---
title: 布隆过滤器详解（原理、实现、应用场景）
description: 解析 Bloom Filter 的原理与误判特性，结合哈希与位数组实现，适用于海量数据去重与缓存穿透防护。
category: 计算机基础
tag:
  - 数据结构
head:
  - - meta
    - name: keywords
      content: 布隆过滤器,Bloom Filter,误判率,哈希函数,位数组,去重,缓存穿透
---

# 布隆过滤器

布隆过滤器相信大家没用过的话，也已经听过了。

布隆过滤器主要是为了解决海量数据的存在性问题。对于海量数据中判定某个数据是否存在且容忍轻微误差这一场景（比如缓存穿透、海量数据去重）来说，非常适合。

文章内容概览：

1. 什么是布隆过滤器？
2. 布隆过滤器的原理介绍。
3. 布隆过滤器使用场景。
4. 通过 Java 编程手动实现布隆过滤器。
5. 利用 Google 开源的 Guava 中自带的布隆过滤器。
6. Redis 中的布隆过滤器。

## 什么是布隆过滤器？

首先，我们需要了解布隆过滤器的概念。

布隆过滤器（Bloom Filter，BF）是一个叫做 Bloom 的老哥于 1970 年提出的。我们可以把它看作由二进制向量（或者说位数组）和一系列随机映射函数（哈希函数）两部分组成的数据结构。相比于我们平时常用的 List、Map、Set 等数据结构，它占用空间更少并且效率更高，但是缺点是其返回的结果是概率性的，而不是非常准确的。理论情况下添加到集合中的元素越多，误报的可能性就越大。并且，存放在布隆过滤器的数据不容易删除。

Bloom Filter 会使用一个较大的 bit 数组来保存所有的数据，数组中的每个元素都只占用 1 bit，并且每个元素只能是 0 或者 1（代表 false 或者 true），这也是 Bloom Filter 节省内存的核心所在。这样来算的话，申请一个 100w 个元素的位数组只占用 1000000 Bit / 8 = 125000 Byte = 125000 / 1024 KB ≈ 122 KB 的空间。

![布隆过滤器使用的位数组结构](https://oss.javaguide.cn/github/javaguide/cs-basics/algorithms/bloom-filter-bit-table.png)

总结：**一个名叫 Bloom 的人提出了一种来检索元素是否在给定大集合中的数据结构，这种数据结构是高效且性能很好的，但缺点是具有一定的错误识别率和删除难度。并且，理论情况下，添加到集合中的元素越多，误报的可能性就越大。**

## 布隆过滤器的原理介绍

**当一个元素加入布隆过滤器中的时候，会进行如下操作：**

1. 使用布隆过滤器中的哈希函数对元素值进行计算，得到哈希值（有几个哈希函数得到几个哈希值）。
2. 根据得到的哈希值，在位数组中把对应下标的值置为 1。

**当我们需要判断一个元素是否存在于布隆过滤器的时候，会进行如下操作：**

1. 对给定元素再次进行相同的哈希计算；
2. 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。

Bloom Filter 的简单原理图如下：

![Bloom Filter 的简单原理示意图](https://oss.javaguide.cn/github/javaguide/cs-basics/algorithms/bloom-filter-simple-schematic-diagram.png)

如图所示，当字符串存储要加入到布隆过滤器中时，该字符串首先由多个哈希函数生成不同的哈希值，然后将对应的位数组的下标设置为 1（当位数组初始化时，所有位置均为 0）。当第二次存储相同字符串时，因为先前的对应位置已设置为 1，所以很容易知道此值已经存在（去重非常方便）。

如果我们需要判断某个字符串是否在布隆过滤器中时，只需要对给定字符串再次进行相同的哈希计算，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。

**不同的字符串可能哈希出来的位置相同，这种情况我们可以适当增加位数组大小或者调整我们的哈希函数。**

综上，我们可以得出：**布隆过滤器说某个元素存在，小概率会误判。布隆过滤器说某个元素不在，那么这个元素一定不在。**

## 布隆过滤器使用场景

1. 判断给定数据是否存在：比如判断一个数字是否存在于包含大量数字的数字集中（数字集很大，上亿）、防止缓存穿透（判断请求的数据是否有效避免直接绕过缓存请求数据库）等等、邮箱的垃圾邮件过滤（判断一个邮件地址是否在垃圾邮件列表中）、黑名单功能（判断一个 IP 地址或手机号码是否在黑名单中）等等。
2. 去重：比如爬给定网址的时候对已经爬取过的 URL 去重、对巨量的 QQ 号/订单号去重。

去重场景也需要用到判断给定数据是否存在，因此布隆过滤器主要是为了解决海量数据的存在性问题。

## 编码实战

### 通过 Java 编程手动实现布隆过滤器

我们上面已经说了布隆过滤器的原理，知道了布隆过滤器的原理之后就可以自己手动实现一个了。

如果你想要手动实现一个的话，你需要：

1. 一个合适大小的位数组保存数据
2. 几个不同的哈希函数
3. 添加元素到位数组（布隆过滤器）的方法实现
4. 判断给定元素是否存在于位数组（布隆过滤器）的方法实现。

