海量数据处理算法—Bloom Filter

不念不忘少年蓝@ 2022-06-03 23:53 238阅读 0赞

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## 1. Bloom-Filter算法简介 ##

Bloom-Filter，即布隆过滤器，1970年由Bloom中提出。它可以用于检索一个元素是否在一个集合中。

Bloom Filter（BF）是一种空间效率很高的随机数据结构，它利用位数组很简洁地表示一个集合，并能判断一个元素是否属于这个集合。它是一个判断元素是否存在集合的快速的概率算法。Bloom Filter有可能会出现错误判断，但不会漏掉判断。也就是Bloom Filter判断元素不再集合，那肯定不在。如果判断元素存在集合中，有一定的概率判断错误。因此，Bloom Filter不适合那些“零错误”的应用场合。而在能容忍低错误率的应用场合下，Bloom Filter比其他常见的算法（如hash，折半查找）极大节省了空间。

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。

Bloom Filter的详细介绍：[Bloom Filter][]

## 2、 Bloom-Filter的基本思想 ##

Bloom-Filter算法的核心思想就是利用多个不同的Hash函数来解决“冲突”。

计算某元素x是否在一个集合中，首先能想到的方法就是将所有的已知元素保存起来构成一个集合R，然后用元素x跟这些R中的元素一一比较来判断是否存在于集合R中；我们可以采用链表等数据结构来实现。但是，随着集合R中元素的增加，其占用的内存将越来越大。试想，如果有几千万个不同网页需要下载，所需的内存将足以占用掉整个进程的内存地址空间。即使用MD5，UUID这些方法将URL转成固定的短小的字符串，内存占用也是相当巨大的。

于是，我们会想到用Hash table的数据结构，运用一个足够好的Hash函数将一个URL映射到二进制位数组（位图数组）中的某一位。如果该位已经被置为1，那么表示该URL已经存在。

Hash存在一个冲突（碰撞）的问题，用同一个Hash得到的两个URL的值有可能相同。为了减少冲突，我们可以多引入几个Hash，如果通过其中的一个Hash值我们得出某元素不在集合中，那么该元素肯定不在集合中。只有在所有的Hash函数告诉我们该元素在集合中时，才能确定该元素存在于集合中。这便是Bloom-Filter的基本思想。

原理要点：一是位数组， 而是k个独立hash函数。

**1）位数组：**

假设Bloom Filter使用一个m比特的数组来保存信息，初始状态时，Bloom Filter是一个包含m位的位数组，每一位都置为0，即BF整个数组的元素都设置为0。

![1344737647_1631.jpg][]

2）添加元素，k个独立hash函数

为了表达S=\{x1, x2,…,xn\}这样一个n个元素的集合，Bloom Filter使用k个相互独立的哈希函数（Hash Function），它们分别将集合中的每个元素映射到\{1,…,m\}的范围中。

当我们往Bloom Filter中增加任意一个元素x时候，我们使用k个哈希函数得到k个哈希值，然后将数组中对应的比特位设置为1。即第i个哈希函数映射的位置hashi(x)就会被置为1（1≤i≤k）。

注意，如果一个位置多次被置为1，那么只有第一次会起作用，后面几次将没有任何效果。在下图中，k=3，且有两个哈希函数选中同一个位置（从左边数第五位，即第二个“1“处）。

![1344737660_5943.jpg][]

3）判断元素是否存在集合

在判断y是否属于这个集合时，我们只需要对y使用k个哈希函数得到k个哈希值，如果所有hashi(y)的位置都是1（1≤i≤k），即k个位置都被设置为1了，那么我们就认为y是集合中的元素，否则就认为y不是集合中的元素。下图中y1就不是集合中的元素（因为y1有一处指向了“0”位）。y2或者属于这个集合，或者刚好是一个false positive。

![1344737675_3417.jpg][]

