Le principe de mise en œuvre du filtre Bloom à haute efficacité dans Golang est basé sur la technologie CACH.

Le principe de mise en œuvre du filtre Bloom à haute efficacité dans Golang basé sur la technologie CACH

Le filtre Bloom est une structure de données très économe en espace basée sur la fonction de hachage, qui est utilisée pour déterminer si un élément existe dans un ensemble. En raison de sa faible complexité spatiale, il est largement utilisé dans le traitement de données à grande échelle, les robots d'exploration Web, le filtrage d'informations et d'autres domaines. Chez Golang, le principe de mise en œuvre du filtre Bloom à haute efficacité est principalement basé sur la technologie CACH.

CACH (Concurrency-Aware Cuckoo Hashing) est un algorithme de concurrence efficace basé sur le hachage. Il prend en charge les opérations d'augmentation et de requête simultanées et utilise un algorithme non bloquant basé sur CAS (Compare And Swap) lors de l'insertion et de la requête pour éviter les conflits de verrouillage. problème. L'algorithme CACH est basé sur l'algorithme de hachage Cuckoo et le filtre Bloom, et réalise des opérations de table de hachage efficaces grâce à une conception et une optimisation intelligentes de l'algorithme.

Dans Golang, la mise en œuvre du filtre Bloom est principalement divisée en trois parties : la fonction de hachage, le tableau de bits et l'algorithme CACH.

Les fonctions de hachage utilisent généralement une combinaison de plusieurs fonctions de hachage indépendantes, ce qui peut mieux réduire le taux d'erreur de jugement. Lors de la mise en œuvre, des fonctions de hachage telles que MurmurHash3 peuvent être utilisées pour effectuer des opérations de hachage afin de garantir l'uniformité et le caractère aléatoire suffisant du hachage.

Le tableau de bits est la structure de données de base du filtre Bloom, qui est utilisé pour stocker les bits correspondant aux valeurs de hachage générées par plusieurs fonctions de hachage. Les tableaux de bits sont généralement représentés par un tableau d'entiers non signés, chaque entier représentant un bit binaire. Dans Golang, vous pouvez utiliser le type uint64 pour représenter un bit, et lire et écrire des bits via des opérations sur les bits.

En tant que représentant d'algorithmes de hachage simultanés efficaces, l'algorithme CACH peut prendre en charge des opérations d'insertion et de requête à grande vitesse et réaliser une recherche rapide via des tables de hachage et des filtres Bloom. L'idée principale de l'algorithme CACH est de mapper tous les éléments à deux positions dans la table de hachage et de résoudre les conflits par remplacement alternatif. Plus précisément, pour un élément, deux positions sont d'abord calculées via la fonction de hachage, et il est inséré à son tour dans l'une des positions vides. Si l'insertion d'un nouvel élément provoque un conflit, l'élément d'origine est déplacé vers son autre position de hachage jusqu'à ce qu'il y ait suffisamment d'espace vide. De cette façon, un seul remplacement aura lieu pour chaque opération d'insertion, l'opération est donc très efficace.

Lors de la mise en œuvre des filtres Bloom, vous pouvez utiliser l'algorithme CACH comme moteur de stockage et de requête pour les tableaux de bits. Pour un nouvel élément, mappez-le d'abord à plusieurs positions dans le tableau de bits via plusieurs fonctions de hachage, et définissez les bits correspondants de ces positions sur 1. Pour chaque opération de requête, la valeur de hachage de l'élément de requête est également mappée sur plusieurs bits, et il est déterminé si ces bits sont tous à 1. Si un bit n'est pas 1, cela indique que l'élément de requête n'est pas dans l'ensemble. Étant donné que le tableau de bits est un tableau de longueur fixe et que la fonction de hachage et l'algorithme CACH sont tous deux calculés pour un seul élément, la complexité spatiale du filtre Bloom n'augmentera pas linéairement avec l'augmentation du nombre d'éléments.

En résumé, la mise en œuvre d'un filtre Bloom efficace dans Golang est basée sur la technologie CACH, qui combine la fonction de hachage et un tableau de bits pour obtenir un fonctionnement efficace du filtre Bloom. Par rapport aux méthodes traditionnelles, les filtres Bloom basés sur l'algorithme CACH offrent non seulement de meilleures performances, mais prennent également en charge les opérations à haute concurrence et conviennent aux scénarios à haute concurrence à grande échelle.

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