Discussion sur les techniques de tolérance aux pannes et d'optimisation du taux de faux positifs basées sur le filtre PHP Bloom
Résumé : Le filtre Bloom est une structure de données rapide et efficace qui est utilisée pour déterminer si un élément existe dans un ensemble. Cependant, du fait de sa conception spécifique, sa tolérance aux pannes et son taux de fausses alarmes sont limités. Cet article expliquera comment implémenter la tolérance aux pannes du filtre Bloom et optimiser le taux de fausses alarmes basé sur PHP, et donnera des exemples de code pertinents.
$key = 'example_key'; $hash1 = crc32($key) % $bitArraySize; $hash2 = fnv1a32($key) % $bitArraySize; $hash3 = murmurhash3($key) % $bitArraySize;
2.2 Expansion dynamique
La taille par défaut du tableau de bits du filtre Bloom est fixe Lorsque le nombre d'éléments dépasse la capacité du tableau de bits, cela peut provoquer davantage de hachages. Des collisions sont attendues, réduisant ainsi la tolérance aux pannes. Afin de résoudre ce problème, un mécanisme d'expansion dynamique peut être implémenté afin que le tableau de bits puisse ajuster automatiquement sa taille en fonction du nombre d'éléments. Voici un exemple d'expansion dynamique basée sur PHP :
class BloomFilter { private $bitArray; private $bitArraySize; private $elementCount; private $expectedFalsePositiveRate; public function __construct($expectedElements, $errorRate) { $this->expectedFalsePositiveRate = $errorRate; $this->bitArraySize = $this->calculateBitArraySize($expectedElements, $errorRate); $this->bitArray = array_fill(0, $this->bitArraySize, 0); $this->elementCount = 0; } public function add($key) { // 添加元素逻辑 // ... $this->elementCount++; if ($this->elementCount / $this->bitArraySize > $this->expectedFalsePositiveRate) { $this->resizeBitArray(); } } private function resizeBitArray() { // 动态扩容逻辑 // ... } // 其他方法省略 }
3.2 Régler correctement la fonction de hachage
Le choix de la fonction de hachage affectera également le taux de faux positifs du filtre Bloom. Certaines fonctions de hachage couramment utilisées, telles que crc32, fnv1a32 et murmurhash3, ont de faibles taux de collision. En choisissant une fonction de hachage appropriée, le taux de faux positifs peut être encore réduit.
function fnv1a32($key) { $fnv_prime = 16777619; $fnv_offset_basis = 2166136261; $hash = $fnv_offset_basis; $keyLength = strlen($key); for ($i = 0; $i < $keyLength; $i++) { $hash ^= ord($key[$i]); $hash *= $fnv_prime; } return $hash; }
Référence :
[1] Filtre Bloom (17 juillet 2021). Dans Wikipédia, The Free Encyclopedia Récupéré à 09h01, le 3 août 2021, sur https://en.wikipedia.org/w/index. .php?title=Bloom_filter&oldid=1033783291.
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