深入理解PHP+Redis實現布隆過濾器（億級大數據處理和黑客攻防必備）

来源:https://www.cnblogs.com/phpphp/p/18122907
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布隆過濾器 極簡概括 英文名稱Bloom Filter，用於判斷一個元素是否在一個大數據集合中，如果檢測到存在則有可能存在，如果不存在則一定不存在。 Redis官網對於布隆過濾器的說明：https://redis.io/docs/data-types/probabilistic/bloom-filt ...


布隆過濾器

極簡概括

英文名稱Bloom Filter，用於判斷一個元素是否在一個大數據集合中，如果檢測到存在則有可能存在，如果不存在則一定不存在。
Redis官網對於布隆過濾器的說明：https://redis.io/docs/data-types/probabilistic/bloom-filter/

使用場景

  • 防止緩存穿透：用於快速判斷某個商品數據是否存在於緩存中，如果存在，則執行下游流程，如果不存在，在此處直接攔截，避免下游流程引發的算力消耗，很適合對抗黑客刷介面的行為。
  • 網路爬蟲：在爬取網頁時，可以用布隆過濾器來判斷一個 URL 是否已經被訪問過，從而避免重覆爬取相同的頁面。
  • 拼寫檢查器：用於快速檢查一個單詞是否是正確拼寫的，減少不必要的詞典查詢。
  • 用戶名防重：註冊或者更改某些應用的用戶名時，提示用戶名已存在，再超大數據量的情況下，可以用布隆過濾器替代MySQL去抗。
  • 整體來說，適用於讀多寫少的場景，如果是寫多讀少，不推薦用布隆過濾器。

優點

  • 節省空間：用比特位來存儲，比用一個位元組存儲0和1更加節省空間。
  • 插入查詢迅速：布隆過濾器內部使用位數組（bit array）來表示數據存儲狀態，這種結構使得在查詢時只需對位數組進行一系列簡單的位操作，而不需要遍歷。
  • 保密性很好：Redis BitMap里存儲的都是0和1，就算黑客拿到了數據，缺少代碼邏輯，也根本不知道是幹啥的。

缺點

  • 不支持刪除：強制沒問題，不支持刪除是為了防止哈希碰撞引起的誤刪問題。一個哈希值，可能是多個源數據的轉換後的結果。
  • 誤判：本來一個數據不存在與這個集合當中，但是它判斷數據時存在這個集合當中，這是由哈希碰撞產生的，這種無法避免，只能減少誤判的概率。 所以布隆過濾器有個特點：不存在一定不存在，存在卻不一定存在。
  • 避免：可以添加多個不同的的hash函數演算法和bit位的長度，從而降低誤判的發生，會降低性能，這需要在性能和誤判之間做好權衡。

時間複雜度

布隆過濾器的查詢時間複雜度是常數（很快）級別的，通常記為 O(k)，其中 k 是哈希函數的個數，也是布隆過濾器中每個元素對應的位數組位置數量。

原理

  • 存儲：判斷一個元素是否在一個大數據集合中，存在就是1不存在就是0，這個集合可以由一個二進位向量（向量 === 矢量，有大小有方向）表示（二進位向量，可以類比成一個數組，但是每個單位只能存儲1比特的數據），用Redis的BitMap結構存儲最合適。
  • 哈希轉換：一般會有多個哈希演算法，為了減少哈希衝突的概率。
  • 長度選擇：布隆過濾器哈希位的大小，要看業務場景所使用數據的上限。
  • 判斷規則：例如4條數據存儲，有3個哈希演算法，也就占用12個bit。判斷任意一個數據是否存在，也就在bitmap上判斷3個值，如果這3個值全部都在，則表示可能存在這個數據，如果小於3，則表示數據不存在。

用PHP寫Redis布隆過濾器擴展

我用CRC32演算法作為哈希運算寫了一個，存儲是用Redis的BitMap，演算法數量設置到3，誤差率達到了25.69%，設置到10，誤差率仍有1.08%，性能降下來了，難怪網上有人評論不要手動實現布隆過濾器。受一些演算法限制，寫不了太好的方案。
同時在網上尋找更好的方案，發現網上的一些哈希演算法報錯，所以也不用。
尋找composer包，目前也沒有找到太好的視線布隆過濾器的方案，不是不支持Redis，就是版本太舊，不支持PHP8。
所以需要考慮其它方向的解決方案。

/**
 * @ 封裝一個布隆過濾器類，切勿商用，否則要出事
 */
class BloomFilter {
    //redis對象
    private $redis;
    //布隆過濾器名稱
    private $bloom_filter_name;
    //比特數量
    private $bit_num;
    //函數數量
    private $func_num;


