拜托,面试官别问我「布隆」了

题目描述

一个网站有 100 亿 url 存在一个黑名单中,每条 url 平均 64 字节。这个黑名单要怎么存?若此时随便输入一个 url,你如何快速判断该 url 是否在这个黑名单中

题目解析

这是一道经常在面试中出现的算法题。凭借着题目极其容易描述,电面的时候也出现过。
不考虑细节的话,此题就是一个简单的查找问题。对于查找问题而言,使用散列表来处理往往是一种效率比较高的方案。
但是,如果你在面试中回答使用散列表,接下来面试官肯定会问你:然后呢?如果你不能回答个所以然,面试官就会面无表情的通知你:今天的面试到此结束,我们会在一周内给你答复。

为什么不能用散列表

100 亿是一个很大的数量级,这里每条 url 平均 64 字节,全部存储的话需要 640G 的内存空间。又因为使用了散列表这种数据结构,而散列表是会出现散列冲突的。为了让散列表维持较小的装载因子,避免出现过多的散列冲突,需要使用链表法来处理,这里就要存储链表指针。因此最后的内存空间可能超过 1000G 了。
只是存储个 url 就需要 1000G 的空间,老板肯定不能忍!

位图(BitMap)

这个时候就需要拓展一下思路。首先,先来考虑一个类似但更简单的问题:现在有一个非常庞大的数据,比如有 1 千万个整数,并且整数的范围在 1 到 1 亿之间。那么如何快速查找某个整数是否在这 1 千万个整数中呢?
需要判断该数是否存在,也就是说这个数存在两种状态:存在( True )或者不存在(False)。
因此这里可以使用一个存储了状态的数组来处理。这个数组特点是大小为 1 亿,并且数据类型为布尔类型( True 或者 False )。然后将这 1 千万个整数作为数组下标,将对应的数组值设置成 True,比如,整数 233 对应下标为 233 的数组值设置为 True,也就是 array[ 233 ] = True。
这种操作就是位图法:就是用每一位来存放某种状态,适用于大规模数据,但数据状态又不是很多的情况。
另外,位图法有一个优势就是空间不随集合内元素个数的增加而增加。它的存储空间计算方式是找到所有元素里面最大的元素(假设为 N ),因此所占空间为:
因此,当 N 为 1 亿的时候需要 12MB 的存储空间。当 N 为 10 亿的时候需要 120MB 的存储空间了。当 N 的数量大到一定量级的时候,比如 N 为 2^64 这个海量级别的时候,需要消耗 2048PB 的存储空间,这个量级的BitMap,目前硬件上是支持不了的。
也就是说:位图法的所占空间随集合内最大元素的增大而增大。这就会带来一个问题,如果查找的元素数量少但其中某个元素的值很大,比如数字范围是 1 到 1000 亿,那消耗的空间不容乐观。
这个就是位图的一个不容忽视的缺点空间复杂度随集合内最大元素增大而线性增大。对于开头的题目而言,使用位图进行处理,实际上内存消耗也是不少的。
因此,出于性能和内存占用的考虑,在这里使用布隆过滤器才是最好的解决方案:布隆过滤器是对位图的一种改进。

布隆过滤器

布隆过滤器(英语:Bloom Filter)是 1970 年由 Burton Bloom 提出的。
它实际上是一个很长的二进制矢量和一系列随机映射函数
可以用来判断一个元素是否在一个集合中。它的优势是只需要占用很小的内存空间以及有着高效的查询效率。
对于布隆过滤器而言,它的本质是一个位数组:位数组就是数组的每个元素都只占用 1 bit ,并且每个元素只能是 0 或者 1。
一开始,布隆过滤器的位数组所有位都初始化为 0。比如,数组长度为 m ,那么将长度为 m 个位数组的所有的位都初始化为 0。
0000000000
001m-2m-1
在数组中的每一位都是二进制位。
布隆过滤器除了一个位数组,还有 K 个哈希函数。当一个元素加入布隆过滤器中的时候,会进行如下操作:
使用 K 个哈希函数对元素值进行 K 次计算,得到 K 个哈希值。
根据得到的哈希值,在位数组中把对应下标的值置为 1。
举个例子,假设布隆过滤器有 3 个哈希函数:f1, f2, f3 和一个位数组 arr。现在要把 2333 插入布隆过滤器中:
对值进行三次哈希计算,得到三个值 n1, n2, n3。
把位数组中三个元素 arr[n1], arr[n2], arr[3] 都置为 1。
当要判断一个值是否在布隆过滤器中,对元素进行三次哈希计算,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。
很明显,数组的容量即使再大,也是有限的。那么随着元素的增加,插入的元素就会越多,位数组中被置为 1 的位置因此也越多,这就会造成一种情况:当一个不在布隆过滤器中的元素,经过同样规则的哈希计算之后,得到的值在位数组中查询,有可能这些位置因为之前其它元素的操作先被置为 1 了
如图 1 所示,假设某个元素通过映射对应下标为4,5,6这3个点。虽然这 3 个点都为 1 ,但是很明显这 3 个点是不同元素经过哈希得到的位置,因此这种情况说明这个元素虽然不在集合中,也可能对应的都是 1,这是误判率存在的原因。
所以,有可能一个不存在布隆过滤器中的会被误判成在布隆过滤器中。
这就是布隆过滤器的一个缺陷:存在误判。
但是,如果布隆过滤器判断某个元素不在布隆过滤器中,那么这个值就一定不在布隆过滤器中。总结就是:
布隆过滤器说某个元素在,可能会被误判
布隆过滤器说某个元素不在,那么一定不在
用英文说就是:False is always false. True is maybe true。

误判率

布隆过滤器可以插入元素,但不可以删除已有元素。其中的元素越多,false positive rate(误报率)越大,但是false negative (漏报)是不可能的。

补救方法

布隆过滤器存在一定的误识别率。常见的补救办法是在建立白名单,存储那些可能被误判的元素。 比如你苦等的offer 可能被系统丢在邮件垃圾箱(白名单)了。

使用场景

布隆过滤器的最大的用处就是,能够迅速判断一个元素是否在一个集合中。因此它有如下三个使用场景:
网页爬虫对 URL 的去重,避免爬取相同的 URL 地址
进行垃圾邮件过滤: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(同理,垃圾短信)
有的黑客为了让服务宕机,他们会构建大量不存在于缓存中的 key 向服务器发起请求,在数据量足够大的情况下,频繁的数据库查询可能导致 DB 挂掉。布隆过滤器很好的解决了缓存击穿的问题。

回到问题

回到一开始的问题,如果面试官问你如何在海量数据中快速判断该 url 是否在黑名单中时,你应该回答使用布隆过滤器进行处理,然后说明一下为什么不使用 hash 和 bitmap,以及布隆过滤器的基本原理,最后你再谈谈它的使用场景那就更好了。
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