亿级流量下，如何精准过滤千万人群？

后端

2023-12-22 07:00:52

亿级流量下的人群过滤：挑战与解决方案

随着互联网的迅猛发展，亿级流量已成为互联网企业的标配。在这种背景下，如何从海量数据中精准识别出目标人群，成为一项至关重要的技术挑战。

一、亿级流量下的人群过滤挑战

亿级流量的人群过滤面临着以下三方面的挑战：

数据量庞大： 每天数十亿条数据需要处理，对系统性能和算法设计提出极高要求。
实时性要求： 人群过滤通常需要实时完成，算法需要在极短时间内给出结果，否则会影响用户体验。
精确度要求： 精准识别目标人群是关键，算法需要具有较高的准确性，避免漏掉或误判用户。

二、亿级流量人群过滤算法

针对亿级流量的场景，业界提出了多种高并发人群过滤算法，以下为几种常用的算法：

布隆过滤器： 利用哈希函数和位图，实现快速判断元素是否属于集合。
位图： 将每个元素映射到一个位，二进制值存储于紧凑的数据结构中，实现精确计数。
HyperLogLog： 基于随机采样和概率计算，在较小空间内实现高精度基数估计。
基数估计算法： 将数据集划分为子集，分别计算基数后汇总，实现大规模数据基数估计。

三、亿级流量人群过滤算法选型

不同算法适用于不同场景，选择合适的算法至关重要。以下为各算法的适用范围：

布隆过滤器： 空间受限场景，如缓存系统、内存数据库，快速判断元素归属。
位图： 需要精确计数的场景，如统计用户活跃度、访问量，快速查询并提供精确计数。
HyperLogLog： 需要估计大规模数据基数的场景，如统计网站访问量、用户数量，高精度、空间占用小。
基数估计算法： 需要估计大规模数据基数的场景，如统计用户活跃度、访问量，高精度，但计算复杂度较高。

代码示例

布隆过滤器（Python）：

import mmh3

def bloom_filter(string):
    """
    布隆过滤器哈希函数
    """
    # 创建布隆过滤器对象
    bloom = mmh3.BloomFilter(capacity=1000, error_rate=0.001)
    
    # 添加元素到过滤器中
    bloom.add(string.encode('utf-8'))
    
    # 判断元素是否存在
    if bloom.check(string.encode('utf-8')):
        return True
    else:
        return False

位图（Python）：

import numpy as np

def bitmap(string):
    """
    位图二进制存储
    """
    # 创建位图
    bitmap = np.zeros(1000, dtype=np.uint8)
    
    # 设置指定位
    index = int(string)
    bitmap[index] = 1
    
    # 判断位是否被设置
    if bitmap[index] == 1:
        return True
    else:
        return False