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）”一书建议使用采用此特定算法中的散列方法的散列函数。
 */
 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;
 }

 /**
 * 类似于PJW Hash功能，但针对32位处理器进行了调整。它是基于UNIX的系统上的widley使用哈希函数。
 */
 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”。
 * 它是一个简单的哈希函数，使用一组奇怪的可能种子，它们都构成了31 .... 31 ... 31等模式，它似乎与DJB哈希函数非常相似。
 */
 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项目中使用的首选算法。
 * 哈希函数似乎对许多不同的数据集具有良好的总体分布。它似乎适用于数据集中元素的MSB存在高差异的情况。
 */
 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教授制作的算法，首先在usenet新闻组comp.lang.c上向世界展示。
 * 它是有史以来发布的最有效的哈希函数之一。
 */
 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，主题是排序和搜索第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;
 }
}

/**
 * 使用redis实现的布隆过滤器
 */
abstract class BloomFilterRedis
{
 /**
 * 需要使用一个方法来定义bucket的名字
 */
 protected $bucket;

 protected $hashFunction;

 public function __construct($config, $id)
 {
 if (!$this->bucket || !$this->hashFunction) {
 throw new Exception("需要定义bucket和hashFunction", 1);
 }
 $this->Hash = new BloomFilterHash;
 $this->Redis = new YourRedis; //假设这里你已经连接好了
 }

 /**
 * 添加到集合中
 */
 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();
 }

 /**
 * 查询是否存在, 存在的一定会存在, 不存在有一定几率会误判
 */
 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;
 }

}

/**
 * 重复内容过滤器
 * 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.(能够容忍最多的hash函数个数)
 * 使用的三个hash函数为
 * BKDR, SDBM, JSHash
 *
 * 注意, 在存储的数据量到2^30条时候, 误判率会急剧增加, 因此需要定时判断过滤器中的位为1的的数量是否超过50%, 超过则需要清空.
 */
class FilteRepeatedComments extends BloomFilterRedis
{
 /**
 * 表示判断重复内容的过滤器
 * @var string
 */
 protected $bucket = 'rptc';

 protected $hashFunction = array('BKDRHash', 'SDBMHash', 'JSHash');
}