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原理

布隆过滤器数据结构

布隆过滤器是一个 bit 向量或者说 bit 数组，长这样： 如果我们要映射一个值到布隆过滤器中，我们需要使用多个不同的哈希函数生成多个哈希值，并对每个生成的哈希值指向的 bit 位置 1。 例如针对值 “baidu” 和三个不同的哈希函数分别生成了哈希值 1、4、7，则上图转变为： Ok，我们现在再存一个值 “tencent”，如果哈希函数返回 3、4、8 的话，图继续变为： 值得注意的是，4 这个 bit 位由于两个值的哈希函数都返回了这个 bit 位，因此它被覆盖了。

现在我们如果想查询 “dianping” 这个值是否存在，哈希函数返回了 1、5、8三个值，结果我们发现 5 这个 bit 位上的值为 0，说明没有任何一个值映射到这个 bit 位上，因此我们可以很确定地说 “dianping” 这个值不存在。

而当我们需要查询 “baidu” 这个值是否存在的话，那么哈希函数必然会返回 1、4、7，然后我们检查发现这三个 bit 位上的值均为 1，那么我们可以说 “baidu” 存在了么？答案是不可以，只能是 “baidu” 这个值可能存在。

这是为什么呢？答案跟简单，因为随着增加的值越来越多，被置为 1 的 bit 位也会越来越多，这样某个值 “taobao” 即使没有被存储过，但是万一哈希函数返回的三个 bit 位都被其他值置位了 1 ，那么程序还是会判断 “taobao” 这个值存在。

作者：YoungChen__

链接：

特点

• 可以判断某一个数一定不存在
• 不可以判断某一个数一定存在

应用场景

• 海量URL的去重

源码实现

• 三个哈希函数

unsigned int SDBMHash(char *str, unsigned int size){        unsigned int hash = 0;        while (*str)        {                // equivalent to: hash = 65599*hash + (*str++);                hash = (*str++) + (hash << 6) + (hash << 16) - hash;        }        return (hash & 0x7FFFFFFF) % size;}// RS Hash Functionunsigned int RSHash(char *str, unsigned int size){        unsigned int b = 378551;        unsigned int a = 63689;        unsigned int hash = 0;        while (*str)        {                hash = hash * a + (*str++);                a *= b;        }        return (hash & 0x7FFFFFFF) % size;}// JS Hash Functionunsigned int JSHash(char *str, unsigned int size){        unsigned int hash = 1315423911;        while (*str)        {                hash ^= ((hash << 5) + (*str++) + (hash >> 2));        }        return (hash & 0x7FFFFFFF) % size;}

• 插入并给指定位置置1

void BFInsert(BloomFilter *pBF, const char *str){        unsigned int i1 = pBF->func1(str, pBF->bm.size);        unsigned int i2 = pBF->func2(str, pBF->bm.size);        unsigned int i3 = pBF->func3(str, pBF->bm.size);        BMSetOne(&(pBF->bm), i1);        BMSetOne(&(pBF->bm), i2);        BMSetOne(&(pBF->bm), i3);}

优质参考文献

转载地址：http://joorb.baihongyu.com/