Penerokaan terhadap aplikasi penapis bloom PHP dalam sistem caching

Penerokaan aplikasi penapis PHP Bloom dalam sistem caching

Sistem cache memainkan peranan penting dalam aplikasi moden. Mereka boleh meningkatkan prestasi aplikasi dan responsif, mengurangkan beban pangkalan data dan memberikan pengalaman pengguna yang lebih baik. Walau bagaimanapun, apabila saiz aplikasi dan bilangan pengguna meningkat, begitu juga ancaman keselamatan seperti suntikan skrip dan serangan DDoS. Untuk menyelesaikan masalah ini, penapis Bloom telah menjadi penyelesaian yang digunakan secara meluas dalam sistem caching.

Penapis Bloom ialah struktur data kebarangkalian yang digunakan untuk menentukan sama ada unsur wujud dalam set. Ia memetakan elemen ke dalam vektor bit panjang tetap melalui pelbagai fungsi cincang dan menggunakan nilai Boolean untuk mewakili kehadiran atau ketiadaan elemen. Ciri utama penapis Bloom ialah ia boleh mendapatkan semula data dengan cekap sambil mempunyai keperluan ruang storan yang sangat rendah. Ini menjadikan penapis Bloom sesuai untuk menyemak dengan cepat sama ada unsur wujud dalam sistem caching.

Kami akan meneroka cara menggunakan penapis bloom dalam PHP untuk digunakan pada sistem caching. Pertama, kita perlu memasang sambungan Redis kerana kita akan menggunakan Redis sebagai storan cache. Anda boleh menggunakan arahan berikut untuk memasang sambungan Redis:

pecl install redis

Sebelum menggunakan penapis bloom dalam skrip PHP, kita perlu memulakan sambungan Redis. Berikut ialah contoh kod:

$redis = new Redis();
$redis->connect('127.0.0.1', 6379);

Seterusnya, kami akan mencipta penapis bloom dan menyimpannya dalam Redis sebagai jadual cincang. Berikut ialah contoh kod:

$redis->del('bloom_filter');
$redis->hSet('bloom_filter', 'numHashes', 3);
$redis->hSet('bloom_filter', 'bitSize', 100000);

Dalam contoh ini kita akan menggunakan 3 fungsi cincang dan sedikit vektor bersaiz 100000. Parameter ini boleh dilaraskan mengikut keadaan sebenar.

Kini, kami boleh melaksanakan operasi sisipan dan pertanyaan penapis Bloom. Berikut ialah contoh kod:

function addToBloomFilter($value) {
    global $redis;
    $numHashes = intval($redis->hGet('bloom_filter', 'numHashes'));
    $bitSize = intval($redis->hGet('bloom_filter', 'bitSize'));
    
    for ($i = 0; $i < $numHashes; $i++) {
        $hash = crc32($value . $i) % $bitSize;
        $redis->setBit('bloom_filter', $hash, 1);
    }
}

function queryBloomFilter($value) {
    global $redis;
    $numHashes = intval($redis->hGet('bloom_filter', 'numHashes'));
    $bitSize = intval($redis->hGet('bloom_filter', 'bitSize'));
    
    for ($i = 0; $i < $numHashes; $i++) {
        $hash = crc32($value . $i) % $bitSize;
        
        if (!$redis->getBit('bloom_filter', $hash)) {
            return false;
        }
    }
    
    return true;
}

Dalam kod di atas, kami menggunakan fungsi cincang crc32 untuk mengira nilai cincang elemen dan menggunakan kaedah setBit dan getBit Redis untuk menetapkan dan masuk ke dalam vektor bit.

Akhir sekali, kita boleh menggunakan penapis bloom pada sistem caching. Sebelum penyimpanan cache, kita boleh menggunakan penapis bloom untuk menyemak sama ada elemen sudah ada dalam cache. Berikut ialah contoh kod:

function getFromCache($key) {
    $exists = queryBloomFilter($key); // 检查元素是否存在于布隆过滤器中
    
    if ($exists) {
        // 元素可能存在于缓存中
        global $redis;
        return $redis->get($key);
    } else {
        // 元素不存在于缓存中
        // 从数据库中获取元素的值
        $value = // 从数据库中获取值的代码
        
        // 将元素添加到缓存中，并更新布隆过滤器
        addToBloomFilter($key);
        global $redis;
        $redis->set($key, $value);
        
        return $value;
    }
}

Dalam contoh ini, kami mula-mula menggunakan penapis bloom untuk bertanya sama ada elemen itu sudah ada dalam cache. Jika elemen itu wujud, kami mendapat nilai terus daripada cache. Jika elemen tidak wujud, kami mendapat nilai daripada pangkalan data dan menambahnya pada cache dan mengemas kini penapis mekar.

Dengan menggunakan penapis bloom, kami boleh mengurangkan beban pangkalan data dan meningkatkan prestasi sistem caching. Disebabkan kecekapan tinggi dan keperluan storan rendah bagi penapis Bloom, kami boleh menapis dengan cepat elemen dalam cache yang tidak memerlukan pertanyaan pangkalan data, meningkatkan kelajuan tindak balas aplikasi dengan ketara.

Ringkasnya, aplikasi penapis bloom PHP dalam sistem caching memberikan kami penyelesaian yang cekap untuk mengendalikan set data berskala besar dan ancaman keselamatan. Dengan menggunakan penapis bloom dengan sewajarnya, kami boleh meningkatkan prestasi dan keselamatan aplikasi kami, dengan itu memberikan pengguna pengalaman yang lebih baik. Memperdalam pemahaman kami tentang penapis Bloom dan menerapkannya secara fleksibel dalam aplikasi praktikal akan menjadi kunci untuk terus meningkatkan kecekapan sistem cache kami.

Atas ialah kandungan terperinci Penerokaan terhadap aplikasi penapis bloom PHP dalam sistem caching. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!