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Java技术网站 → 『 Java开发技术』 → 『操作系统、网络架构和数据库专题』 → 从原理到实战：如何通过布隆过滤器防止缓存击穿

您是本文章第 19886 个阅读者

* 贴子主题: 从原理到实战：如何通过布隆过滤器防止缓存击穿

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作者:javathinker 发表时间：2020-03-11 13:20:57

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为什么引入

我们的业务中经常会遇到穿库的问题，通常可以通过缓存解决。如果数据维度比较多，结果数据集合比较大时，缓存的效果就不明显了。

因此为了解决穿库的问题，我们引入Bloom Filter。

适合的场景

数据库防止穿库 Google Bigtable，Apache HBase和Apache Cassandra以及Postgresql 使用BloomFilter来减少不存在的行或列的磁盘查找。

避免代价高昂的磁盘查找会大大提高数据库查询操作的性能。如同一开始的业务场景。如果数据量较大，不方便放在缓存中。需要对请求做拦截防止穿库。
缓存宕机缓存宕机的场景，使用布隆过滤器会造成一定程度的误判。

原因是除了Bloom Filter 本身有误判率，宕机之前的缓存不一定能覆盖到所有DB中的数据，当宕机后用户请求了一个以前从未请求的数据，这个时候就会产生误判。

当然，缓存宕机时使用布隆过滤器作为应急的方式，这种情况应该也是可以忍受的。
WEB拦截器相同请求拦截防止被***。用户第一次请求，将请求参数放入BloomFilter中，当第二次请求时，先判断请求参数是否被BloomFilter命中。可以提高缓存命中率
恶意地址检测 chrome 浏览器检查是否是恶意地址。首先针对本地BloomFilter检查任何URL，并且仅当BloomFilter返回肯定结果时才对所执行的URL进行全面检查（并且用户警告，如果它也返回肯定结果）。
比特币加速 bitcoin 使用BloomFilter来加速钱包同步。

开源项目地址： https://github.com/luw2007/bloomfilter

我们先看看一般业务缓存流程：点击在新窗口中浏览原图
CTRL+鼠标滚轮放大或缩小

先查询缓存，缓存不命中再查询数据库。然后将查询结果放在缓存中即使数据不存在，也需要创建一个缓存，用来防止穿库。

这里需要区分一下数据是否存在。如果数据不存在，缓存时间可以设置相对较短，防止因为主从同步等问题，导致问题被放大。

这个流程中存在薄弱的问题是，当用户量太大时，我们会缓存大量数据空数据，并且一旦来一波冷用户，会造成雪崩效应。

对于这种情况，我们产生第二个版本流程: redis过滤冷用户缓存流程点击在新窗口中浏览原图
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我们将数据库里面中命中的用户放在redis的set类型中，设置不过期。这样相当把redis当作数据库的索引，只要查询redis，就可以知道是否数据存在。

redis中不存在就可以直接返回结果。如果存在就按照上面提到

一般业务缓存流程

处理。

聪明的你肯定会想到更多的问题：

redis本身可以做缓存，为什么不直接返回数据呢？
如果数据量比较大，单个set，会有性能问题？
业务不重要，将全量数据放在redis中，占用服务器大量内存。投入产出不成比例？

问题1需要区分业务场景，结果数据少，我们是可以直接使用redis作为缓存，直接返回数据。结果比较大就不太适合用redis存放了。比如ugc内容，一个评论里面可能存在上万字，业务字段多。

redis使用有很多技巧。bigkey 危害比较大，无论是扩容或缩容带来的内存申请释放，还是查询命令使用不当导致大量数据返回，都会影响redis的稳定。这里就不细谈原因及危害了。

解决bigkey 方法很简单。我们可以使用hash函数来分桶，将数据分散到多个key中。减少单个key的大小，同时不影响查询效率。

问题3是redis存储占用内存太大。因此我们需要减少内存使用。重新思考一下引入redis的目的。redis像一个集合，整个业务就是验证请求的参数是否在集合中。点击在新窗口中浏览原图
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这个结构就像洗澡的时候用的双向阀门：左边热水，右边冷水。

大部分的编程语言都内置了filter。拿 python举例，filter函数用于过滤序列，过滤掉不符合条件的元素，返回由符合条件元素组成的列表。

我们看个例子：

$ python2
Python 2.7.10 (default, Oct 6 2017, 22:29:07)
[GCC 4.2.1 Compatible Apple LLVM 9.0.0 (clang-900.0.31)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> s = {2, 4}
>>> filter(lambda x:x in s, [0, 1, 2])
[2]