显然这 个判断并不保证查找的结果是100%正确的。

Bloom Filter的缺点：

1）Bloom Filter无法从Bloom Filter集合中删除一个元素。因为该元素对应的位会牵动到其他的元素。所以一个简单的改进就是 counting Bloom filter，用一个counter数组代替位数组，就可以支持删除了。 此外，Bloom Filter的hash函数选择会影响算法的效果。

2）还有一个比较重要的问题，如何根据输入元素个数n，确定位数组m的大小及hash函数个数，即hash函数选择会影响算法的效果。当hash函数个数k=(ln2)\*(m/n)时错误率最小。在错误率不大于E的情况 下，m至少要等于n\*lg(1/E) 才能表示任意n个元素的集合。但m还应该更大些，因为还要保证bit数组里至少一半为0，则m应 该>=nlg(1/E)\*lge ，大概就是nlg(1/E)1.44倍(lg表示以2为底的对数)。

举个例子我们假设错误率为0.01，则此时m应大概是n的13倍。这样k大概是8个。

注意：

这里m与n的单位不同，m是bit为单位，而n则是以元素个数为单位(准确的说是不同元素的个数)。通常单个元素的长度都是有很多bit的。所以使用bloom filter内存上通常都是节省的。

一般BF可以与一些key-value的数据库一起使用，来加快查询。由于BF所用的空间非常小，所有BF可以常驻内存。这样子的话，对于大部分不存在的元素，我们只需要访问内存中的BF就可以判断出来了，只有一小部分，我们需要访问在硬盘上的key-value数据库。从而大大地提高了效率。

**一个Bloom Filter有以下参数：**

<table style="font-family:'WenQuanYi Micro Hei Mono','WenQuanYi Micro Hei','Microsoft Yahei Mono','Microsoft Yahei',sans-serif!important; border-collapse:collapse; border-top-width:1px; border-right-width:1px; border-bottom-width:1px; border-left-width:1px; border-top-style:solid; border-right-style:solid; border-bottom-style:solid; border-left-style:solid; border-top-color:rgb(238,238,238); border-right-color:rgb(238,238,238); border-bottom-color:rgb(238,238,238); border-left-color:rgb(238,238,238)"> 
 <tbody style="font-family:'WenQuanYi Micro Hei Mono','WenQuanYi Micro Hei','Microsoft Yahei Mono','Microsoft Yahei',sans-serif!important"> 
  <tr style="font-family:'WenQuanYi Micro Hei Mono','WenQuanYi Micro Hei','Microsoft Yahei Mono','Microsoft Yahei',sans-serif!important; background-color:rgb(238,238,238)"> 
   <td style="font-family:'WenQuanYi Micro Hei Mono','WenQuanYi Micro Hei','Microsoft Yahei Mono','Microsoft Yahei',sans-serif!important"> m</td> 
   <td style="font-family:'WenQuanYi Micro Hei Mono','WenQuanYi Micro Hei','Microsoft Yahei Mono','Microsoft Yahei',sans-serif!important"> bit数组的宽度（bit数）</td> 
  </tr> 
  <tr style="font-family:'WenQuanYi Micro Hei Mono','WenQuanYi Micro Hei','Microsoft Yahei Mono','Microsoft Yahei',sans-serif!important"> 
   <td style="font-family:'WenQuanYi Micro Hei Mono','WenQuanYi Micro Hei','Microsoft Yahei Mono','Microsoft Yahei',sans-serif!important"> n</td> 
   <td style="font-family:'WenQuanYi Micro Hei Mono','WenQuanYi Micro Hei','Microsoft Yahei Mono','Microsoft Yahei',sans-serif!important"> 加入其中的key的数量</td> 
  </tr> 
  <tr style="font-family:'WenQuanYi Micro Hei Mono','WenQuanYi Micro Hei','Microsoft Yahei Mono','Microsoft Yahei',sans-serif!important; background-color:rgb(238,238,238)"> 
   <td style="font-family:'WenQuanYi Micro Hei Mono','WenQuanYi Micro Hei','Microsoft Yahei Mono','Microsoft Yahei',sans-serif!important"> k</td> 
   <td style="font-family:'WenQuanYi Micro Hei Mono','WenQuanYi Micro Hei','Microsoft Yahei Mono','Microsoft Yahei',sans-serif!important"> 使用的hash函数的个数</td> 
  </tr> 
  <tr style="font-family:'WenQuanYi Micro Hei Mono','WenQuanYi Micro Hei','Microsoft Yahei Mono','Microsoft Yahei',sans-serif!important"> 
   <td style="font-family:'WenQuanYi Micro Hei Mono','WenQuanYi Micro Hei','Microsoft Yahei Mono','Microsoft Yahei',sans-serif!important"> f</td> 
   <td style="font-family:'WenQuanYi Micro Hei Mono','WenQuanYi Micro Hei','Microsoft Yahei Mono','Microsoft Yahei',sans-serif!important"> False Positive的比率</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