    /**
     * @function 初始化成員屬性
     * @param    $redis             object redis對象
     * @param    $bloom_filter_name string 布隆過濾器名稱
     * @param    $bit_num           int    比特數量
     * @param    $func_num          int    哈希函數數量
     * @return   void
     */
    public function __construct($redis, $bloom_filter_name, $bit_num, $func_num) {
        $this->redis             = $redis;
        $this->bloom_filter_name = $bloom_filter_name;
        $this->bit_num           = $bit_num;
        $this->func_num          = $func_num;
    }


    /**
     * @function 向布隆過濾器中添加數據
     * @param    $val string 待添加的值
     * @return   array
     */
    public function add($val) {
        //開啟管道，方便批量操作
        $pipe = $this->redis->multi();

        //模擬多個哈希演算法
        for ($i = 0; $i < $this->func_num; $i++) {
            $hash = $this->hash($val . '_' . $i);
            $pipe->setbit($this->bloom_filter_name, $hash, 1);
        }

        return $pipe->exec();
    }


    /**
     * @function 布隆過濾器判斷某個值是否存在
     * @param    $val string 待添加的值
     * @return   bool
     */
    public function exists($val) {
        //開啟管道，方便批量操作
        $pipe = $this->redis->multi();

        for ($i = 0; $i < $this->func_num; $i++) {
            $hash = $this->hash($val . '_' . $i);
            $pipe->getbit($this->bloom_filter_name, $hash);
        }

        //批處理
        $results = $pipe->exec();
        foreach ($results as $bit) {
            if ($bit == 0) {
                return false;
            }
        }

        return true;
    }


    /**
     * @function 通過一些CRC32哈希演算法，獲取指定值的BitMap存儲位置
     * @param    $string string 待計算哈希的數據
     * @return   int
     */
    private function hash($string) {
        //因為crc32演算法獲取的是9~10位數字，方便取模
        return crc32($string) % $this->bit_num;
    }
}

//----------------------------------------------------------------------------------------------------
$redis = new Redis();
$redis->connect('127.0.0.1', 6379);

$bloom_filter = new BloomFilter($redis, "test_key",10000, 3);

$bloom_filter->add('xyz');

var_dump($bloom_filter->exists('xyz')); //true
var_dump($bloom_filter->exists('abc')); //false

用C語言實現Redis布隆過濾器擴展（服務端）

這種方式不需要考慮對Redis點陣圖的操作，而是直接調用Redis Bloom Filter的功能，所以實現思路與上文說明有所不同。

Redis擴展安裝官方擴展：https://redis.io/docs/data-types/probabilistic/configuration
Redis Bloom Filter地址：https://github.com/RedisBloom/RedisBloom

目前的最新版本是2.6.12，但是編譯報錯，用2.2.18就好了
wget https://github.com/RedisBloom/RedisBloom/archive/refs/tags/v2.2.18.tar.gz
tar zxvf v2.2.18.tar.gz
cd RedisBloom-2.2.18
make
此時會生成一個redisbloom.so
mkdir /usr/local/redis/ext/
mv redisbloom.so /usr/local/redis/ext/redis_bloom_filter.so
vim /usr/local/redis/etc/redis.conf中添加如下一行
loadmodule /usr/local/redis/ext/redis_bloom_filter.so
保存
重啟Redis，我這裡設置了Redis服務
service redis restart
查看是否啟動
> ps aux | grep redis
root      14504  0.7  0.6  52432  6580 ?        Ssl  23:17   0:00 /usr/local/redis/bin/redis-server 0.0.0.0:6379
root      14549  0.0  0.1 112828   996 pts/0    S+   23:17   0:00 grep --color=auto redis

進入redis命令行，使用命令查看擴展是否安裝成功
redis-cli
bf.exists bloom_filter_key test_val
返回0表示安裝成功

常見指令：

指令 含義 示例 備註
BF.RESERVE 配置多少數量下有多大誤差，誤差越小性能越差 BF.RESERVE 布名 0.001 1000000 100萬條數據允許0.1%的誤差
BF.ADD 向某個布隆過濾器中添加數據 BF.ADD 布名 值1 返回1證明插入成功
BF.EXISTS 判斷某個布隆過濾是否存在一個值 BF.EXISTS 布名 值1 返回1說明存在，返回0說明不存在
BF.MADD 向某個布隆過濾器中插入多個值 BF.MADD 布名 值2 值3 值4 返回
1) (integer) 1
2) (integer) 1
3) (integer) 1
BF.MEXISTS 判斷某個布隆過濾是否存在多個值 BF.MEXISTS 布名 值2 值3 值5 返回
1) (integer) 1
2) (integer) 1
3) (integer) 0

註意：使用這個插件，值是MBbloom--類型的，而不是點陣圖或者其它類型。
自己封裝了一個類，如下：

class BloomFilter {
    //存放redis對象
    private $redis;


