Bloom Filters: Variações e Casos de Uso Reais
Davi Orlandi

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Jul 4, 2024

Bloom Filters: Variações e Casos de Uso Reais

Publish Date: Jun 24
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Você já precisou verificar rapidamente se um elemento pertence a um conjunto gigantesco, sem gastar muita memória? Ou já quis evitar consultas desnecessárias ao banco de dados, acelerando seu sistema? Se sim, está na hora de conhecer (ou aprofundar) o uso dos Bloom Filters.

Neste artigo, vou explicar o que são Bloom Filters, suas principais variações, mostrar exemplos de empresas que usam essa estrutura e apresentar casos de uso reais para inspirar sua próxima solução.


O que é um Bloom Filter?

Um Bloom Filter é uma estrutura de dados probabilística criada por Burton Howard Bloom em 1970. Ele serve para testar se um elemento pertence a um conjunto, com uma característica interessante: pode haver falsos positivos (dizer que um elemento está no conjunto quando não está), mas nunca falsos negativos (nunca diz que um elemento não está se ele realmente está).

Como funciona?

O Bloom Filter utiliza um array de bits de tamanho fixo e múltiplas funções hash. Para adicionar um elemento, ele é processado por todas as funções hash, e os bits correspondentes no array são marcados como 1. Para verificar se um elemento está presente, basta checar se todos os bits nas posições indicadas pelas funções hash estão em 1. Se algum estiver em 0, o elemento definitivamente não está no conjunto.

Principais características
  • Eficiência espacial: ocupa pouca memória, mesmo para conjuntos enormes.
  • Probabilístico: permite falsos positivos, mas nunca falsos negativos.
  • Operações rápidas: inserção e consulta em tempo constante.
  • Tamanho fixo: o array de bits não cresce após a criação.

Sobre a taxa de falsos positivos

A taxa de falsos positivos depende de alguns fatores: o tamanho do filtro (quantos bits ele tem), o número de funções hash que você usa e quantos elementos você adiciona ao filtro.

  • Tamanho do filtro: Quanto maior o filtro (mais bits), menor a probabilidade de falsos positivos. Um filtro maior tem mais espaço para distribuir os elementos, reduzindo a chance de colisões.
  • Número de funções hash: Usar mais funções hash pode reduzir a taxa de falsos positivos até certo ponto. No entanto, usar funções hash demais pode sobrecarregar o filtro e aumentar a taxa de falsos positivos novamente.
  • Número de elementos: Quanto mais elementos você adiciona ao filtro, maior a probabilidade de falsos positivos. Isso ocorre porque mais elementos significam mais bits sendo ativados, aumentando a chance de que uma consulta aleatória encontre todos os bits necessários ativados, mesmo que o elemento não esteja realmente no conjunto.

Variações e Evoluções

Com o tempo, surgiram variações para superar limitações do Bloom Filter tradicional:

  • Counting Bloom Filter: Permite remoção de elementos, usando contadores em vez de bits.
  • Scalable Bloom Filter: Cresce dinamicamente para suportar conjuntos de tamanho desconhecido, mantendo a taxa de falsos positivos sob controle.
  • Cuckoo Filter: Usa a técnica de hashing cuckoo, permite remoção eficiente e tem taxa de falsos positivos ainda menor.
  • Compressed Bloom Filter: Otimizado para transmissão de dados em redes, reduzindo o uso de banda.

Cada variação atende a cenários específicos, como necessidade de remoção, escalabilidade ou transmissão eficiente.


Empresas que usam Bloom Filters

Bloom Filters não são apenas teoria – grandes empresas usam essa estrutura em produção:

  • Microsoft (Azure Databricks): Otimiza consultas em grandes volumes de dados, descartando rapidamente dados irrelevantes.
  • Google Chrome: Verifica localmente se URLs são maliciosas, reduzindo o tráfego de rede e acelerando a navegação.
  • Facebook e Redis: Evitam consultas desnecessárias ao banco de dados, melhorando a performance de sistemas de cache.
  • Bancos e fintechs: Validam rapidamente CPFs ou identificadores em listas de fraude, acelerando transações e reduzindo custos.

Casos de Uso Reais

Veja alguns cenários práticos onde Bloom Filters brilham:

  • Filtragem de URLs maliciosas: Navegadores usam Bloom Filters para checar se um site é perigoso antes de consultar servidores remotos.
  • Validação de cupons: E-commerces verificam se um cupom já foi usado sem precisar de listas gigantescas em memória.
  • Cache em sistemas distribuídos: Antes de buscar um item no banco, verifica-se no Bloom Filter se ele pode estar no cache.
  • Controle de mensagens processadas: Sistemas de filas rastreiam mensagens já processadas, evitando retrabalho.
  • Validação de senhas comuns: Serviços de autenticação checam se uma senha está em uma lista de senhas fracas sem armazenar a lista completa.

Limitações e Cuidados

Apesar das vantagens, Bloom Filters têm limitações:

  • Falsos positivos: Não são indicados para cenários que exigem precisão absoluta.
  • Imutabilidade: O filtro tradicional não permite remoção de elementos (a não ser com variações como Counting Bloom Filter).
  • Tamanho fixo: É preciso estimar o tamanho do conjunto e a taxa de falsos positivos desejada antes de criar o filtro.

Conclusão

Bloom Filters são ferramentas poderosas para desenvolvedores que precisam de verificações rápidas e eficientes em grandes conjuntos de dados. Seja para otimizar caches, proteger usuários ou acelerar sistemas, essa estrutura pode ser o diferencial de performance que seu projeto precisa.

Se você ainda não usou Bloom Filters, experimente! E se já usa, compartilhe nos comentários como eles ajudaram no seu projeto.


Referências e Leitura Recomendada

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