Bloom Filter的f满足下列公式：

![1344941178_5219.png][]

在给定m和n时，能够使f最小化的k值为：

![1344941214_2687.png][]

此时给出的f为：

![1344941250_8545.png][]

根据以上公式，对于任意给定的f，我们有：

n = m ln(0.6185) / ln(f)    \[1\]

同时，我们需要k个hash来达成这个目标：

k = - ln(f) / ln(2)             \[2\]

由于k必须取整数，我们在Bloom Filter的程序实现中，还应该使用上面的公式来求得实际的f：

f = (1 – e\-kn/m)k             \[3\]

以上3个公式是程序实现Bloom Filter的关键公式。

## 3、 扩展 CounterBloom Filter ##

### CounterBloom Filter ###

BloomFilter有个缺点，就是不支持删除操作，因为它不知道某一个位从属于哪些向量。那我们可以给Bloom Filter加上计数器，添加时增加计数器，删除时减少计数器。

但这样的Filter需要考虑附加的计数器大小，假如同个元素多次插入的话，计数器位数较少的情况下，就会出现溢出问题。如果对计数器设置上限值的话，会导致Cache Miss，但对某些应用来说，这并不是什么问题，如Web Sharing。

### Compressed Bloom Filter ###

为了能在服务器之间更快地通过网络传输Bloom Filter，我们有方法能在已完成Bloom Filter之后，得到一些实际参数的情况下进行压缩。

将元素全部添加入Bloom Filter后，我们能得到真实的空间使用率，用这个值代入公式计算出一个比m小的值，重新构造Bloom Filter，对原先的哈希值进行求余处理，在误判率不变的情况下，使得其内存大小更合适。

## 4、 Bloom-Filter的应用 ##

Bloom-Filter一般用于在大数据量的集合中判定某元素是否存在。例如邮件服务器中的垃圾邮件过滤器。在搜索引擎领域，Bloom-Filter最常用于网络蜘蛛(Spider)的URL过滤，网络蜘蛛通常有一个URL列表，保存着将要下载和已经下载的网页的URL，网络蜘蛛下载了一个网页，从网页中提取到新的URL后，需要判断该URL是否已经存在于列表中。此时，Bloom-Filter算法是最好的选择。

1.key-value 加快查询

一般Bloom-Filter可以与一些key-value的数据库一起使用，来加快查询。

一般key-value存储系统的values存在硬盘，查询就是件费时的事。将Storage的数据都插入Filter，在Filter中查询都不存在时，那就不需要去Storage查询了。当False Position出现时，只是会导致一次多余的Storage查询。

由于Bloom-Filter所用的空间非常小，所有BF可以常驻内存。这样子的话，对于大部分不存在的元素，我们只需要访问内存中的Bloom-Filter就可以判断出来了，只有一小部分，我们需要访问在硬盘上的key-value数据库。从而大大地提高了效率。如图：

![1344743751_5325.png][]

2 .Google的BigTable

Google的BigTable也使用了Bloom Filter，以减少不存在的行或列在磁盘上的查询，大大提高了数据库的查询操作的性能。

3.  Proxy-Cache

在Internet Cache Protocol中的Proxy-Cache很多都是使用Bloom Filter存储URLs，除了高效的查询外，还能很方便得传输交换Cache信息。