集合s中存在 2，4两个数字，我们需要查询 0，1，2 那些在集合s中。

lambda x:x in s

构造一个匿名函数，判断入参x是否在集合s中。过滤器filter依次对列表中的数字执行匿名函数。最终返回列表[2]。

redis中实现set用了两种结构：intset和hash table。非数字或者大量数字时都会退化成hash table。那么是否好的算法可以节省hash table的大小呢？

其实早在1970年由 Burton Howard Bloom提出的布隆过滤器（英语：Bloom Filter）。它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。

它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法，缺点是有一定的误识别率和删除困难。

BloomFilter原理

我们常见的将业务字段拼接之后md5，放在一个集合中。md5生成一个固定长度的128bit的串。如果我们用bitmap来表示，则需要

2**128 = 340282366920938463463374607431768211456 bit

判断一个值在不在，就变成在这个bitmap中判断所在位是否为1。但是我们全世界的机器存储空间也无法存储下载。因此我们只能分配有限的空间来存储。比如:

        import crc32

def  BloomFilter( sample,  size,  hash_size = 1):
        # 构造一个hash函数，将输入数据散列到size一个位置上
       hash  =  lambda  x:crc32( str(x).encode()) %size
      collision, s  =  0,  set()
       for i  in  range(sample):
            k  =  set()
             for j  in  range(hash_size):
                  k.add( hash(i +j *size /hash_size))
              # 只有所有散列结果k都在s中，才认为i重复
             if  not k  - s:
                  collision  +=  1
                   continue
              # 将散列结果k更新到集合s中
            s  |= k
       return collision

当只有一个hash函数时：很容易发生冲突。   点击在新窗口中浏览原图
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可以看到上面1和2的hash结果都是7，发生冲突。如果增加hash函数，会发生什么情况？

点击在新窗口中浏览原图
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我们使用更多的hash函数和更大的数据集合来测试。得到下面这张表点击在新窗口中浏览原图
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由此可以看到当增加hash方法能够有效的降低碰撞机率。比较好的数据如下：点击在新窗口中浏览原图
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但是增加了hash方法之后，会降低空间的使用效率。当集合占用总体空间达到25%的时候，增加hash 的效果已经不明显

点击在新窗口中浏览原图
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上面的使用多个hash方法来降低碰撞就是BloomFilter的核心思想。

算法优点：

数据空间小，不用存储数据本身。

算法本身缺点：

元素可以添加到集合中，但不能被删除。
匹配结果只能是“绝对不在集合中”，并不能保证匹配成功的值已经在集合中。
当集合快满时，即接近预估最大容量时，误报的概率会变大。
数据占用空间放大。一般来说，对于1％的误报概率，每个元素少于10比特，与集合中的元素的大小或数量无关。查询过程变慢，hash函数增多，导致每次匹配过程，需要查找多个位（hash个数）来确认是否存在。

对于BloomFilter的优点来说，缺点都可以忽略。毕竟只需要kN的存储空间就能存储N个元素。空间效率十分优秀。

如何使用BloomFilter

BloomFilter 需要一个大的bitmap来存储。鉴于目前公司现状，最好的存储容器是redis。从github topics: bloom-filter中经过简单的调研。

redis集成BloomFilter方案：

原生python 调用setbit 构造 BloomFilter
lua脚本
Rebloom - Bloom Filter Module for Redis (注：redis Module在redis4.0引入)
使用hiredis 调用redis pyreBloom

原生python 方法太慢，lua脚本和module 部署比较麻烦。于是我们推荐使用pyreBloom，底层使用。

pyreBloom:master  λ  ls
Makefile            bloom.h              bloom.pxd          murmur.c            pyreBloom.pyx
bloom.c              bloom.o              main.c                pyreBloom.c
从文件命名上可以看到bloom 使用c编写。pyreBloom 使用cython编写。

bloom.h 里面实现BloomFilter的核心逻辑，完成与redis server的交互；hash函数；添加，检查和删除方法的实现。

        int  init_pyrebloom(pyrebloomctxt * ctxt,  char * key,  uint32_t capacity,  double error,  char* host,  uint32_t port,  char* password,  uint32_t db);
int  free_pyrebloom(pyrebloomctxt * ctxt);

int  add(pyrebloomctxt * ctxt,  const  char * data,  uint32_t len);
int  add_complete(pyrebloomctxt * ctxt,  uint32_t count);

int  check(pyrebloomctxt * ctxt,  const  char * data,  uint32_t len);
int  check_next(pyrebloomctxt * ctxt);

int delete(pyrebloomctxt * ctxt);

pyreBloom.pyx

        import math
import random

cimport bloom

     class  pyreBloomException( Exception):
  '''Some sort of exception has happened internally '''
pass

    cdef  class  pyreBloom( object):
cdef bloom.pyrebloomctxt context
cdef  bytes                      key

