因为Redis实现了setbit和getbit操作，人造适宜实现布隆过滤器，redis也有布隆过滤器插件。这里应用php+redis实现布隆过滤器。
首先定义一个hash函数汇合类，这些hash函数不肯定都用到，实际上32位hash值的用3个就能够了，具体的数量能够依据你的位序列总量和你须要存入的量决定，下面曾经给出最佳值。
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）”一书倡议应用采纳此特定算法中的散列办法的散列函数。
*/
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;
}
/**
* 相似于PJW Hash性能，但针对32位处理器进行了调整。它是基于UNIX的零碎上的widley应用哈希函数。
*/
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 ($hash % 0xFFFFFFFF) & 0xFFFFFFFF;
}
/**
* 这个哈希函数来自Brian Kernighan和Dennis Ritchie的书“The C Programming Language”。
* 它是一个简略的哈希函数，应用一组奇怪的可能种子，它们都形成了31 .... 31 ... 31等模式，它仿佛与DJB哈希函数十分类似。
*/
public function BKDRHash($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我的项目中应用的首选算法。
* 哈希函数仿佛对许多不同的数据集具备良好的总体散布。它仿佛实用于数据集中元素的MSB存在高差别的状况。
*/
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传授制作的算法，首先在usenet新闻组comp.lang.c上向世界展现。
* 它是有史以来公布的最无效的哈希函数之一。
*/
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，主题是排序和搜寻第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;
}
}接着就是连贯redis来进行操作
/**
* 应用redis实现的布隆过滤器
*/
abstract class BloomFilterRedis
{
/**
* 须要应用一个办法来定义bucket的名字
*/
protected $bucket;
protected $hashFunction;
public function __construct($config, $id)
{
if (!$this->bucket || !$this->hashFunction) {
throw new Exception("须要定义bucket和hashFunction", 1);
}
$this->Hash = new BloomFilterHash;
$this->Redis = new YourRedis; //假如这里你曾经连贯好了
}
/**
* 增加到汇合中
*/
public function add($string)
{
$pipe = $this->Redis->multi();
foreach ($this->hashFunction as $function) {
$hash = $this->Hash->$function($string);
$pipe->setBit($this->bucket, $hash, 1);
}
return $pipe->exec();
}
/**
* 查问是否存在, 如果已经写入过，必然回true，如果没写入过，有肯定几率会误判为存在
*/
public function exists($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;
}
}下面定义的是一个抽象类，如果要应用，能够依据具体的业务来应用。比方上面是一个过滤反复内容的过滤器。
/**
* 反复内容过滤器
* 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.(可能容忍最多的hash函数个数)
* 应用的三个hash函数为
* BKDR, SDBM, JSHash
*
* 留神, 在存储的数据量到2^30条时候, 误判率会急剧减少, 因而须要定时判断过滤器中的位为1的的数量是否超过50%, 超过则须要清空.
*/
class FilteRepeatedComments extends BloomFilterRedis
{
/**
* 示意判断反复内容的过滤器
* @var string
*/
protected $bucket = 'rptc';
protected $hashFunction = array('BKDRHash', 'SDBMHash', 'JSHash');
}
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