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目录
一、布隆过滤器：高效的空间节省者
1.1 布隆过滤器是什么？
1.2 工作原理
1.3 优点
1.4 缺点
1.5 适用场景
二、布谷鸟过滤器：解决删除难题的创新者
2.1 布谷鸟过滤器是什么？
2.2 工作原理
2.3 优点
2.4 缺点
2.5 适用场景
三、布隆过滤器 vs 布谷鸟过滤器：谁更适合你？
四、总结
在数据结构的世界里，布隆过滤器和布谷鸟过滤器是两种高效且独特的解决方案。它们在处理海量数据时表现出色，但各有优缺点。本文将带你深入了解这两种过滤器的工作原理、适用场景以及它们的优缺点，帮助你选择最适合的工具。
为什么使用过滤器：用于解决缓存穿透，缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据，由于存储层查不到数据因此不写入缓存，这将导致这个不存在的数据每次请求都要到 DB 去查询，可能导致 DB 挂掉。这种情况大概率是遭到了攻击。解决方案的话，我们通常都会用布隆过滤器来解决它。如图所示：
一、布隆过滤器：高效的空间节省者
1.1 布隆过滤器是什么？
布隆过滤器是一种基于概率的紧凑型数据结构，由 Burton Howard Bloom 在 1970 年提出。它的核心思想是通过多个哈希函数将数据映射到位图（bitmap）中，从而实现高效的插入和查询操作。
1.2 工作原理
- 插入数据：将数据通过多个哈希函数映射到位图的多个位置，并将这些位置的比特位设置为 1。
- 查询数据：通过相同的哈希函数计算数据的映射位置。如果所有位置的比特位都是 1，则认为数据可能存在；如果有一个位置的比特位是 0，则数据一定不存在。
1.3 优点
- 高效性：插入和查询的时间复杂度均为 O(k)，其中 k 是哈希函数的数量。
- 空间节省：相比哈希表或红黑树，布隆过滤器占用的空间更少。
- 支持高并发：哈希函数之间相互独立，适合硬件并行运算。
1.4 缺点
- 误判率：布隆过滤器允许误判，即可能将不存在的数据误判为存在。误判率随着插入数据量的增加而上升。
- 无法删除数据：由于多个数据可能共享同一个比特位，删除一个数据可能会影响其他数据的查询结果。
1.5 适用场景
- 去重：如新闻推荐系统中过滤已阅读的内容。
- 快速判断数据是否存在：如用户名注册时的昵称检查。
- 缓存系统：快速判断数据是否在缓存中。
二、布谷鸟过滤器：解决删除难题的创新者
2.1 布谷鸟过滤器是什么？
布谷鸟过滤器是布隆过滤器的增强版，由论文《Cuckoo Filter：Better Than Bloom》提出。它通过存储元素的指纹信息（而不是完整的元素）来节省空间，同时支持删除操作。
2.2 工作原理
- 插入数据：使用两个哈希函数计算元素的两个可能位置。如果位置为空，直接插入；如果位置已满，则“鸠占鹊巢”，将现有元素挤出并重新计算其位置。
- 查询数据：检查两个哈希位置是否存储了匹配的指纹信息。
- 删除数据：通过指纹信息找到对应的存储位置并移除。
2.3 优点
- 支持删除：解决了布隆过滤器无法删除数据的问题。
- 更高的空间利用率：在相同误判率下，布谷鸟过滤器的空间利用率比布隆过滤器高约 40%。
- 查询性能强：通过优化哈希函数和存储结构，查询性能优于布隆过滤器。
2.4 缺点
- 复杂性：实现比布隆过滤器更复杂，需要处理“鸠占鹊巢”导致的循环挤兑问题。
- 固定长度要求：布谷鸟过滤器要求数组长度必须是 2 的幂次，灵活性稍差。
2.5 适用场景
- 动态系统：如需要频繁插入和删除数据的系统。
- 高空间利用率需求：在内存有限的环境中，布谷鸟过滤器表现更优。
三、布隆过滤器 vs 布谷鸟过滤器：谁更适合你？
| 特性 | 布隆过滤器 | 布谷鸟过滤器 |
|---|---|---|
| 插入和查询效率 | 高效（O(k)） | 高效（O(1)） |
| 空间利用率 | 较低 | 更高（节省约 40%） |
| 支持删除 | 不支持 | 支持 |
| 误判率 | 存在误判 | 存在误判，但通过优化可以降低 |
| 实现复杂度 | 简单 | 较复杂 |
| 适用场景 | 静态数据、去重、缓存 | 动态数据、频繁删除、高空间利用率需求 |
四、总结
布隆过滤器和布谷鸟过滤器各有千秋。如果你的应用场景对删除操作没有需求，且追求简单高效的实现，布隆过滤器是不错的选择。而如果你需要支持删除操作，并且对空间利用率有较高要求，布谷鸟过滤器则更具优势。
在选择时，可以根据实际需求权衡两者的优缺点，找到最适合你的解决方案。希望本文能为你在数据结构的选择上提供一些启发！
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