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    關(guān)于布隆過濾器在BSS中應(yīng)用

    2017-03-08 03:22:45王鵬
    中國(guó)新通信 2017年1期

    王鵬

    【摘要】 介紹布隆過濾器(Bloom Filter)的相關(guān)算法原理和使用說明,并闡述其在BSS領(lǐng)域中應(yīng)用。通過與Redis緩存技術(shù)相結(jié)合,利用布隆過濾器(Boom Filter)的高效匹配、低存儲(chǔ)等優(yōu)勢(shì),提高BSS中排重效率,減少BSS對(duì)硬件擴(kuò)容的需求。同時(shí),闡述BSS排重中關(guān)于位數(shù)組的劃分,以及針對(duì)布隆過濾器(Bloom Filter)對(duì)數(shù)據(jù)存在一定誤判率的不足,并提出相應(yīng)的應(yīng)對(duì)措施。

    【關(guān)鍵詞】 布隆過濾器 排重 哈希算法 BSS Redis

    一、引 言

    判斷一個(gè)元素已經(jīng)存在某個(gè)集合里,一般的做法是:將集合中所有的元素保存起來,然后通過比較的方式來確定是否為重復(fù)元素。例如,常用于存儲(chǔ)集合元素的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)有:鏈表、樹、哈希表(hash table)等。但是,隨著數(shù)據(jù)量的不斷增長(zhǎng),所需的存儲(chǔ)空間呈線性增長(zhǎng),檢索的效率面臨著嚴(yán)峻的考驗(yàn)。在BSS系統(tǒng)中,需要從檢索效率、空間存儲(chǔ)以及準(zhǔn)確性等多個(gè)方面考慮排重機(jī)制,從而保障系統(tǒng)性能及穩(wěn)定性。在眾多的排重技術(shù)中,布隆過濾器(Bloom Filter)是其中最優(yōu)秀的排重技術(shù)之一。它的主要優(yōu)勢(shì)在于:快速的檢索以及極低的存儲(chǔ)需求,主要缺點(diǎn)在于:存在一定的誤判率,需要從應(yīng)用角度,設(shè)計(jì)適中的位數(shù)組以及多重哈希判斷來降低誤判率。同時(shí),針對(duì)誤判元素進(jìn)行特殊處理,以滿足系統(tǒng)需要。

    二、Bloom Filter概述

    布隆過濾器(Bloom Filter)是1970年由布隆提出的。它實(shí)際上是一個(gè)很長(zhǎng)的二進(jìn)制向量和一系列隨機(jī)映射函數(shù)。布隆過濾器可以用于檢索一個(gè)元素是否在一個(gè)集合中。它的優(yōu)點(diǎn)是空間效率和查詢時(shí)間都遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過一般的算法,缺點(diǎn)是有一定的誤識(shí)別率和刪除困難。

    布隆過濾器(Bloom Filter)是一種空間效率極高的隨機(jī)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),采用位向量的方式表示一個(gè)集合,并結(jié)合哈希(hash)函數(shù)映射到集合中。布隆過濾器(Bloom Filter)的這種高效算法有一定的代價(jià):判斷一個(gè)元素是否屬于某個(gè)集合時(shí),有可能把不屬于這個(gè)集合的元素誤認(rèn)為屬于這個(gè)集合。因此,布隆過濾器(Bloom Filter)不適合“零誤判”的應(yīng)用場(chǎng)合。而是在能夠容忍低誤判率的應(yīng)用場(chǎng)合下,布隆過濾器(Bloom Filter)通過極低的誤判,節(jié)省極大的存儲(chǔ)空間。

    三、Bloom Filter原理布隆過濾器(Bloom Filter)是一個(gè)包含N位的位數(shù)組,每一位初始為0(如圖1)。

    二位數(shù)組集合N={x1,x2,x3,… …,xn}存放N個(gè)位元素,布隆過濾器(Bloom Filter)使用K個(gè)相互獨(dú)立的哈希(hash)函數(shù),將待處理的數(shù)據(jù)分別壓縮成K個(gè)散列值,然后采用取模算法,將K個(gè)散列值分別映射到集合{1,2,3,…,n}的范圍內(nèi)。即(圖二)對(duì)于一個(gè)待處理數(shù)據(jù)x1,x2,通過3個(gè)獨(dú)立的哈希(hash)函數(shù)fk(h)分別計(jì)算出相應(yīng)的散列值fk(x),并將計(jì)算出來的3個(gè)散列值fk(x)對(duì)N進(jìn)行取模運(yùn)算得到位數(shù)組下標(biāo),對(duì)相應(yīng)下標(biāo)的位進(jìn)行置1操作。當(dāng)在檢索一個(gè)元素時(shí),同樣需要經(jīng)過K個(gè)哈希(hash)函數(shù)計(jì)算出來的位數(shù)組下標(biāo),并挨個(gè)確認(rèn)是否置為1。如果全為1,則被檢索的元素可能已經(jīng)存在;如果K個(gè)里面有任何一個(gè)不為1,則被檢索的元素一定不存在當(dāng)前集合中。