### 4.网络应用 ###

1）P2P网络中查找资源操作，可以对每条网络通路保存Bloom Filter，当命中时，则选择该通路访问。

2）广播消息时，可以检测某个IP是否已发包。

3）检测广播消息包的环路，将Bloom Filter保存在包里，每个节点将自己添加入Bloom Filter。

4）信息队列管理，使用Counter Bloom Filter管理信息流量。

### 5. 垃圾邮件地址过滤 ###

像网易，QQ这样的公众电子邮件（email）提供商，总是需要过滤来自发送垃圾邮件的人（spamer）的垃圾邮件。

一个办法就是记录下那些发垃圾邮件的 email地址。由于那些发送者不停地在注册新的地址，全世界少说也有几十亿个发垃圾邮件的地址，将他们都存起来则需要大量的网络服务器。

如果用哈希表，每存储一亿个 email地址，就需要 1.6GB的内存（用哈希表实现的具体办法是将每一个 email地址对应成一个八字节的信息指纹，然后将这些信息指纹存入哈希表，由于哈希表的存储效率一般只有 50%，因此一个 email地址需要占用十六个字节。一亿个地址大约要 1.6GB，即十六亿字节的内存）。因此存贮几十亿个邮件地址可能需要上百 GB的内存。

而Bloom Filter只需要哈希表 1/8到 1/4 的大小就能解决同样的问题。

BloomFilter决不会漏掉任何一个在黑名单中的可疑地址。而至于误判问题，常见的补救办法是在建立一个小的白名单，存储那些可能别误判的邮件地址。

## 5、 Bloom-Filter的具体实现 ##

c语言实现：

stdafx.h：

#pragma once
    #include <stdio.h>  
    #include "stdlib.h"
    #include <iostream>
    #include <time.h>
    using namespace std;

#include "stdafx.h"
    
    
    #define ARRAY_SIZE 256 /*we get the 256 chars of each line*/
    #define SIZE 48000000 /* size should be 1/8 of max*/
    #define MAX  384000000/*the max bit space*/
    
    #define SETBIT(ch,n) ch[n/8]|=1<<(7-n%8)
    #define GETBIT(ch,n) (ch[n/8]&1<<(7-n%8))>>(7-n%8)
    
    unsigned int len(char *ch);/* functions to calculate the length of the url*/
    
    unsigned int RSHash(char* str, unsigned int len);/* functions to calculate the hash value of the url*/
    unsigned int JSHash(char* str, unsigned int len);/* functions to calculate the hash value of the url*/
    unsigned int PJWHash(char* str, unsigned int len);/* functions to calculate the hash value of the url*/
    unsigned int ELFHash(char* str, unsigned int len);/* functions to calculate the hash value of the url*/
    unsigned int BKDRHash(char* str, unsigned int len);/* functions to calculate the hash value of the url*/
    unsigned int SDBMHash(char* str, unsigned int len);/* functions to calculate the hash value of the url*/
    unsigned int DJBHash(char* str, unsigned int len);/* functions to calculate the hash value of the url*/
    unsigned int DEKHash(char* str, unsigned int len);/* functions to calculate the hash value of the url*/
    unsigned int BPHash(char* str, unsigned int len);/* functions to calculate the hash value of the url*/
    unsigned int FNVHash(char* str, unsigned int len);/* functions to calculate the hash value of the url*/
    unsigned int APHash(char* str, unsigned int len);/* functions to calculate the hash value of the url*/
    unsigned int HFLPHash(char* str,unsigned int len);/* functions to calculate the hash value of the url*/
    unsigned int HFHash(char* str,unsigned int len);/* functions to calculate the hash value of the url*/
    unsigned int StrHash( char* str,unsigned int len);/* functions to calculate the hash value of the url*/
    unsigned int TianlHash(char* str,unsigned int len);/* functions to calculate the hash value of the url*/
    
    
    int main()
    {
    	int i,num,num2=0; /* the number to record the repeated urls and the total of it*/
    	unsigned int tt=0;
    	int flag;         /*it helps to check weather the url has already existed */
        char buf[257];    /*it helps to print the start time of the program */
        time_t tmp = time(NULL);
    
