redis bloom filter C#布隆过滤器的实现

redis bloom filter C#布隆过滤器的实现

介绍

布隆过滤器（Bloom ）是1970年由布隆提出的。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比一般的算法要好的多，缺点是有一定的误识别率和删除困难。.

优点:

相比于其他数据结构, 布隆过滤器在时间和空间方面都有巨大的优势(都是常数)

缺点:

有一定的误识别率(布隆过滤器报告 元素在集合中, 而实际并不存在), 但不会错误识别(元素确实不存在于集合中, 布隆过滤器不会报告存在于集合中)

删除困难

开发定时任务，每隔几个小时，自动创建一个新的布隆过滤器数组，替换老的

基本概念

如果想要判断一个元素是不是在一个集合里，一般想到的是将所有元素保存起来，然后通过比较确定。链表，树等等数据结构都是这种思路. 但是随着集合中元素的增加redis bloom filter，我们需要的存储空间越来越大，检索速度也越来越慢(O(n),O(logn))。不过世界上还有一种叫作散列表（又叫哈希表，Hash table）的数据结构。它可以通过一个Hash函数将一个元素映射成一个位阵列（Bit array）中的一个点。这样一来，我们只要看看这个点是不是1就可以知道集合中有没有它了。这就是布隆过滤器的基本思想。

Hash面临的问题就是冲突。假设Hash函数是良好的，如果我们的位阵列长度为m个点，那么如果我们想将冲突率降低到例如 1%, 这个散列表就只能容纳m / 100个元素。显然这就不叫空间效率了（Space-）了。解决方法也简单，就是使用多个Hashredis bloom filter，如果它们有一个说元素不在集合中，那肯定就不在。如果它们都说在，虽然也有一定可能性它们在说谎redis bloom filter C#布隆过滤器的实现，不过直觉上判断这种事情的概率是比较低的。

应用场景

解决缓存穿透

网页爬虫对URL的去重redis bloom filterredis bloom filter C#布隆过滤器的实现，避免爬取相同的URL地址

反垃圾邮件，从数十亿个垃圾邮件列表中判断某邮箱是否垃圾邮箱

c#使用布隆过滤器

    public class Demo
    {

        static IBloomFilter bf = FilterRedisBuilder.Build("localhost", "InstanceName", 5000000, 0.001);
        public void Sample()
        {
            bf.Add("Value");
            Console.WriteLine(bf.Contains("Value"));
        }
    }

var services = new ServiceCollection();
services.AddBloomFilter(setupAction =>
{
    setupAction.UseRedis(new FilterRedisOptions
    {
        Name = "Redis1",
        RedisKey = "BloomFilter1",
        Endpoints = new[] { "localhost" }.ToList()
    });
});
var provider = services.BuildServiceProvider();
var bf = provider.GetService();
bf.Add("Value");
Console.WriteLine(bf.Contains("Value"));

ExpectedElements 1000000
ErrRate 1%
BenchmarkDotNet=v0.12.1, OS=Windows 10.0.19042
AMD Ryzen 7 5800X, 1 CPU, 16 logical and 8 physical cores
.NET Core SDK=5.0.203
  [Host]     : .NET Core 5.0.6 (CoreCLR 5.0.621.22011, CoreFX 5.0.621.22011), X64 RyuJIT
  DefaultJob : .NET Core 5.0.6 (CoreCLR 5.0.621.22011, CoreFX 5.0.621.22011), X64 RyuJIT