Cuckoo Filter:设计与实现

对于海量数据处理业务,我们通常需要一个索引数据结构,用来帮助查询,快速判断数据记录是否存在,这种数据结构通常又叫过滤器(filter)。考虑这样一个场景,上网的时候需要在浏览器上输入URL,这时浏览器需要去判断这是否一个恶意的网站,它将对本地缓存的成千上万的URL索引进行过滤,如果不存在,就放行,如果(可能)存在,则向远程服务端发起验证请求,并回馈客户端给出警告。

索引的存储又分为有序和无序,前者使用关联式容器,比如B树,后者使用哈希算法。这两类算法各有优劣:比如,关联式容器时间复杂度稳定O(logN),且支持范围查询;又比如哈希算法的查询、增删都比较快O(1),但这是在理想状态下的情形,遇到碰撞严重的情况,哈希算法的时间复杂度会退化到O(n)。因此,选择一个好的哈希算法是很重要的。

时下一个非常流行的哈希索引结构就是bloom filter,它类似于bitmap这样的hashset,所以空间利用率很高。其独特的地方在于它使用多个哈希函数来避免哈希碰撞,如图所示(来源wikipedia),bit数组初始化为全0,插入x时,x被3个哈希函数分别映射到3个不同的bit位上并置1,查询x时,只有被这3个函数映射到的bit位全部是1才能说明x可能存在,但凡至少出现一个0表示x肯定不存在。

Bloom_filter

但是,bloom filter的这种位图模式带来两个问题:一个是误报(false positives),在查询时能提供“一定不存在”,但只能提供“可能存在”,因为存在其它元素被映射到部分相同bit位上,导致该位置1,那么一个不存在的元素可能会被误报成存在;另一个是漏报(false nagatives),同样道理,如果删除了某个元素,导致该映射bit位被置0,那么本来存在的元素会被漏报成不存在。由于后者问题严重得多,所以bloom filter必须确保“definitely no”从而容忍“probably yes”,不允许元素的删除。

关于元素删除的问题,一个改良方案是对bloom filter引入计数,但这样一来,原来每个bit空间就要扩张成一个计数值,空间效率上又降低了。

Cuckoo Hashing

为了解决这一问题,本文引入了一种新的哈希算法——cuckoo filter,它既可以确保该元素存在的必然性,又可以在不违背此前提下删除任意元素,仅仅比bitmap牺牲了微量空间效率。先说明一下,这个算法的思想来源是一篇CMU论文,笔者按照其思路用C语言做了一个简单实现(Github),附上对一段文本数据进行导入导出的正确性测试。

接下来我会结合自己的示例代码讲解哈希算法的实现。我们先来看看cuckoo hashing有什么特点,它的哈希函数是成对的(具体的实现可以根据需求设计),每一个元素都是两个,分别映射到两个位置,一个是记录的位置,另一个是备用位置。这个备用位置是处理碰撞时用的,这就要说到cuckoo这个名词的典故了,中文名叫布谷鸟,这种鸟有一种即狡猾又贪婪的习性,它不肯自己筑巢,而是把蛋下到别的鸟巢里,而且它的幼鸟又会比别的鸟早出生,布谷幼鸟天生有一种残忍的动作,幼鸟会拼命把未出生的其它鸟蛋挤出窝巢,今后以便独享“养父母”的食物。借助生物学上这一典故,cuckoo hashing处理碰撞的方法,就是把原来占用位置的这个元素踢走,不过被踢出去的元素还要比鸟蛋幸运,因为它还有一个备用位置可以安置,如果备用位置上还有人,再把它踢走,如此往复。直到被踢的次数达到一个上限,才确认哈希表已满,并执行rehash操作。如下图所示:

cuckoo_preview

我们不禁要问发生哈希碰撞之前的空间利用率是多少呢?不幸地告诉你,一维数组的哈希表上跟其它哈希函数没什么区别,也就50%而已。但如果是二维的呢?

一个改进的哈希表如下图所示,每个桶(bucket)有4路槽位(slot)。当哈希函数映射到同一个bucket中,在其它三路slot未被填满之前,是不会有元素被踢的,这大大缓冲了碰撞的几率。笔者自己的简单实现上测过,采用二维哈希表(4路slot)大约80%的占用率(CMU论文数据据说达到90%以上,应该是扩大了slot关联数目所致)。

cuckoo hashing

Cuckoo Filter 设计与实现

cuckoo hashing的原理介绍完了,下面就来演示一下笔者自己实现的一个cuckoo filter应用,简单易用为主,不到500行C代码。应用场景是这样的:假设有一段文本数据,我们把它通过cuckoo filter导入到一个虚拟的flash中,再把它导出到另一个文本文件中。flash存储的单元页面是一个log_entry,里面包含了一对key/value,value就是文本数据,key就是这段大小的数据的SHA1值(照理说SHA1是可以通过数据源生成,没必要存储到flash,但这里主要为了测试而故意设计的,万一key和value之间没有推导关系呢)。