property bits:
def  __get__( self):
return  self.context.bits

property hashes:
def  __get__( self):
return  self.context.hashes

def  __cinit__( self,  key,  capacity,  error,  host =  '127.0.0.1 ',  port = 6379,
password =  ' ',  db = 0):
self.key  = key
if bloom.init_pyrebloom( & self.context,  self.key, capacity,
error, host, port, password, db):
raise pyreBloomException( self.context.ctxt.errstr)

def  __dealloc__( self):
bloom.free_pyrebloom( & self.context)

def  delete( self):
bloom.delete( & self.context)

def  put( self,  value):
if  getattr(value,   '__iter__ ',  False):
r  =
r  = bloom.add_complete( & self.context,  len(value))
else:
bloom.add( & self.context, value,  len(value))
r  = bloom.add_complete( & self.context,  1)
if r  <  0:
raise pyreBloomException( self.context.ctxt.errstr)
return r

def  add( self,  value):
return  self.put(value)

def  extend( self,  values):
return  self.put(values)

def  contains( self,  value):
  # If the object is 'iterable'...
if  getattr(value,   '__iter__ ',  False):
r  =
r  =
if ( min(r)  <  0):
raise pyreBloomException( self.context.ctxt.errstr)
return [v  for v, included  in  zip(value, r)  if included]
else:
bloom.check( & self.context, value,  len(value))
r  = bloom.check_next( & self.context)
if (r  <  0):
raise pyreBloomException( self.context.ctxt.errstr)
return  bool(r)

def  __contains__( self,  value):
return  self.contains(value)

def  keys( self):
  '''Return a list of the keys used in this bloom filter '''
return [ self.context.keys[i]  for i  in  range( self.context.num_keys)]

       原生pyreBloom方法:

cdef  class  pyreBloom(object):

      cdef bloom.pyrebloomctxt context
      cdef bytes

      property bits:

      property hashes:
        // 使用的hash方法数

      def  delete(self):
        // 删除，会在redis中删除

      def  put(self, value):
        // 添加底层方法, 不建议直接调用

      def add(self, value):
        // 添加单个元素，调用put方法

      def extend(self, values):
        // 添加一组元素，调用put方法

      def contains(self, value):
        // 检查是否存在，当`value`可以迭代时，返回`[value]`, 否则返回`bool`

      def keys(self):
        // 在redis中存储的key列表

由于pyreBloom使用hiredis库，本身没有重连等逻辑，于是做了简单的封装。

             # coding=utf-8
       '''
       bloom filter 基础模块

       可用方法:
       extend, keys, contains, add, put, hashes, bits, delete

       使用方法:
        >>> class TestModel(BaseModel):
        ...     PREFIX = "bf:test"
        >>> t = TestModel()
        >>> t.add('hello')
       1
        >>> t.extend(['hi', 'world'])
       2
        >>> t.contains('hi')
       True
        >>> t.delete()
        '''
       import logging
       from six  import  PY3  as  IS_PY3
       from pyreBloom  import pyreBloom, pyreBloomException

       from BloomFilter.utils  import force_utf8

           class  BaseModel( object):
             '''
             bloom filter 基础模块
             参数：
                   SLOT: 可用方法类型
                   PREFIX: redis前缀
                   BF_SIZE: 存储最大值
                   BF_ERROR: 允许的出错率
                   RETRIES: 连接重试次数
                   host: redis 服务器IP
                   port: redis 服务器端口
                   db: redis 服务器DB
                   _bf_conn: 内部保存`pyreBloom`实例
              '''
             SLOT  = {  'add ',   'contains ',   'extend ',   'keys ',   'put ',   'delete ',
                          'bits ',   'hashes '}
             PREFIX  =   " "
             BF_SIZE  =  100000
             BF_ERROR  =  0.01
             RETRIES  =  2

             def  __init__( self,  redis = None):
                   '''
                   初始化redis配置
                   :param redis: redis 配置
                    '''
                    # 这里初始化防止类静态变量多个继承类复用，导致数据被污染
                   self._bf_conn  =  None

                   self._conf  = {
                          'host ':   '127.0.0.1 ',   'password ':   ' ',
                          'port ':  6379,   'db ':  0
                  }

                   if redis:
                         for k, v  in redis.items():
                               if k  in  self._conf:
                                     self._conf[k]  = redis[k]
                   self._conf  = force_utf8( self._conf)

