前言

标准的 Bloom Filter 是一种比较简单的数据结构，只支持插入和查找两种操作。

在所要表达的集合是静态集合的时候，标准 Bloom Filter 可以很好地工作，但是如果要表达的集合经常变动，标准Bloom Filter的弊端就显现出来了，因为它不支持删除操作。

这就引出来了本文要谈的 Counting Bloom Filter，后文简写为 CBF。

 

原理

一、BF 为什么不支持删除

BF 为什么不能删除元素？我们可以举一个例子来说明。

比如要删除集合中的成员 dantezhao，那么就会先用 k 个哈希函数对其计算，因为 dantezhao 已经是集合成员，那么在位数组的对应位置一定是 1，我们如要要删除这个成员 dantezhao，就需要把计算出来的所有位置上的 1 置为 0，即将 5 和 16 两位置为 0 即可。

问题来了！现在，先假设 yyj 本身是属于集合的元素，如果需要查询 yyj 是否在集合中，通过哈希函数计算后，我们会去判断第 16 和 第 26 位是否为 1， 这时候就得到了第 16 位为 0 的结果，即 yyj 不属于集合。 显然这里是误判的。

二、什么是 Counting Bloom Filter

Counting Bloom Filter 的出现，解决了上述问题，它将标准 Bloom Filter 位数组的每一位扩展为一个小的计数器（Counter），在插入元素时给对应的 k （k 为哈希函数个数）个 Counter 的值分别加 1，删除元素时给对应的 k 个 Counter 的值分别减 1。Counting Bloom Filter 通过多占用几倍的存储空间的代价， 给 Bloom Filter 增加了删除操作。基本原理是不是很简单？看下图就能明白它和 Bloom Filter 的区别在哪。

三、Counter 大小的选择

CBF 和 BF 的一个主要的不同就是 CBF 用一个 Counter 取代了 BF 中的一位，那么 Counter 到底取多大比较合适呢？这里就要考虑到空间利用率的问题了，从使用的角度来看，当然是越大越好，因为 Counter 越大就能表示越多的信息。但是越大的 Counter 就意味着更多的资源占用，而且在很多时候会造成极大的空间浪费。

因此，我们在选择 Counter 的时候，可以看 Counter 取值的范围多小就可以满足需求。

根据论文中描述，某一个 Counter 的值大于或等于 i 的概率可以通过如下公式描述，其中 n 为集合的大小，m 为 Counter 的数量，k 为 哈希函数的个数。

在之前的文章《Bloom Filter 的数学背景》中已经得出，k 的最佳取值为 k = m/n * ln2，将其带入公式后可得。

如果每个 Counter 分配 4 位，那么当 Counter 的值达到 16 时就会溢出。这个概率如下，这个值足够小，因此对于大多数应用程序来说，4位就足够了。

关于 CBF 中 Counter 大小的选择，主要参考这篇论文：《Summary Cache: A Scalable Wide-Area Web Cache Sharing Protocol》，在论文的第 6、7 两页专门对其做了一番阐述。这里不再推导细节，只给出一个大概的说明，感兴趣的童鞋可以参考原论文。

简单的实现

还是实现一个简单的程序来熟悉 CBF 的原理，这里和 BF 的区别有两个：

• 一个是我们没有用 bitarray 提供的位数组，而是使用了 bytearray 提供的一个 byte数组，因此每一个 Counter 的取值范围在 0~255。
• 另一个是多了一个 remove 方法来删除集合中的元素。

代码很简单，只是为了理解概念，实际中使用的库会有很大差别。

import mmh3

class CountingBloomFilter:
    def __init__(self, size, hash_num):
        self.size = size
        self.hash_num = hash_num
        self.byte_array = bytearray(size)
    def add(self, s):
        for seed in range(self.hash_num):
            result = mmh3.hash(s, seed) % self.size
            if self.bit_array[result] < 256:
                self.bit_array[result] += 1
    def lookup(self, s):
        for seed in range(self.hash_num):
            result = mmh3.hash(s, seed) % self.size
            if self.bit_array[result] == 0:
                return "Nope"
        return "Probably"
    def remove(self, s):
        for seed in range(self.hash_num):
            result = mmh3.hash(s, seed) % self.size
            if self.bit_array[result] > 0:
                self.bit_array[result] -= 1

cbf = CountingBloomFilter(500000, 7)
cbf.add("dantezhao")
cbf.add("yyj")
cbf.remove("dantezhao")
print (cbf.lookup("dantezhao"))
print (cbf.lookup("yyj"))

 

总结

CBF 虽说解决了 BF 的不能删除元素的问题，但是自身仍有不少的缺陷有待完善，比如 Counter 的引入就会带来很大的资源浪费，CBF 的 FP 还有很大可以降低的空间， 因此在实际的使用场景中会有很多 CBF 的升级版。

比如 SBF（Spectral Bloom Filter）在 CBF 的基础上提出了元素出现频率查询的概念，将CBF的应用扩展到了 multi-set 的领域；dlCBF（d-Left Counting Bloom Filter）利用 d-left hashing 的方法存储 fingerprint，解决哈希表的负载平衡问题；ACBF（Accurate Counting Bloom Filter）通过 offset indexing 的方式将 Counter 数组划分成多个层级，来降低误判率。