    /**
     * @function 初始化Redis對象
     * @param    $bloom_filter_name string 布隆過濾器名稱
     * @param    $num               int 要存儲多少數據
     * @param    $error_percentage  float 誤差百分比
     * @return   void
     */
    public function __construct($bloom_filter_name, $num, $error_percentage) {
        $redis = new Redis();
        $redis->connect('192.168.0.180', 6379);
        $redis->rawCommand('BF.RESERVE', $bloom_filter_name, bcdiv($error_percentage, 100, 8), $num);
        $this->redis = $redis;
    }


    /**
     * @function 向布隆過濾器中添加數據
     * @param    $bloom_filter_name  string 布隆過濾器名稱
     * @param    $val                string 要添加的數據
     * @return   int
     */
    public function add($bloom_filter_name, $val) {
        return $this->redis->rawCommand('BF.ADD', $bloom_filter_name, $val);
    }


    /**
     * @function 布隆過濾器判斷指定的值是否存在
     * @param    $bloom_filter_name  string 布隆過濾器名稱
     * @param    $val                string 要添加的數據
     * @return   int
     */
    public function exists($bloom_filter_name, $val) {
        return $this->redis->rawCommand('BF.EXISTS', $bloom_filter_name, $val);
    }


    /**
     * @function 向布隆過濾器中批量添加數據
     * @param    $bloom_filter_name  string 布隆過濾器名稱
     * @param    $vals               array  要添加的數據
     * @return   int
     */
    public function mAdd($bloom_filter_name, $vals) {
        $args = array_merge(['BF.MADD'], [$bloom_filter_name], $vals);
        return $this->redis->rawCommand(...$args);
    }


    /**
     * @function 布隆過濾器批量判斷指定的值是否存在
     * @param    $bloom_filter_name  string 布隆過濾器名稱
     * @param    $vals               array  要添加的數據
     * @return   array
     */
    public function mExists($bloom_filter_name, $vals) {
        $args = array_merge(['BF.MEXISTS'], [$bloom_filter_name], $vals);
        return $this->redis->rawCommand(...$args);
    }
}

//調用-----------------------------------
$bloom_filter = new BloomFilter('key',100000, 0.01);

//1 重覆插入返回0
var_dump($bloom_filter->add('key', 'v100'));
//[1, 1, 1]
var_dump($bloom_filter->mAdd('key', ['v2', 'v3', 'v4']));
//1
var_dump($bloom_filter->exists('key', 'v100'));
//[1, 1, 0]
var_dump($bloom_filter->mExists('key', ['v2', 'v3', 'v5']));

Redis布隆過濾器性能與誤差實測

看起來這個性能很高，足以應對99%的場景了，使用MySQL測試一億條數據中定值查找1條數據，需要278.71秒的搜索時間。
對於與布隆過濾器，在一億條數據下進行一億次查找：

動作 數量 配置誤差值（百分比） 實測誤差數量 消耗時間（秒）
mAdd，批量寫入操作 100000000 0.01% / 357.068
mExists，批量讀取操作 100000000 0.01% 5103 306.646 
批量寫入示例代碼：
$bloom_filter = new BloomFilter('test_key',100000000, 0.01);

$start = microtime(true);
for($i = 0; $i < 100000000; $i++) {
    $arr[] = $i;
    if(count($arr) > 100000) {
        $bloom_filter->mAdd('test_key', $arr);
        $arr = [];
    }
}
echo microtime(true) - $start;


批量讀取示例代碼：
$bloom_filter = new BloomFilter('test_key',100000000, 0.01);

$arr = [];
$int = 0;

$start = microtime(true);
for($i = 0; $i < 100000000; $i++) {
    $arr[] = uniqid();
    if(count($arr) > 100000) {
        $exists = $bloom_filter->mExists('test_key', $arr);
        $arr = [];
        foreach($exists as $v) {
            if($v) {
                $int++;
            }
        }
    }
}
echo microtime(true) - $start;

echo "--";
echo $int;

常見問題

為什麼布隆過濾器不用遍歷每條數據

在海量的數據下遍歷會很耗時，因此不能用遍歷，定址過程可以理解為PHP的數組利用下標方式去找到對應的值，查看是0還是1，相當於於array[key] = 1，PHP數組的底層實現是哈希表，通過數組的下標，可以直接找到對應的記憶體地址，所以時間複雜度是O(1)，而不是O(n)。

