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Was ist der PHP-Bloom-Filter und seine Anwendungsszenarien?

王林
王林Original
2023-07-07 14:34:391250Durchsuche

Was ist der PHP-Bloom-Filter und seine Anwendungsszenarien?

Einführung:
Bloom-Filter ist eine Datenstruktur, mit der ermittelt wird, ob ein Element in einer Menge vorhanden ist. Es zeichnet sich durch hohe Effizienz und geringen Speicherverbrauch aus und kann die Leistung durch Einbußen bei der Genauigkeit verbessern. Bei großen Datenmengen können Bloom-Filter schnell feststellen, ob ein Element in der Menge enthalten ist, und so die Abfrageeffizienz verbessern.

Prinzip des Bloom-Filters:
Der Bloom-Filter basiert hauptsächlich auf den Ideen der Hash-Funktion und der Bitmap (BitMap). Zunächst müssen Sie eine Bitmap initialisieren, indem Sie alle Bits auf 0 setzen, um den Anfangszustand darzustellen. Ordnen Sie das zu speichernde Element anschließend über mehrere Hash-Funktionen mehreren Hash-Werten zu und setzen Sie das entsprechende Bit auf 1. Wenn festgestellt werden muss, ob ein Element in der Menge enthalten ist, werden auch mehrere Hash-Funktionen verwendet, um mehrere Hash-Werte zu erhalten, und das entsprechende Bit wird überprüft, um festzustellen, ob es 1 ist. Wenn alle Bits 1 sind, wird davon ausgegangen, dass das Element existiert; wenn ein oder mehrere Bits 0 sind, wird davon ausgegangen, dass das Element nicht existiert.

PHP-Implementierung:
In PHP können Sie BitSet库来实现布隆过滤器。首先需要安装BitSet库,可以使用Composer来进行安装:composer require yurunsoft/bitset verwenden.

Dann schauen wir uns ein Beispiel für die Verwendung von Bloom-Filtern an:

<?php
require 'vendor/autoload.php';

use YurunUtilBitSetBitSet;

class BloomFilter
{
    private $bitSet;
    private $hashFuncNum;

    public function __construct($bitSize, $hashFuncNum)
    {
        $this->bitSet = new BitSet($bitSize);
        $this->hashFuncNum = $hashFuncNum;
    }

    public function add($str)
    {
        for ($i = 0; $i < $this->hashFuncNum; $i++) {
            $hashValue = crc32($str . $i) % $this->bitSet->size();
            $this->bitSet->set($hashValue);
        }
    }

    public function contains($str)
    {
        for ($i = 0; $i < $this->hashFuncNum; $i++) {
            $hashValue = crc32($str . $i) % $this->bitSet->size();
            if (!$this->bitSet->get($hashValue)) {
                return false;
            }
        }
        return true;
    }
}

// 创建一个布隆过滤器,bit数组长度为1000,使用3个哈希函数
$bf = new BloomFilter(1000, 3);

// 添加元素
$bf->add('apple');
$bf->add('banana');
$bf->add('orange');

// 判断元素是否存在
var_dump($bf->contains('apple'));  // 输出: bool(true)
var_dump($bf->contains('banana')); // 输出: bool(true)
var_dump($bf->contains('orange')); // 输出: bool(true)
var_dump($bf->contains('grape'));  // 输出: bool(false)

Anwendungsszenarien:
Bloom-Filter werden häufig in schnellen Abfrageszenarien mit großen Datenmengen verwendet, wie zum Beispiel:

  1. Cache-Penetrationsschutz: Bei einer Anfrage Wenn Sie auf einen nicht vorhandenen Cache-Schlüssel zugreifen, können Sie zunächst mithilfe des Bloom-Filters feststellen, ob der Schlüssel möglicherweise im Cache vorhanden ist. Wenn er nicht vorhanden ist, wird er direkt zurückgegeben, wodurch häufige Abfragevorgänge in der Datenbank oder in anderen Speichern vermieden werden .
  2. Webseiten-Blacklist-Filterung: In Webcrawlern können Bloom-Filter verwendet werden, um bereits gecrawlte Webseiten herauszufiltern, um ein wiederholtes Crawlen zu vermeiden.
  3. URL-Deduplizierung: Beim Crawlen und Crawlen von Daten können Bloom-Filter verwendet werden, um Duplikate zu ermitteln und so das wiederholte Crawlen derselben URL zu vermeiden.
  4. E-Mail-Adressenfilterung: Spam-E-Mail-Adressen können im Bloom-Filter gespeichert werden. Wenn sich ein Benutzer registriert, kann der Bloom-Filter verwendet werden, um festzustellen, ob es sich bei der vom Benutzer eingegebenen E-Mail-Adresse um eine Spam-E-Mail-Adresse handelt.

Zusammenfassung:
Bloom-Filter sind in schnellen Abfrageszenarien mit großen Datenmengen sehr effizient und einfach zu verwenden und können die Leistung des Systems effektiv verbessern. Bei der Verwendung von Bloom-Filtern müssen Sie die geeignete Bit-Array-Länge und Anzahl der Hash-Funktionen basierend auf den tatsächlichen Geschäftsanforderungen auswählen, um sowohl Leistung als auch Genauigkeit zu berücksichtigen.

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