             @ property
             def  bf_conn( self):
                   '''
                   初始化pyreBloom
                    '''
                   if  not  self._bf_conn:
                        prefix  = force_utf8( self. PREFIX)
                        logging.debug(
                                'pyreBloom connect: redis:// %s: %s/ %s, ( %s  %s  %s) ',
                               self._conf[  'host '],  self._conf[  'port '],  self._conf[  'db '],
                              prefix,  self. BF_SIZE,  self. BF_ERROR,
                        )
                         self._bf_conn  = pyreBloom(
                              prefix,  self. BF_SIZE,  self. BF_ERROR,  ** self._conf)
                   return  self._bf_conn

             def  __getattr__( self,  method):
                    '''调用pyrebloom方法
                   没有枚举的方法将从`pyreBloom`中获取
                   :param method:
                   :return: pyreBloom.{method}
                    '''
                    # 只提供内部方法
                   if method  not  in  self. SLOT:
                         raise  NotImplementedError()

                    # 捕获`pyreBloom`的异常, 打印必要的日志
                   def  catch_error( * a,  ** kwargs):
                          '''多次重试服务 '''
                        args  = force_utf8(a)
                        kwargs  = force_utf8(kwargs)
                         for _  in  range( self. RETRIES):
                               try:
                                    func  =  getattr( self.bf_conn, method)
                                    res  = func( *args,  **kwargs)
                                      # python3 返回值和python2返回值不相同，
                                      # 手工处理返回类型
                                     if method  ==   'contains '  and  IS_PY3:
                                           if  isinstance(res,  list):
                                                 return [i.decode(  'utf8 ')  for i  in res]
                                     return res
                               except pyreBloomException  as error:
                                    logging.warn(
                                            'pyreBloom Error:    %s  %s ', method,  str(error))
                                     self.reconnect()
                                     if _  ==  self. RETRIES:
                                          logging.error(  'pyreBloom Error ')
                                           raise error

                   return catch_error

             def  __contains__( self,  item):
                    '''跳转__contains__方法
                   :param item: 查询元素列表/单个元素
                   :type item: list/basestring
                   :return: /bool
                    '''
                   return  self.contains(item)

             def  reconnect( self):
                   '''
                   重新连接bloom
                   `pyreBloom` 连接使用c driver，没有提供timeout参数，使用了内置的timeout
                   同时为了保证服务的可靠性，增加了多次重试机制。
                   struct timeval timeout = { 1, 5000 };
                   ctxt->ctxt = redisConnectWithTimeout(host, port, timeout);
                   del self._bf_conn 会调用`pyreBloom`内置的C的del方法，会关闭redis连接
                    '''
                   if  self._bf_conn:
                        logging.debug(  'pyreBloom reconnect ')
                         del  self._bf_conn
                         self._bf_conn  =  None
                        _  =  self.bf_conn

进阶：计数过滤器(Counting Filter)

提供了一种在BloomFilter上实现删除操作的方法，而无需重新重新创建过滤器。在计数滤波器中，阵列位置（桶）从单个位扩展为n位计数器。实际上，常规布隆过滤器可以被视为计数过滤器，其桶大小为一位。

插入操作被扩展为递增桶的值，并且查找操作检查每个所需的桶是否为非零。然后，删除操作包括递减每个桶的值。

存储桶的算术溢出是一个问题，并且存储桶应该足够大以使这种情况很少见。如果确实发生，则增量和减量操作必须将存储区设置为最大可能值，以便保留BloomFilter的属性。

计数器的大小通常为3或4位。因此，计算布隆过滤器的空间比静态布隆过滤器多3到4倍。相比之下， Pagh，Pagh和Rao（2005）以及Fan等人的数据结构。（2014）也允许删除但使用比静态BloomFilter更少的空间。

计数过滤器的另一个问题是可扩展性有限。由于无法扩展计数布隆过滤器表，因此必须事先知道要同时存储在过滤器中的最大键数。一旦超过表的设计容量，随着插入更多密钥，误报率将迅速增长。

Bonomi等人。（2006）引入了一种基于d-left散列的数据结构，它在功能上是等效的，但使用的空间大约是计算BloomFilter的一半。此数据结构中不会出现可伸缩性问题。一旦超出设计容量，就可以将密钥重新插入到双倍大小的新哈希表中。

Putze，Sanders和Singler（2007）的节省空间的变体也可用于通过支持插入和删除来实现计数过滤器。

Rottenstreich，Kanizo和Keslassy（2012）引入了一种基于变量增量的新通用方法，该方法显着提高了计算布隆过滤器及其变体的误报概率，同时仍支持删除。

与计数布隆过滤器不同，在每个元素插入时，散列计数器以散列变量增量而不是单位增量递增。要查询元素，需要考虑计数器的确切值，而不仅仅是它们的正面性。如果由计数器值表示的总和不能由查询元素的相应变量增量组成，则可以将否定答案返回给查询。

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java.lang.NullPointerException

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