    	char file1[100],file2[100];
    	FILE *fp1,*fp2;/*pointer to the file */
    	char ch[ARRAY_SIZE];  
    	char *vector ;/* the bit space*/
    	vector = (char *)calloc(SIZE,sizeof(char));
    
    	printf("Please enter the file with repeated urls:\n");
    	scanf("%s",&file1);   
    	if( (fp1 = fopen(file1,"rb")) == NULL) {  /* open the goal file*/
    	  printf("Connot open the file %s!\n",file1);
    	}
    
    	printf("Please enter the file you want to save to:\n");
    	scanf("%s",&file2);
    	if( (fp2 = fopen(file2,"w")) == NULL) {
    		printf("Connot open the file %s\n",file2);
    	}
        strftime(buf,32,"%Y-%m-%d %H:%M:%S",localtime(&tmp));
        printf("%s\n",buf); /*print the system time*/
    
    	for(i=0;i<SIZE;i++) {
    		vector[i]=0;  /*set 0*/
    	}
    
    	while(!feof(fp1)) { /* the check process*/
    	
    		fgets(ch,ARRAY_SIZE,fp1);
    		flag=0;
    		tt++;
    		if( GETBIT(vector, HFLPHash(ch,len(ch))%MAX) ) {	
    			flag++;
    		} else {
    			SETBIT(vector,HFLPHash(ch,len(ch))%MAX );
    		}	
    
    		if( GETBIT(vector, StrHash(ch,len(ch))%MAX) ) {	
    			flag++;
    		} else {
    			SETBIT(vector,StrHash(ch,len(ch))%MAX );
    		}
    		
    		if( GETBIT(vector, HFHash(ch,len(ch))%MAX) )   {
    			flag++;
    		} else {
    			SETBIT(vector,HFHash(ch,len(ch))%MAX );
    		}
    
    		if( GETBIT(vector, DEKHash(ch,len(ch))%MAX) ) {
    			flag++;
    		} else {
    			SETBIT(vector,DEKHash(ch,len(ch))%MAX );
    		} 
    		
    		if( GETBIT(vector, TianlHash(ch,len(ch))%MAX) ) {
    			flag++;
    		} else {
    			SETBIT(vector,TianlHash(ch,len(ch))%MAX );
    		}
    
            if( GETBIT(vector, SDBMHash(ch,len(ch))%MAX) )  {
    			flag++;
    		} else {
    			SETBIT(vector,SDBMHash(ch,len(ch))%MAX );
    		}
    
    		if(flag<6)
    			num2++;		
    		else			
    		   fputs(ch,fp2);
    	
        	/*	printf(" %d",flag); */		
    	}
    	/* the result*/
    	printf("\nThere are %d urls!\n",tt);
    	printf("\nThere are %d not repeated urls!\n",num2);
    	printf("There are %d repeated urls!\n",tt-num2);
    	fclose(fp1);
    	fclose(fp2);
    	return 0;
    }
    
    
    /*functions may be used in the main */
    unsigned int len(char *ch)
    {
    	int m=0;
    	while(ch[m]!='\0') {
    		m++;
    	}
    	return m;
    }
    
    unsigned int RSHash(char* str, unsigned int len) {
       unsigned int b = 378551;
       unsigned int a = 63689;
       unsigned int hash = 0;
       unsigned int i = 0;
    
       for(i=0; i<len; str++, i++) {
          hash = hash*a + (*str);
          a = a*b;
       }
       return hash;
    }
    /* End Of RS Hash Function */
    
    
    unsigned int JSHash(char* str, unsigned int len)
    {
       unsigned int hash = 1315423911;
       unsigned int i    = 0;
    
       for(i=0; i<len; str++, i++) {
          hash ^= ((hash<<5) + (*str) + (hash>>2));
       }
       return hash;
    }
    /* End Of JS Hash Function */
    