    在布隆過濾器中,由于無論哈希(hash)函數(shù)設(shè)計(jì)的多么精密,都會(huì)有沖突現(xiàn)象,即2個(gè)不同的元素通過同一個(gè)哈希(hash)函數(shù)的處理結(jié)果可能映射到同一個(gè)位置。所以,為了減少?zèng)_突發(fā)生的概率,布隆過濾器(Bloom Filter)通過K個(gè)獨(dú)立的哈希(hash)函數(shù)來進(jìn)行映射操作,但是無法百分百避免。如果在不考慮位數(shù)組大小的前提下,隨著K值增長(zhǎng)(即獨(dú)立哈希(hash)函數(shù)的增多),沖突的概率會(huì)不斷降低,即誤判率會(huì)不斷降低。但是,隨著K值增大,也會(huì)引起大量哈希(hash)計(jì)算占用過高的CPU計(jì)算,導(dǎo)致整體的效率降低。

    四、Bloom Filter排重應(yīng)用

    在BSS系統(tǒng)中傳統(tǒng)的排重算法,是將原數(shù)據(jù)X(待排重元素)作為自變量,通過特定的哈希(hash)函數(shù)映射成相應(yīng)的散列值。表達(dá)為:f(x)=H(X)。將計(jì)算出來的f(x),到存儲(chǔ)哈希表(hash table)的文件(或數(shù)據(jù)庫(kù))中查找,如果匹配上則認(rèn)為可能是重復(fù)數(shù)據(jù),然后進(jìn)行下一步完全排重判斷;如果匹配不上,認(rèn)為不是重復(fù)數(shù)據(jù),則將此數(shù)據(jù)寫入存儲(chǔ)哈希表(hash table)的文件(或數(shù)據(jù)庫(kù))中供后續(xù)數(shù)據(jù)排重使用。傳統(tǒng)的排重中,為了能夠快速的查找到散列值,將計(jì)算后的散列值按照一定的規(guī)則進(jìn)行分片,例如:按照時(shí)間、地域等多個(gè)維度進(jìn)行分片。同時(shí),按照訪問的熱度,將熱數(shù)據(jù)放到內(nèi)存中,提高匹配效率。雖然,以上多種優(yōu)化措施在一定程度上提高了目前的排重效率,能夠有效的處理日常的話單排重。但是,隨著用戶的不斷發(fā)展,歷史排重文件所占的空間不斷增加,在普通存儲(chǔ)設(shè)備上即使采用高效的哈希(hash)算法也很難提高效率。例如,采取目前MD5(Message-Digest Algorithm 5)算法將待排重?cái)?shù)據(jù)計(jì)算成一個(gè)128bit大小的大整數(shù),100億數(shù)據(jù)量大約需要占用約149GB空間。由于需要完全匹配排重,所以需要將原數(shù)據(jù)也一同保留下來,以便在發(fā)生哈希(hash)沖突時(shí),使用原數(shù)據(jù)進(jìn)行完全比對(duì)。單條原數(shù)據(jù)的空間本身占用就比較大,那么100億記錄的空間占用會(huì)更大。

    采用布隆過濾器(Bloom Filter)來代替目前傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),在效率和空間上都有所改變。但是,在使用布隆過濾器(Bloom Filter)時(shí),需要考慮多個(gè)因素:(1)考慮如何分配大小最優(yōu)的位數(shù)組以及最優(yōu)的K值(獨(dú)立哈希函數(shù)的個(gè)數(shù));(2)考慮位數(shù)組集合存儲(chǔ)問題,以便最快的檢索;(3)解決由于布隆過濾器(Bloom Filter)自身的誤判率問題,以便完全匹配重復(fù)數(shù)據(jù)。

    使用布隆過濾器(Bloom Filter)在分配位數(shù)組大小以及K值(獨(dú)立哈希函數(shù)的個(gè)數(shù))時(shí),都會(huì)影響到最終的誤判率以及排重的處理效率。假設(shè)位數(shù)組的大小為N,獨(dú)立的哈希函數(shù)個(gè)數(shù)為K,那么在已經(jīng)插入x個(gè)元素后的誤判率為: 。其中當(dāng)K=1時(shí), x/N與誤判率f(x)的關(guān)系:隨著N的不斷增加,誤判率不斷降低。N的大小設(shè)定,需要取決于待排重總量的大小。所以,一定要對(duì)當(dāng)前需要排重的數(shù)據(jù)量有一個(gè)初步的預(yù)估,從而計(jì)算出合理的N值。當(dāng)x/N=1時(shí),K值與誤判率f(x)的關(guān)系:隨著K值的不斷增加,誤判率不斷降低。 K值的大小設(shè)定,需要考慮對(duì)CPU消耗影響,過高的K值會(huì)影響應(yīng)用的整體效率。