下面给出一个我觉得写的还算不错的代码（参考网上已有代码改进得到，对于所有类型对象皆适用）：

```java
import java.util.BitSet;

public class MyBloomFilter {

    /**
     * 位数组的大小
     */
    private static final int DEFAULT_SIZE = 2 << 24;
    /**
     * 通过这个数组可以创建 6 个不同的哈希函数
     */
    private static final int[] SEEDS = new int[]{3, 13, 46, 71, 91, 134};

    /**
     * 位数组。数组中的元素只能是 0 或者 1
     */
    private BitSet bits = new BitSet(DEFAULT_SIZE);

    /**
     * 存放包含 hash 函数的类的数组
     */
    private SimpleHash[] func = new SimpleHash[SEEDS.length];

    /**
     * 初始化多个包含 hash 函数的类的数组，每个类中的 hash 函数都不一样
     */
    public MyBloomFilter() {
        // 初始化多个不同的 Hash 函数
        for (int i = 0; i < SEEDS.length; i++) {
            func[i] = new SimpleHash(DEFAULT_SIZE, SEEDS[i]);
        }
    }

    /**
     * 添加元素到位数组
     */
    public void add(Object value) {
        for (SimpleHash f : func) {
            bits.set(f.hash(value), true);
        }
    }

    /**
     * 判断指定元素是否存在于位数组
     */
    public boolean contains(Object value) {
        boolean ret = true;
        for (SimpleHash f : func) {
            ret = bits.get(f.hash(value));
            if(!ret)
              return ret;
        }
        return ret;
    }

    /**
     * 静态内部类。用于 hash 操作！
     */
    public static class SimpleHash {

        private int cap;
        private int seed;

        public SimpleHash(int cap, int seed) {
            this.cap = cap;
            this.seed = seed;
        }

        /**
         * 计算 hash 值
         */
        public int hash(Object value) {
            int h;
            return (value == null) ? 0 : Math.abs((cap - 1) & seed * ((h = value.hashCode()) ^ (h >>> 16)));
        }

    }
}
```

测试：

```java
String value1 = "https://javaguide.cn/";
String value2 = "https://github.com/Snailclimb";
MyBloomFilter filter = new MyBloomFilter();
System.out.println(filter.contains(value1));
System.out.println(filter.contains(value2));
filter.add(value1);
filter.add(value2);
System.out.println(filter.contains(value1));
System.out.println(filter.contains(value2));
```

Output:

```plain
false
false
true
true
```

测试：

```java
Integer value1 = 13423;
Integer value2 = 22131;
MyBloomFilter filter = new MyBloomFilter();
System.out.println(filter.contains(value1));
System.out.println(filter.contains(value2));
filter.add(value1);
filter.add(value2);
System.out.println(filter.contains(value1));
System.out.println(filter.contains(value2));
```

Output:

```java
false
false
true
true
```

### 利用 Google 开源的 Guava 中自带的布隆过滤器

自己实现的目的主要是为了让自己搞懂布隆过滤器的原理，Guava 中布隆过滤器的实现算是比较权威的，所以实际项目中我们不需要手动实现一个布隆过滤器。

首先我们需要在项目中引入 Guava 的依赖：

```xml
<dependency>
    <groupId>com.google.guava</groupId>
    <artifactId>guava</artifactId>
    <version>28.0-jre</version>
</dependency>
```

实际使用如下：

我们创建了一个最多存放 1500 个整数的布隆过滤器，并且我们可以容忍误判的概率为百分之（0.01）

```java
// 创建布隆过滤器对象
BloomFilter<Integer> filter = BloomFilter.create(
    Funnels.integerFunnel(),
    1500,
    0.01);
// 判断指定元素是否存在
System.out.println(filter.mightContain(1));
System.out.println(filter.mightContain(2));
// 将元素添加进布隆过滤器
filter.put(1);
filter.put(2);
System.out.println(filter.mightContain(1));
System.out.println(filter.mightContain(2));
```

在我们的示例中，当 `mightContain()` 方法返回 true 时，我们可以 99% 确定该元素在过滤器中，当过滤器返回 false 时，我们可以 100% 确定该元素不存在于过滤器中。

**Guava 提供的布隆过滤器的实现还是很不错的（想要详细了解的可以看一下它的源码实现），但是它有一个重大的缺陷就是只能单机使用（另外，容量扩展也不容易），而现在互联网一般都是分布式的场景。为了解决这个问题，我们就需要用到 Redis 中的布隆过滤器了。**

## Redis 中的布隆过滤器

### 介绍

Redis v4.0 之后有了 Module（模块/插件）功能，Redis Modules 让 Redis 可以使用外部模块扩展其功能。布隆过滤器就是其中的 Module。详情可以查看 Redis 官方对 Redis Modules 的介绍：<https://redis.io/modules>

另外，官网推荐了一个 RedisBloom 作为 Redis 布隆过滤器的 Module，地址：<https://github.com/RedisBloom/RedisBloom>
其他还有：

