A Cuckoo hashing, substituting for bloom filter. written by Go
一个 CuckooFilter 的 Go 库, BloomFilter 的替代物
面对海量数据,我们需要一个索引数据结构,用来帮助查询,快速判断数据记录是否存在,这类数据结构叫过滤器,常用的选择是 Bloom Filter
. 而 Cuckoo Filter
是它的优化变种。
Bloom Filter
的位图模式有两个问题:
- 误报,它能判断元素一定不存在,但只能判断可能存在,因为存在其它元素被映射到部分相同位上,导致该位置1,那么一个不存在的元素可能会被误报成存在;
- 漏报,如果删除了某个元素,导致该映射位被置0,那么本来存在的元素会被漏报成不存在。
Cuckoo Filter
,可以确保该元素存在的必然性,又可以在不违背此前提下删除任意元素,仅仅比 Bloom Filter
牺牲了微量空间效率。 它的的数据模型:
- 每个元素对应两个哈希算法,在哈希碰撞时会启用备用哈希算法。
- 每一个桶是有4路的槽,每个槽对应一个指纹。
- Deletion Support
- FastLoopUp O(1)
- High Space Utilization,4-way set-associative table: > 95% entries occupied
- Subsituting for Bloom Filters
go get github.com/zheng-ji/goCuckoo
import (
"fmt"
"github.com/zheng-ji/goCuckoo"
)
func main() {
// speicify capacity
filter := cuckoo.NewFilter(10000)
filter.Insert([]byte("zheng-ji"))
filter.Insert([]byte("stupid"))
filter.Insert([]byte("coder"))
if filter.Find([]byte("stupid")) {
fmt.Println("exist")
} else {
fmt.Println("Not exist")
}
filter.Del([]byte("stupid"))
filter.Println(filter.Size())
}
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