Redis BloomFilter dalam aplikasi PHP

Redis ialah pangkalan data dalam memori berprestasi tinggi yang digunakan secara meluas dalam aplikasi web. Ia menyokong jenis data yang kaya, seperti rentetan, jadual cincang, senarai, set, dsb., dan juga mempunyai banyak ciri berguna, seperti mekanisme terbitkan dan langgan, pemprosesan transaksi, skrip Lua, dsb. BloomFilter ialah struktur data klasik yang digunakan untuk menentukan dengan cepat sama ada unsur wujud dalam koleksi. Dalam aplikasi PHP, BloomFilter Redis boleh membantu kami melaksanakan operasi carian dan penyahduaan elemen pantas, dan penggunaannya sangat luas.

Prinsip BloomFilter

BloomFilter ialah struktur data yang dicipta oleh Burton H. Bloom pada tahun 1970, yang digunakan untuk menentukan dengan cepat sama ada unsur wujud dalam set. Ia berdasarkan idea fungsi cincang, yang memetakan data asal ke dalam tatasusunan bit panjang tetap. Biasanya, panjang tatasusunan ini ditetapkan dan ditetapkan terlebih dahulu.

Apabila kami ingin memasukkan elemen ke dalam BloomFilter, kami akan menghantar elemen melalui berbilang fungsi cincang untuk mendapatkan berbilang nilai cincang dan menandakan kedudukan yang sepadan sebagai 1 dalam tatasusunan. Apabila kami ingin bertanya sama ada elemen berada dalam BloomFilter, kami juga akan mendapat berbilang nilai cincang melalui berbilang fungsi cincang, dan kemudian semak sama ada kedudukan yang sepadan adalah semua 1. Sekiranya terdapat sedikit pada kedudukan tertentu iaitu 0, kita boleh membuat kesimpulan bahawa elemen itu tidak berada dalam set; jika bit pada semua kedudukan adalah 1, kita tidak dapat memastikan sama ada elemen itu berada dalam set, kita hanya boleh berfikir bahawa ia mungkin dalam set.

Kebaikan dan Kelemahan BloomFilter

Kelebihan utama BloomFilter ialah ia sangat menjimatkan ruang. Kerana ia menggunakan idea fungsi cincang, elemen boleh dipetakan ke kedudukan yang berbeza menggunakan pelbagai fungsi cincang, jadi tidak perlu menyimpan sedikit tanda untuk setiap elemen. Dengan cara ini, ruang yang diduduki oleh BloomFilter biasanya agak kecil, tanpa mengira bilangan elemen pengumpulan dan saiz data asal.

Tetapi BloomFilter juga mempunyai kelemahan tertentu. Pertama sekali, ia tidak tepat. Ia menggunakan idea fungsi cincang untuk mencapai padanan elemen, tetapi ketepatan carian tidak boleh dijamin, yang membawa kepada salah penilaian. Kedua, ia tidak boleh diterbalikkan, iaitu elemen tidak boleh dialih keluar daripada BloomFilter. Kami boleh meminimumkan kebarangkalian positif palsu dengan melaraskan parameter setiap fungsi cincang dan saiz penapis Bloom, tetapi kami tidak dapat menyelesaikan sepenuhnya masalah positif palsu.

Redis' BloomFilter

Bergantung pada prestasi membaca dan menulis Redis yang cekap dan jenis data yang kaya, pemalam Redis's BloomFilter sangat mudah, cekap dan mudah digunakan. Pengguna hanya boleh mencipta objek BloomFilter dan menggunakan kaedah yang disediakan oleh objek untuk menentukan dengan cepat sama ada elemen berada dalam koleksi dan melaksanakan operasi seperti penyahduaan.

Dalam Redis, pelaksanaan BloomFilter biasanya bergantung pada operasi BITOP untuk menetapkan kedudukan yang sepadan dengan berbilang nilai cincang kepada 1 atau bertanya sama ada kedudukan yang sepadan dengan nilai cincang adalah semua 1. Dalam Redis, arahan BITOP boleh dengan cepat melaksanakan operasi bit pada berbilang rentetan binari Operasi bit yang disokong termasuk DAN, ATAU, BUKAN, XOR, dsb. Apabila kami ingin memasukkan elemen ke dalam BloomFilter, kami akan menggunakan berbilang fungsi cincang untuk memetakan elemen ke dalam berbilang nilai cincang, dan kemudian tetapkan kedudukan yang sepadan dengan nilai cincang ini kepada 1. Apabila kami ingin menanyakan sama ada elemen berada dalam BloomFilter, kami juga akan menggunakan berbilang fungsi cincang untuk memetakan elemen itu ke dalam berbilang nilai cincang, dan kemudian semak sama ada kedudukan yang sepadan dengan nilai cincang ini semuanya 1. Jika nilai mana-mana kedudukan ialah 0, ia bermakna elemen itu tiada dalam set jika tidak, elemen itu mungkin berada dalam set.

Mengenai BloomFilter Redis, selain BITOP, anda juga perlu memberi perhatian kepada saiz BloomFilter, bilangan fungsi cincang dan tetapan parameter. Antaranya, bilangan fungsi cincang dan tetapan parameter secara langsung mempengaruhi kadar salah penilaian dan kecekapan penggunaan ruang. Saiz BloomFilter terutamanya dipengaruhi oleh had ruang storan dan biasanya perlu ditentukan berdasarkan senario aplikasi dan keperluan prestasi sebenar.

Contoh aplikasi

Dalam aplikasi sebenar, Redis's BloomFilter boleh digunakan untuk menentukan permintaan berulang, operasi penyahduplikasian, pemadanan data dan senario lain. Contohnya, dalam tapak web e-dagang, kami boleh menggunakan BloomFilter untuk menentukan sama ada pengguna telah berulang kali membeli produk atau menghantar pesanan berulang kali. Dalam aplikasi rangkaian sosial, kami boleh menggunakan BloomFilter untuk melaksanakan operasi seperti penyahduplikasian buku alamat, penyahduplikasian e-mel pengguna dan penyahduplikasi nombor telefon mudah alih pengguna. Dalam analisis dan pemprosesan data, kami boleh menggunakan BloomFilter untuk mencapai penyahduplikasian data dan pemadanan data.

Ringkasan

BloomFilter, sebagai struktur data klasik, telah digunakan secara meluas dan dibangunkan dalam aplikasi web teragih moden. Dalam aplikasi PHP, Redis' BloomFilter sangat mudah, cekap dan mudah digunakan. Kelebihannya ialah penggunaan ruang adalah sangat tinggi dan ruang simpanan yang kecil boleh digunakan untuk merekodkan sejumlah besar data. Walau bagaimanapun, BloomFilter juga mempunyai beberapa kekurangan, seperti kadar ralat, ketakterbalikan, dsb. Dalam aplikasi praktikal, kita perlu menggunakan alat BloomFilter secara fleksibel mengikut senario tertentu dan perlu mencapai hasil dan prestasi yang lebih baik.

Atas ialah kandungan terperinci Redis BloomFilter dalam aplikasi PHP. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!