

image

布隆过滤器处理流程

布隆过滤器应用很广泛，比如垃圾邮件过滤，爬虫的url过滤，防止缓存击穿等等。下面就来说说布隆过滤器的一个完整流程，相信读者看到这里应该能明白布隆过滤器是怎样工作的。

第一步：开辟空间

开辟一个长度为m的位数组（或者称二进制向量），这个不同的语言有不同的实现方式，甚至你可以用文件来实现。

第二步：寻找hash函数

获取几个hash函数，前辈们已经发明了很多运行良好的hash函数，比如BKDRHash，JSHash，RSHash等等。这些hash函数我们直接获取就可以了。

第三步：写入数据

将所需要判断的内容经过这些hash函数计算，得到几个值，比如用3个hash函数，得到值分别是1000，2000，3000。之后设置m位数组的第1000，2000，3000位的值位二进制1。

第四步：判断

接下来就可以判断一个新的内容是不是在我们的集合中。判断的流程和写入的流程是一致的。

误判问题

布隆过滤器虽然很高效（写入和判断都是O(1)，所需要的存储空间极小），但是缺点也非常明显，那就是会误判。当集合中的元素越来越多，二进制序列中的1的个数越来越多的时候，判断一个字符串是否在集合中就很容易误判，原本不在集合里面的字符串会被判断在集合里面。

php+Redis实现的布隆过滤器

由于Redis实现了setbit和getbit操作，天然适合实现布隆过滤器，redis也有布隆过滤器插件。这里使用php+redis实现布隆过滤器。(hash方法并不严谨，仅作参考)

function checkBloomFilter($mobile , $param1 = 108500000 , $param2 = 6) {
    $key_bloom = 'colourlife:customer:bloom:filter:change:mobile';
    $filter = new \App\Helpers\lib\BloomFilter($param1, $param2);
    $result = $filter->has($mobile);
    return $result;
}

<?php
namespace App\Helpers\lib;
class BloomFilter {

  private $_connection = array(
      'host' => 'localhost',
      'port' => 6379 ,
      'password' => '');

  private $_redis;

  private $_size;
  private $_hashCount;

  private $_key;

  const KEY_BLOOM = 'colourlife:customer:bloom:filter';


  public function __construct($size, $hash_count) {
    $this->_size = $size;
    $this->_hashCount = $hash_count;
    $this->initRedis();
  }


  public function add($item) {
    $index = 0;
    $pipe = $this->_redis->pipeline();
    while ($index < $this->_hashCount) {
      $crc = $this->hash($item, $index);
      $pipe->setbit(self::KEY_BLOOM, $crc, 1);
      $index++;
    }
    $pipe->execute();
  }


  public function has($item) {
    $index = 0;
    $pipe = $this->_redis->pipeline();
    while ($index < $this->_hashCount) {
      $crc = $this->hash($item, $index);
      $pipe->getbit(self::KEY_BLOOM, $crc);
      $index++;
    }
    $result = $pipe->execute();
    return !in_array(0, $result);
  }



  private function hash($item, $index) {
    return abs(crc32(md5('m' . $index . $item))) % $this->_size;
  }


  private function initRedis() {
    $this->_connection = array(
        'host' => env('REDIS_HOST'),
        'port' => env('REDIS_PORT') ,
        'password' => env('REDIS_PASSWORD'));
    $this->_redis = new \Predis\Client($this->_connection);
  }
}