顺便说明一下DAT_LEN设置,之前我们设计了一个虚拟flash(用malloc模拟出来),由于flash的单位是按页大小SECTOR_SIZE读写,这里假设每个log_entry正好一个页大小,当然可以根据实际情况调整。

以上是flash的存储结构,至于哈希表里的slot有三个成员tag,status和offset,分别是哈希值,状态值和在flash的偏移位置。其中status有三个枚举值:AVAILIBLE,OCCUPIED,DELETED,分别表示这个slot是空闲的,占用的还是被删除的。至于tag,按理说应该有两个哈希值,对应两个哈希函数,但其中一个已经对应bucket的位置上了,所以我们只要保存另一个备用bucket的位置就行了,这样万一被踢,只要用这个tag就可以找到它的另一个安身之所。

乍看之下size有点大是吗?没关系,你也可以根据情况调整数据类型大小,比如uint16_t,这里仅仅为了测试正确性。

至于哈希表以及bucket和slot的创建见初始化代码。buckets是一个二级指针,每个bucket指向4个slot大小的缓存,即4路slot,那么bucket_num也就是slot_num的1/4。这里我们故意把slot_num调小了点,为的是测试rehash的发生。

下面是哈希函数的设计,这里有两个,前面提到既然key是20字节的SHA1值,我们就可以分别是对key的低32位和高32位进行位运算,只要bucket_num满足2的幂次方,我们就可以将key的一部分同bucket_num – 1相与,就可以定位到相应的bucket位置上,注意bucket_num随着rehash而增大,哈希函数简单的好处是求哈希值十分快。

终于要讲解cuckoo filter最重要的三个操作了——查询、插入还有删除。查询操作是简单的,我们对传进来的参数key进行两次哈希求值tag[0]和tag[1],并先用tag[0]定位到bucket的位置,从4路slot中再去对比tag[1]。只有比中了tag后,由于只是key的一部分,我们再去从flash中验证完整的key,并把数据在flash中的偏移值read_addr输出返回。相应的,如果bucket[tag[0]]的4路slot都没有比中,我们再去bucket[tag[1]]中比对(代码略),如果还比不中,可以肯定这个key不存在。这种设计的好处就是减少了不必要的flash读操作,每次比对的是内存中的tag而不需要完整的key。

接下来先将简单的删除操作,之所以简单是因为delete除了将相应slot的状态值设置一下之外,其实什么都没有干,也就是说它不会真正到flash里面去把数据清除掉。为什么?很简单,没有必要。还有一个原因,flash的写操作之前需要擦除整个页面,这种擦除是会折寿的,所以很多flash支持随机读,但必须保持顺序写。

了解了flash的读写特性,你就知道为啥插入操作在flash层面要设计成append。不过我们这里不讨论过多flash细节,哈希表层面的插入逻辑其实跟查询差不多,我就不贴代码了。这里要贴的是如何判断并处理碰撞,其实这里也没啥玄机,就是用old_tag和old_offset保存一下临时变量,以便一个元素被踢出去之后还能找到备用的安身之所。但这里会有一个判断,每次踢人都会计数,当alt_cnt大于512时候表示哈希表真的快满了,这时候需要rehash了。

rehash的逻辑也很简单,无非就是把哈希表中的buckets和slots重新realloc一下,空间扩展一倍,然后再从flash中的key重新插入到新的哈希表里去。这里有个陷阱要注意,千万不能有相同的key混进来!虽然cuckoo hashing不像开链法那样会退化成O(n),但由于每个元素有两个哈希值,而且每次计算的哈希值随着哈希表rehash的规模而不同,相同的key并不能立即检测到冲突,但当相同的key达到一定规模后,噩梦就开始了,由于rehash里面有插入操作,一旦在这里触发碰撞,又会触发rehash,这时就是一个rehash不断递归的过程,由于其中老的内存没释放,新的内存不断重新分配,整个程序就如同陷入DoS攻击一般瘫痪了。所以每次插入操作前一定要判断一下key是否已经存在过,并且对rehash里的插入使用碰撞断言防止此类情况发生。笔者在测试中不幸中了这样的彩蛋,调试了大半天才搞清楚原因,搞IT的同学们记住一定要防小人啊~

到此为止代码的逻辑还是比较简单,使用效果如何呢?我来帮你找个大文件unqlite.c测试一下,这是一个嵌入式数据库源代码,共59959行代码。作为需要导入的文件,编译我们的cuckoo filter,然后执行:

你会发现生成output.c正好也是59959行代码,一分不差,probably yes终于变成了definitely yes。同时也可以看到,cuckoo filter真的很快!如果你想看hashing的整个过程,可以参照README里把调试宏打开。最后,欢迎给这个小玩意提交PR!

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