    在確定位數(shù)組大小后,需要考慮存儲(chǔ)方式,可以通過多種存儲(chǔ)方式存儲(chǔ),例如:一塊連續(xù)的私有內(nèi)存、鏈表以及容器等存儲(chǔ)方式。如果對(duì)于少量的數(shù)據(jù),應(yīng)用可以通過分配私有內(nèi)存的方式,分配一定大小的連續(xù)內(nèi)存空間,即可滿足;如果對(duì)于大量數(shù)據(jù),例如100億數(shù)據(jù)量,當(dāng)x/N=1時(shí)大約就需要1.16GB容量。這個(gè)數(shù)量級(jí)的操作,放到私有內(nèi)存有重多限制,例如:內(nèi)存分配問題、數(shù)據(jù)共享問題、應(yīng)用啟動(dòng)加載問題等。大量數(shù)據(jù)可以考慮以共享內(nèi)存的形式存放位數(shù)組。但是,需要考慮數(shù)據(jù)的持久性、容災(zāi)備份、并發(fā)訪問以及快速查找等因素。尤其考慮到位數(shù)組的特殊性:以比特位(bit)的形式存儲(chǔ)。結(jié)合當(dāng)前開源的產(chǎn)品:內(nèi)存庫(kù)、緩存以及消息中間件,最終選取了Redis。Redis不僅具備事務(wù)、磁盤持久化、復(fù)制等功能,最主要的是提供BitMap這種可以直接用于位操作的數(shù)據(jù)類型。將需要排重的數(shù)據(jù)信息通過布隆過濾器(Bloom Filter)生成相應(yīng)位數(shù)組的位置下標(biāo),然后使用BitMap中的setbit(置位)/getbit(獲取位)進(jìn)行相應(yīng)的寫/讀操作。

    在BSS的話單排重中,由于整個(gè)月的話單都需要排重,而且單省整月的話單量大約在270億條左右。如果只用一個(gè)BitMap來存放整月的數(shù)據(jù),則會(huì)帶來效率的下降。從系統(tǒng)的業(yè)務(wù)角度出發(fā),將數(shù)據(jù)按照話單開始日期進(jìn)行分片,BitMap從而也按照開始日期進(jìn)行存儲(chǔ),不同的BitMap存放不同開始時(shí)間的話單排重信息。即,每月可以拆成30個(gè)BitMap。但是,即使拆成30個(gè)BitMap,還有有新的問題:并發(fā)處理話單時(shí),多個(gè)應(yīng)用程序同時(shí)處理同一個(gè)用戶的同一條記錄,存在競(jìng)爭(zhēng)的關(guān)系。為了解決這個(gè)問題,可以采取多種方案,例如:在進(jìn)行事物操作時(shí)加鎖,避免并發(fā)帶來的數(shù)據(jù)異常;或者,將話單記錄按照用戶進(jìn)行劃分,同一個(gè)用戶在一個(gè)應(yīng)用進(jìn)程下處理。如果,按照用戶進(jìn)行劃分后,原來的30個(gè)BitMap可以根據(jù)用戶的不同再次分解。即,按照日期加進(jìn)程的方式進(jìn)行劃分BitMap。這樣一個(gè)BitMap存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)量會(huì)變得較低,有利于檢索效率的提升。

    布隆過濾器(Bloom Filter)由于存在一定的誤判率,但是BSS的排重對(duì)重單是零容忍。針對(duì)誤判用戶再采取完全匹配的方式到文件系統(tǒng)(或數(shù)據(jù)庫(kù))進(jìn)行檢索匹配,判斷是否重復(fù)數(shù)據(jù)。由于檢索文件系統(tǒng)(或數(shù)據(jù)庫(kù))效率比Redis差了很多倍,所以盡可能通過適當(dāng)增加BitMap的大小以及最優(yōu)的K值,來保障最小的誤判率。從而使絕大多數(shù)話單記錄通過操作Redis里的BitMap實(shí)現(xiàn)排重,只有少部分的誤判記錄查詢文件系統(tǒng)(或數(shù)據(jù)庫(kù))。

    五、結(jié)論

    布隆過濾器(Bloom Filter)優(yōu)點(diǎn)在于:檢索效率快、存儲(chǔ)空間占用低;缺點(diǎn)在于:無法刪除、存在誤判。利用存儲(chǔ)空間低的優(yōu)勢(shì),可以部署在低配置的主機(jī)實(shí)現(xiàn)大量數(shù)據(jù)的排重操作。同時(shí),可以與目前開源的多種工具相結(jié)合使用,比如:與Redis+Hadoop相結(jié)合,實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)的快速排重。

    參 考 文 獻(xiàn)

    [1] 劉威;郭淵博;黃鵬 基于Bloom filter的多模式匹配引擎評(píng)論推薦[期刊論文]-電子學(xué)報(bào) 2010(05).

    [2]A.Broder;M.Mitzenmacher Network applications of bloom filters:A survey 2005(04)

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