    
    unsigned int PJWHash(char* str, unsigned int len)
    {
       const unsigned int BitsInUnsignedInt = (unsigned int)(sizeof(unsigned int) * 8);
       const unsigned int ThreeQuarters = (unsigned int)((BitsInUnsignedInt  * 3) / 4);
       const unsigned int OneEighth = (unsigned int)(BitsInUnsignedInt / 8);
       const unsigned int HighBits = (unsigned int)(0xFFFFFFFF) << (BitsInUnsignedInt - OneEighth);
       unsigned int hash = 0;
       unsigned int test = 0;
       unsigned int i = 0;
    
       for(i=0;i<len; str++, i++) {
          hash = (hash<<OneEighth) + (*str);
          if((test = hash & HighBits)  != 0) {
             hash = ((hash ^(test >> ThreeQuarters)) & (~HighBits));
          }
       }
    
       return hash;
    }
    /* End Of  P. J. Weinberger Hash Function */
    
    
    unsigned int ELFHash(char* str, unsigned int len)
    {
       unsigned int hash = 0;
       unsigned int x    = 0;
       unsigned int i    = 0;
    
       for(i = 0; i < len; str++, i++) {
          hash = (hash << 4) + (*str);
          if((x = hash & 0xF0000000L) != 0) {
             hash ^= (x >> 24);
          }
          hash &= ~x;
       }
       return hash;
    }
    /* End Of ELF Hash Function */
    
    
    unsigned int BKDRHash(char* str, unsigned int len)
    {
       unsigned int seed = 131; /* 31 131 1313 13131 131313 etc.. */
       unsigned int hash = 0;
       unsigned int i    = 0;
    
       for(i = 0; i < len; str++, i++)
       {
          hash = (hash * seed) + (*str);
       }
    
       return hash;
    }
    /* End Of BKDR Hash Function */
    
    
    unsigned int SDBMHash(char* str, unsigned int len)
    {
       unsigned int hash = 0;
       unsigned int i    = 0;
    
       for(i = 0; i < len; str++, i++) {
          hash = (*str) + (hash << 6) + (hash << 16) - hash;
       }
    
       return hash;
    }
    /* End Of SDBM Hash Function */
    
    
    unsigned int DJBHash(char* str, unsigned int len)
    {
       unsigned int hash = 5381;
       unsigned int i    = 0;
    
       for(i = 0; i < len; str++, i++) {
          hash = ((hash << 5) + hash) + (*str);
       }
    
       return hash;
    }
    /* End Of DJB Hash Function */
    
    
    unsigned int DEKHash(char* str, unsigned int len)
    {
       unsigned int hash = len;
       unsigned int i    = 0;
    
       for(i = 0; i < len; str++, i++) {
          hash = ((hash << 5) ^ (hash >> 27)) ^ (*str);
       }
       return hash;
    }
    /* End Of DEK Hash Function */
    
    
    unsigned int BPHash(char* str, unsigned int len)
    {
       unsigned int hash = 0;
       unsigned int i    = 0;
       for(i = 0; i < len; str++, i++) {
          hash = hash << 7 ^ (*str);
       }
    
       return hash;
    }
    /* End Of BP Hash Function */
    
    
    unsigned int FNVHash(char* str, unsigned int len)
    {
       const unsigned int fnv_prime = 0x811C9DC5;
       unsigned int hash      = 0;
       unsigned int i         = 0;
    
       for(i = 0; i < len; str++, i++) {
          hash *= fnv_prime;
          hash ^= (*str);
       }
    
       return hash;
    }
    /* End Of FNV Hash Function */
    
    
    unsigned int APHash(char* str, unsigned int len)
    {
       unsigned int hash = 0xAAAAAAAA;
       unsigned int i    = 0;
    
       for(i = 0; i < len; str++, i++) {
          hash ^= ((i & 1) == 0) ? (  (hash <<  7) ^ (*str) * (hash >> 3)) :
                                   (~((hash << 11) + (*str) ^ (hash >> 5)));
       }
    
