Golang의 고효율 Bloom 필터 구현 원리는 CACH 기술을 기반으로 합니다.

CACH 기술 기반 Golang의 고효율 블룸 필터 구현 원리

블룸 필터는 집합에 요소가 존재하는지 확인하는 데 사용되는 해시 함수 기반의 매우 공간 효율적인 데이터 구조입니다. 공간 복잡도가 낮기 때문에 대규모 데이터 처리, 웹 크롤러, 정보 필터링 및 기타 분야에서 널리 사용됩니다. Golang에서 고효율 Bloom 필터의 구현 원리는 주로 CACH 기술을 기반으로 합니다.

CACH(Concurrency-Aware Cuckoo Hashing)는 해싱 기반의 효율적인 동시성 알고리즘으로 동시 증가 및 쿼리 작업을 지원하며 삽입 및 쿼리 시 CAS(Compare And Swap) 기반의 Non-Blocking 알고리즘을 사용하여 Lock 경합을 방지합니다. 문제. CACH 알고리즘은 Cuckoo 해시 알고리즘과 Bloom 필터를 기반으로 하며, 기발한 알고리즘 설계 및 최적화를 통해 효율적인 해시 테이블 운영을 구현합니다.

Golang에서 Bloom 필터의 구현은 주로 해시 함수, 비트 배열 및 CACH 알고리즘의 세 부분으로 나뉩니다.

해시 함수는 일반적으로 여러 개의 독립적인 해시 함수를 조합하여 사용하므로 오판 비율을 더 줄일 수 있습니다. 구현 시 MurmurHash3과 같은 해시 함수를 사용하여 해시 작업을 수행하여 해시의 균일성과 충분한 무작위성을 보장할 수 있습니다.

비트 배열은 블룸 필터의 핵심 데이터 구조로, 여러 해시 함수에 의해 생성된 해시 값에 해당하는 비트를 저장하는 데 사용됩니다. 비트 배열은 일반적으로 부호 없는 정수 배열로 표시되며, 각 정수는 이진 비트를 나타냅니다. Golang에서는 uint64 유형을 사용하여 비트를 표현하고 비트 연산을 통해 비트를 읽고 쓸 수 있습니다.

효율적인 동시 해싱 알고리즘의 대표적인 CACH 알고리즘은 고속 삽입 및 질의 연산을 지원하고, 해시 테이블과 블룸 필터를 통해 빠른 검색이 가능합니다. CACH 알고리즘의 핵심 아이디어는 모든 요소를 ​​해시 테이블의 두 위치에 매핑하고 대체 교체를 통해 충돌을 해결하는 것입니다. 구체적으로, 요소의 경우 해시 함수를 통해 두 위치를 먼저 계산한 후 빈 위치 중 하나에 차례로 삽입합니다. 새 요소를 삽입하여 충돌이 발생하면 빈 공간이 충분히 확보될 때까지 원래 요소가 다른 해시 위치로 이동됩니다. 이러한 방식으로 각 삽입 작업에 대해 한 번의 교체만 발생하므로 작업이 매우 효율적입니다.

블룸 필터를 구현할 때 CACH 알고리즘을 비트 배열의 저장 및 쿼리 엔진으로 사용할 수 있습니다. 새 요소의 경우 먼저 여러 해시 함수를 통해 비트 배열의 여러 위치에 매핑하고 해당 위치의 해당 비트를 1로 설정합니다. 각 쿼리 작업마다 쿼리 요소의 해시 값도 여러 비트에 매핑되며 이러한 비트가 모두 1인지 확인됩니다. 1이 아닌 비트가 있으면 쿼리 요소가 집합에 없음을 나타냅니다. 비트 배열은 고정 길이 배열이고 해시 함수와 CACH 알고리즘이 모두 단일 요소에 대해 계산되므로 블룸 필터의 공간 복잡도는 요소 수의 증가에 따라 선형적으로 증가하지 않습니다.

요약하자면, Golang에서 효율적인 Bloom 필터의 구현은 효율적인 Bloom 필터 작동을 달성하기 위해 해시 함수와 비트 배열을 결합하는 CACH 기술을 기반으로 합니다. 기존 방법과 비교하여 CACH 알고리즘을 기반으로 하는 Bloom 필터는 더 나은 성능을 제공할 뿐만 아니라 높은 동시성 작업을 지원하므로 대규모의 높은 동시성 시나리오에 적합합니다.

위 내용은 Golang의 고효율 Bloom 필터 구현 원리는 CACH 기술을 기반으로 합니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!