php+Redis实现的布隆过滤器

码农天地 - 2021-01-14 18:19:03

由于Redis实现了setbit和getbit操作，天然适合实现布隆过滤器，redis也有布隆过滤器插件。这里使用php+redis实现布隆过滤器。

首先定义一个hash函数集合类，这些hash函数不一定都用到，实际上32位hash值的用3个就可以了，具体的数量可以根据你的位序列总量和你需要存入的量决定，上面已经给出最佳值。

class BloomFilterHash
{
    /**
     * 由Justin Sobel编写的按位散列函数
     */
    public function JSHash($string, $len = null)
    {
        $hash = 1315423911;
        $len || $len = strlen($string);
        for ($i=0; $i<$len; $i++) {
            $hash ^= (($hash << 5) + ord($string[$i]) + ($hash >> 2));
        }
        return ($hash % 0xFFFFFFFF) & 0xFFFFFFFF;
    }

    /**
     * 该哈希算法基于AT＆T贝尔实验室的Peter J. Weinberger的工作。
     * Aho Sethi和Ulman编写的“编译器（原理，技术和工具）”一书建议使用采用此特定算法中的散列方法的散列函数。
     */
    public function PJWHash($string, $len = null)
    {
        $bitsInUnsignedInt = 4 * 8; //（unsigned int）（sizeof（unsigned int）* 8）;
        $threeQuarters = ($bitsInUnsignedInt * 3) / 4;
        $oneEighth = $bitsInUnsignedInt / 8;
        $highBits = 0xFFFFFFFF << (int) ($bitsInUnsignedInt - $oneEighth);
        $hash = 0;
        $test = 0;
        $len || $len = strlen($string);
        for($i=0; $i<$len; $i++) {
            $hash = ($hash << (int) ($oneEighth)) + ord($string[$i]); } $test = $hash & $highBits; if ($test != 0) { $hash = (($hash ^ ($test >> (int)($threeQuarters))) & (~$highBits));
        }
        return ($hash % 0xFFFFFFFF) & 0xFFFFFFFF;
    }

    /**
     * 类似于PJW Hash功能，但针对32位处理器进行了调整。它是基于UNIX的系统上的widley使用哈希函数。
     */
    public function ELFHash($string, $len = null)
    {
        $hash = 0;
        $len || $len = strlen($string);
        for ($i=0; $i<$len; $i++) {
            $hash = ($hash << 4) + ord($string[$i]); $x = $hash & 0xF0000000; if ($x != 0) { $hash ^= ($x >> 24);
            }
            $hash &= ~$x;
        }
        return ($hash % 0xFFFFFFFF) & 0xFFFFFFFF;
    }

    /**
     * 这个哈希函数来自Brian Kernighan和Dennis Ritchie的书“The C Programming Language”。
     * 它是一个简单的哈希函数，使用一组奇怪的可能种子，它们都构成了31 .... 31 ... 31等模式，它似乎与DJB哈希函数非常相似。
     */
    public function BKDRHash($string, $len = null)
    {
        $seed = 131;  # 31 131 1313 13131 131313 etc..
        $hash = 0;
        $len || $len = strlen($string);
        for ($i=0; $i<$len; $i++) {
            $hash = (int) (($hash * $seed) + ord($string[$i]));
        }
        return ($hash % 0xFFFFFFFF) & 0xFFFFFFFF;
    }

    /**
     * 这是在开源SDBM项目中使用的首选算法。
     * 哈希函数似乎对许多不同的数据集具有良好的总体分布。它似乎适用于数据集中元素的MSB存在高差异的情况。
     */
    public function SDBMHash($string, $len = null)
    {
        $hash = 0;
        $len || $len = strlen($string);
        for ($i=0; $i<$len; $i++) {
            $hash = (int) (ord($string[$i]) + ($hash << 6) + ($hash << 16) - $hash);
        }
        return ($hash % 0xFFFFFFFF) & 0xFFFFFFFF;
    }