       return hash;
    }
    /* End Of AP Hash Function */
    unsigned int HFLPHash(char *str,unsigned int len)
    {
       unsigned int n=0;
       int i;
       char* b=(char *)&n;
       for(i=0;i<strlen(str);++i) {
         b[i%4]^=str[i];
        }
        return n%len;
    }
    /* End Of HFLP Hash Function*/
    unsigned int HFHash(char* str,unsigned int len)
    {
       int result=0;
       char* ptr=str;
       int c;
       int i=0;
       for (i=1;c=*ptr++;i++)
       result += c*3*i;
       if (result<0)
          result = -result;
       return result%len;
    }
    /*End Of HKHash Function */
    
     unsigned int StrHash( char *str,unsigned int len)
     {
        register unsigned int   h;
        register unsigned char *p;
         for(h=0,p=(unsigned char *)str;*p;p++) {
             h=31*h+*p;
         }
    
          return h;
    
      }
     /*End Of StrHash Function*/
    
    unsigned int TianlHash(char *str,unsigned int len)
    {
       unsigned long urlHashValue=0;
       int ilength=strlen(str);
       int i;
       unsigned char ucChar;
       if(!ilength)  {
    	   return 0;
       }
       if(ilength<=256)  {
          urlHashValue=16777216*(ilength-1);
      } else { 
    	  urlHashValue = 42781900080;
      }
      if(ilength<=96) {
    	  for(i=1;i<=ilength;i++) {
    		  ucChar=str[i-1];
              if(ucChar<='Z'&&ucChar>='A')  {
    			  ucChar=ucChar+32;
              }
              urlHashValue+=(3*i*ucChar*ucChar+5*i*ucChar+7*i+11*ucChar)%1677216;
          }
      } else  {
    	  for(i=1;i<=96;i++)
    	  {
    		  ucChar=str[i+ilength-96-1];
    		  if(ucChar<='Z'&&ucChar>='A')
    		  {
    			  ucChar=ucChar+32;
    		  }
    		  urlHashValue+=(3*i*ucChar*ucChar+5*i*ucChar+7*i+11*ucChar)%1677216;
    	  }
      }
      return urlHashValue;
    
     }
    /*End Of Tianl Hash Function*/

网上找到的php简单实现：

<?php
    
    /**
     * Implements a Bloom Filter
     */
    class BloomFilter {
        /**
         * Size of the bit array
         *
         * @var int
         */
        protected $m;
    
        /**
         * Number of hash functions
         *
         * @var int
         */
        protected $k;
    
        /**
         * Number of elements in the filter
         *
         * @var int
         */
        protected $n;
    
        /**
         * The bitset holding the filter information
         *
         * @var array
         */
        protected $bitset;
    
        /**
         * 计算最优的hash函数个数：当hash函数个数k=(ln2)*(m/n)时错误率最小
         *
         * @param int $m bit数组的宽度（bit数）
         * @param int $n 加入布隆过滤器的key的数量
         * @return int
         */
        public static function getHashCount($m, $n) {
            return ceil(($m / $n) * log(2));
        }
    
        /**
         * Construct an instance of the Bloom filter
         *
         * @param int $m bit数组的宽度（bit数） Size of the bit array
         * @param int $k hash函数的个数 Number of different hash functions to use
         */
        public function __construct($m, $k) {
            $this->m = $m;
            $this->k = $k;
            $this->n = 0;
    
            /* Initialize the bit set */
            $this->bitset = array_fill(0, $this->m - 1, false);
        }
    
        /**
         * False Positive的比率：f = (1 – e-kn/m)k   
         * Returns the probability for a false positive to occur, given the current number of items in the filter
         *
         * @return double
         */
        public function getFalsePositiveProbability() {
            $exp = (-1 * $this->k * $this->n) / $this->m;
    
            return pow(1 - exp($exp),  $this->k);
        }
    
        /**
         * Adds a new item to the filter
         *
         * @param mixed Either a string holding a single item or an array of 
         *              string holding multiple items.  In the latter case, all
         *              items are added one by one internally.
         */
        public function add($key) {
            if (is_array($key)) {
                foreach ($key as $k) {
                    $this->add($k);
                }
                return;
            }
    