- redis-lua-scaling-bloom-filter（Lua 脚本实现）：<https://github.com/erikdubbelboer/redis-lua-scaling-bloom-filter>
- pyreBloom（Python 中的快速 Redis 布隆过滤器）：<https://github.com/seomoz/pyreBloom>
- ……

RedisBloom 提供了多种语言的客户端支持，包括：Python、Java、JavaScript 和 PHP。

### 使用 Docker 安装

如果我们需要体验 Redis 中的布隆过滤器非常简单，通过 Docker 就可以了！我们直接在 Google 搜索 **docker redis bloomfilter** 然后在排除广告的第一条搜索结果就找到了我们想要的答案（这是我平常解决问题的一种方式，分享一下），具体地址：<https://hub.docker.com/r/redislabs/rebloom/> （介绍的很详细）。

**具体操作如下：**

```bash
➜  ~ docker run -p 6379:6379 --name redis-redisbloom redislabs/rebloom:latest
➜  ~ docker exec -it redis-redisbloom bash
root@21396d02c252:/data# redis-cli
127.0.0.1:6379>
```

**注意：当前 rebloom 镜像已经被废弃，官方推荐使用 [redis-stack](https://hub.docker.com/r/redis/redis-stack)**

### 常用命令一览

> 注意：key：布隆过滤器的名称，item：添加的元素。

1. `BF.ADD`：将元素添加到布隆过滤器中，如果该过滤器尚不存在，则创建该过滤器。格式：`BF.ADD {key} {item}`。
2. `BF.MADD`：将一个或多个元素添加到布隆过滤器中，并创建一个尚不存在的过滤器。该命令的操作方式与 `BF.ADD` 相同，只不过它允许多个输入并返回多个值。格式：`BF.MADD {key} {item} [item ...]`。
3. `BF.EXISTS`：确定元素是否在布隆过滤器中存在。格式：`BF.EXISTS {key} {item}`。
4. `BF.MEXISTS`：确定一个或者多个元素是否在布隆过滤器中存在。格式：`BF.MEXISTS {key} {item} [item ...]`。

另外，`BF.RESERVE` 命令需要单独介绍一下：

这个命令的格式如下：

`BF.RESERVE {key} {error_rate} {capacity} [EXPANSION expansion]`。

下面简单介绍一下每个参数的具体含义：

1. key：布隆过滤器的名称
2. error_rate：期望的误报率。该值必须介于 0 到 1 之间。例如，对于期望的误报率 0.1%（1000 中为 1），error_rate 应该设置为 0.001。该数字越接近零，则每个项目的内存消耗越大，并且每个操作的 CPU 使用率越高。
3. capacity：过滤器的容量。当实际存储的元素个数超过这个值之后，性能将开始下降。实际的降级将取决于超出限制的程度。随着过滤器元素数量呈指数增长，性能将线性下降。

可选参数：

- expansion：如果创建了一个新的子过滤器，则其大小将是当前过滤器的大小乘以 `expansion`。默认扩展值为 2。这意味着每个后续子过滤器将是前一个子过滤器的两倍。

### 实际使用

```shell
127.0.0.1:6379> BF.ADD myFilter java
(integer) 1
127.0.0.1:6379> BF.ADD myFilter javaguide
(integer) 1
127.0.0.1:6379> BF.EXISTS myFilter java
(integer) 1
127.0.0.1:6379> BF.EXISTS myFilter javaguide
(integer) 1
127.0.0.1:6379> BF.EXISTS myFilter github
(integer) 0
```

## 面试复盘重点

布隆过滤器面试最常见的 4 个问题是：为什么快、为什么省空间、为什么会误判、为什么不好删除。

| 问题             | 回答要点                                              |
| ---------------- | ----------------------------------------------------- |
| 为什么省空间？   | 用位数组和多个哈希函数表示集合，不存储原始元素        |
| 为什么会误判？   | 多个元素可能把同一批 bit 置为 1，查询时误以为目标存在 |
| 会不会漏判？     | 标准布隆过滤器不会把已加入元素判断为不存在            |
| 为什么删除困难？ | 一个 bit 可能被多个元素共享，清零会影响其他元素       |

典型工程场景：

- 缓存穿透：先用布隆过滤器判断 key 是否可能存在，不存在就不查数据库。
- 大规模去重：比如 URL 去重、黑名单过滤、推荐系统已读过滤。
- 分布式场景：单机 Guava 方案简单，但跨节点共享通常会考虑 RedisBloom。

回答时要主动补一句局限：布隆过滤器适合“允许少量误判，但不能接受漏判”的场景。如果业务要求 100% 精确存在性判断，就不能只靠布隆过滤器。

## 常见追问

- 误判率和位数组大小、哈希函数个数有什么关系？
- 布隆过滤器能不能删除元素？
- 缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩分别是什么？
- Guava 布隆过滤器和 RedisBloom 怎么选？
- 如果容量预估错了，会发生什么？

<!-- @include: @article-footer.snippet.md -->