    /**
     * 由Daniel J. Bernstein教授制作的算法，首先在usenet新闻组comp.lang.c上向世界展示。
     * 它是有史以来发布的最有效的哈希函数之一。
     */
    public function DJBHash($string, $len = null)
    {
        $hash = 5381;
        $len || $len = strlen($string);
        for ($i=0; $i<$len; $i++) {
            $hash = (int) (($hash << 5) + $hash) + ord($string[$i]);
        }
        return ($hash % 0xFFFFFFFF) & 0xFFFFFFFF;
    }

    /**
     * Donald E. Knuth在“计算机编程艺术第3卷”中提出的算法，主题是排序和搜索第6.4章。
     */
    public function DEKHash($string, $len = null)
    {
        $len || $len = strlen($string);
        $hash = $len;
        for ($i=0; $i<$len; $i++) {
            $hash = (($hash << 5) ^ ($hash >> 27)) ^ ord($string[$i]);
        }
        return ($hash % 0xFFFFFFFF) & 0xFFFFFFFF;
    }

    /**
     * 参考 http://www.isthe.com/chongo/tech/comp/fnv/
     */
    public function FNVHash($string, $len = null)
    {
        $prime = 16777619; //32位的prime 2^24 + 2^8 + 0x93 = 16777619
        $hash = 2166136261; //32位的offset
        $len || $len = strlen($string);
        for ($i=0; $i<$len; $i++) {
            $hash = (int) ($hash * $prime) % 0xFFFFFFFF;
            $hash ^= ord($string[$i]);
        }
        return ($hash % 0xFFFFFFFF) & 0xFFFFFFFF;
    }
}

接着就是连接redis来进行操作

/**
 * 使用redis实现的布隆过滤器
 */
abstract class BloomFilterRedis
{
    /**
     * 需要使用一个方法来定义bucket的名字
     */
    protected $bucket;

    protected $hashFunction;

    public function __construct($config, $id)
    {
        if (!$this->bucket || !$this->hashFunction) {
            throw new Exception("需要定义bucket和hashFunction", 1);
        }
        $this->Hash = new BloomFilterHash;
        $this->Redis = new YourRedis; //假设这里你已经连接好了
    }

    /**
     * 添加到集合中
     */
    public function add($string)
    {
        $pipe = $this->Redis->multi();
        foreach ($this->hashFunction as $function) {
            $hash = $this->Hash->$function($string);
            $pipe->setBit($this->bucket, $hash, 1);
        }
        return $pipe->exec();
    }

    /**
     * 查询是否存在, 如果曾经写入过，必定回true，如果没写入过，有一定几率会误判为存在
     */
    public function exists($string)
    {
        $pipe = $this->Redis->multi();
        $len = strlen($string);
        foreach ($this->hashFunction as $function) {
            $hash = $this->Hash->$function($string, $len);
            $pipe = $pipe->getBit($this->bucket, $hash);
        }
        $res = $pipe->exec();
        foreach ($res as $bit) {
            if ($bit == 0) {
                return false;
            }
        }
        return true;
    }

}

上面定义的是一个抽象类，如果要使用，可以根据具体的业务来使用。比如下面是一个过滤重复内容的过滤器。

/**
 * 重复内容过滤器
 * 该布隆过滤器总位数为2^32位, 判断条数为2^30条. hash函数最优为3个.(能够容忍最多的hash函数个数)
 * 使用的三个hash函数为
 * BKDR, SDBM, JSHash
 *
 * 注意, 在存储的数据量到2^30条时候, 误判率会急剧增加, 因此需要定时判断过滤器中的位为1的的数量是否超过50%, 超过则需要清空.
 */
class FilteRepeatedComments extends BloomFilterRedis
{
    /**
     * 表示判断重复内容的过滤器
     * @var string
     */
    protected $bucket = 'rptc';

    protected $hashFunction = array('BKDRHash', 'SDBMHash', 'JSHash');
}

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