            $this->n++;
    
            foreach ($this->getSlots($key) as $slot) {
                $this->bitset[$slot] = true;
            }
        }
    
        /**
         * Queries the Bloom filter for an element
         *
         * If this method return FALSE, it is 100% certain that the element has
         * not been added to the filter before.  In contrast, if TRUE is returned,
         * the element *may* have been added to the filter previously.  However with
         * a probability indicated by getFalsePositiveProbability() the element has
         * not been added to the filter with contains() still returning TRUE.
         *
         * @param mixed Either a string holding a single item or an array of 
         *              strings holding multiple items.  In the latter case the
         *              method returns TRUE if the filter contains all items.
         * @return boolean
         */
        public function contains($key) {
            if (is_array($key)) {
                foreach ($key as $k) {
                    if ($this->contains($k) == false) {
                        return false;
                    }
                }
    
                return true;
            }
    
            foreach ($this->getSlots($key) as $slot) {
                if ($this->bitset[$slot] == false) {
                    return false;
                }
            }
    
            return true;
        }
    
        /**
         * Hashes the argument to a number of positions in the bit set and returns the positions
         *
         * @param string Item
         * @return array Positions
         */
        protected function getSlots($key) {
            $slots = array();
            $hash = self::getHashCode($key);
            mt_srand($hash);
    
            for ($i = 0; $i < $this->k; $i++) {
                $slots[] = mt_rand(0, $this->m - 1);
            }
    
            return $slots;
        }
    
        /**
         * 使用CRC32产生一个32bit（位）的校验值。
         * 由于CRC32产生校验值时源数据块的每一bit（位）都会被计算，所以数据块中即使只有一位发生了变化，也会得到不同的CRC32值。
         * Generates a numeric hash for the given string
         *
         * Right now the CRC-32 algorithm is used.  Alternatively one could e.g.
         * use Adler digests or mimick the behaviour of Java's hashCode() method.
         *
         * @param string Input for which the hash should be created
         * @return int Numeric hash
         */
        protected static function getHashCode($string) {
            return crc32($string);
        }
        
    }
    
    
    
    $items = array("first item", "second item", "third item");
            
    /* Add all items with one call to add() and make sure contains() finds
     * them all.
     */
    $filter = new BloomFilter(100, BloomFilter::getHashCount(100, 3));
    $filter->add($items);
    
    //var_dump($filter); exit;
    $items = array("firsttem", "seconditem", "thirditem");
    foreach ($items as $item) {
     var_dump(($filter->contains($item)));
    }
    
    
    /* Add all items with multiple calls to add() and make sure contains()
    * finds them all.
    */
    $filter = new BloomFilter(100, BloomFilter::getHashCount(100, 3));
    foreach ($items as $item) {
    	$filter->add($item);
    }
    $items = array("fir sttem", "secondit em", "thir ditem");
    foreach ($items as $item) {
     var_dump(($filter->contains($item)));
    }

问题实例】  给你A,B两个文件，各存放50亿条URL，每条URL占用64字节，内存限制是4G，让你找出A,B文件共同的URL。如果是三个乃至n个文件呢？

根据这个问题我们来计算下内存的占用，4G=2^32大概是40亿\*8大概是340亿bit，n=50亿，如果按出错率0.01算需要的大概是650亿个bit。 现在可用的是340亿，相差并不多，这样可能会使出错率上升些。另外如果这些urlip是一一对应的，就可以转换成ip，则大大简单了。

[Bloom Filter]: http://en.wikipedia.org/wiki/Bloom_filter
[1344737647_1631.jpg]: https://img-my.csdn.net/uploads/201208/12/1344737647_1631.jpg
[1344737660_5943.jpg]: https://img-my.csdn.net/uploads/201208/12/1344737660_5943.jpg
[1344737675_3417.jpg]: https://img-my.csdn.net/uploads/201208/12/1344737675_3417.jpg
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