使用布隆過濾器防止緩存穿透

  • 緩存穿透：常見於搶購場景的黃牛，他們為了牟利，利用腳本不斷拼接新參數去頻繁請求介面。從伺服器角度來說，如果Redis記憶體不存在，就會往資料庫中查，大量查詢任務直接穿透了Redis，壓力打到了資料庫，就會給資料庫帶來很大的壓力。
  • 就有3種解決方案：
    1. 通過異常行為做攔截：搶購一般會讓用戶登錄， 讓伺服器知道誰在搶購，如果單位時間內Redis被穿透的次數過多，直接封禁。思路：上游添加Redis::get(get flash_sale . 用戶id) > 10的判斷，如果要查資料庫，redis就Redis::incr(flash_sale . 用戶id)，直到超過指定次數，然後上游直接攔截。
    2. 如果沒有查到數據，也在緩存中存儲，值為1即可，但是這有2個弊端，1是緩存過後可能用不上，2是大量的緩存，也會增加存儲的負擔。
    3. 使用布隆過濾器：上文有講，把他放到業務邏輯的上游做判斷，如果過濾器中存在，則走下游流程，如果不存在，則直接阻斷其後續流程。

如何減少布隆過濾器誤判的概率

  • 增加哈希函數的數量：1個哈希函數演算法可能會衝突，多個與源數據進行哈希演算法，就能減少衝突的發生。
  • 增加布隆過濾器的長度：例如10個比特槽位，存1000條數據，大概率有衝突的情況，但是將長度增加到2000，這就能減少衝突概率的發生。

搶購場景商品被刪除了，如何同步到布隆過濾器

先看預設場景，看看要不要做處理：商品被刪除，MySQL無數據，布隆過濾器有數據。

  • 如果redis緩存無商品數據：
    通過布隆過濾器->緩存無數據->查資料庫->無數據->返回商品信息不存在。
  • 如果redis緩存仍舊有商品信息：
    通過布隆過濾器->緩存有->其它下單流程。

此時會發現，如果redis緩存仍舊有商品信息，還會有問題，解決方案：

  1. 可以非同步重建布隆過濾器：這和定期刷新緩存一個道理，防止緩存的長期不一致。
  2. 維護一個計數布隆過濾器：表示該位置被幾個數據進行了引用，如果是1，直接刪了就行。這個可以用hash去實現hIncrBy(bloom_filter_flash_sale, 取模後的數字哈希位置, 1)，如果大於1，可以去查詢資料庫，做個兜底的判斷策略。

50億量級的URL集合，如何再4G的記憶體中判斷其中一個url是否在這個集合當中

這個面試題老生常談，所以在這裡著重提一嘴。
會出現在搜索引擎的爬蟲判斷中，爬蟲爬過了，就不在重覆爬取了，
可以用布隆過濾器。
4G = 34359738368Bit，340億的比特，如果設置3種哈希演算法，也就意味著占用150億個比特位，還是能存的下。

布隆過濾器為什麼用哈希函數而不是源數據

1.節省空間，2.增加查詢速度。
源數據可能偏大，通過哈希函數轉換後，結果成數字，這個數字就是比特數組的下標。布隆過濾器可以近似的理解為維護的是一個所有值都為數字的PHP索引數組，但是數組的占用單位是位元組，而布隆過濾器可以使用更小的比特，充分利用設備存儲資源。

為什麼不推薦自定義寫布隆過濾器

演算法：普通開發者缺少演算法思維，做出來的布隆過濾器概率不可控，或者容易衝突。為了防止哈希函數的值轉化為數字後位數過長（例如md5(1) 為c4ca4238a0b923820dcc509a6f75849b，轉10進位是261578874264819908609102035485573088411），需要對數據長度進行取模，不取模還好，取模後極大減少了布隆過濾器的長度。例如10000條數據，設定3種哈希演算法，設置3萬個比特位，取模後的值大多小於3萬，所以衝突的概率增加了很多。
理解深度：可能一部分開發者不知道Redis點陣圖，或者為什麼用哈希函數，還挺停留在用Redis string做判斷的基礎上，雖然能實現，但是占用空間有很大差距。

補充

哈希運算

  • 極簡概括：哈希運算是通過一些演算法，將任意長度的任意格式的二進位數據轉換為固定長度數據的過程。
  • 演算法舉例：sha1、sha256、sha512、md5。
  • 演算法特點：
    • 結果確定：給定相同的輸入，哈希函數會產生相同的輸出。
    • 長度確定：無論輸入的大小如何，輸出的長度是固定的。
    • 計算迅速：好的哈希函數可在合理的時間內對輸入進行哈希計算。
    • 不可逆向：給一個哈希過後的值，由於初始數據信息丟失，無法通過這個值還原初始的信息。彩虹表並不是還原，而是對比。
    • 修改敏感：修改數據的任何一個地方，就算很小的改動，也會導致算出來的哈希值完全不同。

哈希碰撞

不同的輸入數據，經過哈希計算後得到相同的輸出值。
例如32位輸出的md5演算法，一共有1632 ≈ 3.4 ×1038種值，但是宇宙空間里的信息量卻無窮的多，輸入數據無窮多但輸出數據有限，這就導致哈希碰撞的產生。
演算法生成的信息越長，碰撞概率越低，這是個概率問題，不是一定發生或一定不發生。


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