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深入淺出：通過(guò)Redis掌握概率數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
Redis是一款高性能鍵值數(shù)據(jù)庫(kù)，也是一個(gè)支持多種數(shù)據(jù)類型的緩存服務(wù)器。除了常見(jiàn)的字符串、哈希、集合、有序集合等數(shù)據(jù)類型，Redis還支持概率數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，如HyperLogLog和Bloom Filter。這些數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)在大數(shù)據(jù)場(chǎng)景下具有非常實(shí)用的功能，可以較好地解決存在重復(fù)數(shù)據(jù)或者海量數(shù)據(jù)過(guò)濾的問(wèn)題。
本文將深入淺出地介紹Redis中的概率數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)HyperLogLog和Bloom Filter，包括其原理、實(shí)現(xiàn)方法、優(yōu)缺點(diǎn)及應(yīng)用場(chǎng)景等。
HyperLogLog
HyperLogLog是一種概率數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，可用于估算集合的基數(shù)（元素?cái)?shù)量），其中的“Hyper”表示該結(jié)構(gòu)采用了一種基于hash函數(shù)的算法實(shí)現(xiàn)，在空間利用上相比普通的基數(shù)計(jì)數(shù)器要更加高效。
HyperLogLog的原理可以簡(jiǎn)單描述為：將輸入的數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)哈希函數(shù)處理后，將哈希值的前N位二進(jìn)制位作為編號(hào)，并維護(hù)一個(gè)M位的二進(jìn)制數(shù)組（M>=2^N），對(duì)應(yīng)的值為二進(jìn)制位對(duì)應(yīng)編號(hào)的最大前導(dǎo)零（排除掉前面的0）。對(duì)于不同的元素，經(jīng)過(guò)哈希函數(shù)的處理，它們對(duì)應(yīng)的哈希值對(duì)應(yīng)的數(shù)組位置將按照上述方式被更新，最終該數(shù)組中的最大前導(dǎo)零即為估計(jì)的基數(shù)。
HyperLogLog采用了原始優(yōu)化的短線性時(shí)間算法（原始算法時(shí)間復(fù)雜度是線性的），出現(xiàn)誤差的概率是固定的，即2^-m，m為二進(jìn)制數(shù)組的位數(shù)。HyperLogLog可以在占用很小的空間的情況下，對(duì)數(shù)十億級(jí)別的數(shù)據(jù)進(jìn)行基數(shù)估算（誤差率約為1%）。
在Redis中，HyperLogLog可以通過(guò)PFADD、PFCOUNT等命令實(shí)現(xiàn)；其中PFADD命令用于向HyperLogLog中添加元素，PFCOUNT命令用于獲取HyperLogLog集合的基數(shù)估算結(jié)果。
下面是在Python環(huán)境下演示HyperLogLog使用方法的示例代碼：
import redis
r = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)
r.pfadd('hll_key', 'val1', 'val2', 'val3', 'val4')
print(r.pfcount('hll_key')) # 輸出集合估算元素?cái)?shù)量
Bloom Filter
Bloom Filter是一種比HyperLogLog更加通用的概率數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，應(yīng)用廣泛，具有良好的性能和空間利用率。Bloom Filter通過(guò)將輸入的數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)哈希函數(shù)處理后，將哈希值的N個(gè)二進(jìn)制位作為編號(hào)，再維護(hù)一個(gè)M位的二進(jìn)制數(shù)組（M>>N），將其相應(yīng)的位置都置為1。對(duì)于不同的元素，經(jīng)過(guò)哈希函數(shù)的處理，它們對(duì)應(yīng)的哈希值對(duì)應(yīng)的數(shù)組位置將被置為1。當(dāng)檢索某個(gè)元素時(shí)，同樣對(duì)元素進(jìn)行哈希處理，檢查對(duì)應(yīng)的N個(gè)二進(jìn)制位對(duì)應(yīng)的數(shù)組位置是否為1即可。
Bloom Filter具有較好的空間利用率，同時(shí)能夠?qū)崿F(xiàn)良好的低誤判率，但也由此帶來(lái)了兩個(gè)問(wèn)題：
– Bloom Filter每個(gè)位置被置1的概率隨著數(shù)組大小M的增加而增大，為了保證誤判率不變，哈希函數(shù)的個(gè)數(shù)K也要隨之增大，這會(huì)造成時(shí)間復(fù)雜度增加。
– 當(dāng)Bloom Filter中存在很多元素時(shí)，誤判率會(huì)逐漸上升。當(dāng)錯(cuò)誤率上升到一定程度時(shí)，Bloom Filter就失去了意義。
在Redis中，Bloom Filter可以通過(guò)BFADD、BFCOUNT、BFEXISTS等命令實(shí)現(xiàn)；其中BFADD命令用于向Bloom Filter中添加元素，BFCOUNT命令用于獲取Bloom Filter集合的基數(shù)（元素?cái)?shù)量）的估算結(jié)果，BFEXISTS命令用于判定某元素是否在Bloom Filter中存在。
下面是在Python環(huán)境下演示Bloom Filter使用方法的示例代碼：
import redis
r = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)
r.execute_command('BF.RESERVE', 'bf_key', '0.05', '100000')
r.execute_command('BF.ADD', 'bf_key', 'val1', 'val2', 'val3', 'val4')
print(r.execute_command('BF.MEXISTS', 'bf_key', ('val1', 'val2', 'val3', 'val4', 'val5')))
總結(jié)
本文通過(guò)介紹HyperLogLog和Bloom Filter兩種概率數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)在Redis中的應(yīng)用，使讀者了解了其原理、實(shí)現(xiàn)方法、優(yōu)缺點(diǎn)及應(yīng)用場(chǎng)景等。HyperLogLog適用于在空間有限的情況下進(jìn)行基數(shù)估算；Bloom Filter適用于海量數(shù)據(jù)的去重和存在性檢驗(yàn)。在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中，可以根據(jù)具體情況選擇各種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，以達(dá)到更好地性能和空間利用效果。
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