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嗨，朋友們，你們好！今天我想與大家來分析一下Redis過濾器，它是一種常用的持久化數(shù)據(jù)庫，能夠處理大規(guī)模結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和大量細分數(shù)據(jù)的功能。Redis過濾器的分布圖清晰地反映了它的設(shè)計原理。我們一起來探討一下。
創(chuàng)新互聯(lián)公司IDC提供業(yè)務(wù):重慶服務(wù)器托管,成都服務(wù)器租用,重慶服務(wù)器托管,重慶服務(wù)器租用等四川省內(nèi)主機托管與主機租用業(yè)務(wù);數(shù)據(jù)中心含:雙線機房,BGP機房,電信機房,移動機房,聯(lián)通機房。
Redis過濾器，也叫字典變換過濾器，它由一個固定大小的散列表和兩個指針組成，散列表的大小可以由用戶自行指定，它可以支持不同數(shù)據(jù)量的物品集合。散列表負責過濾器保存的字典，其中每一項記錄W1和S1，后者是一個狀態(tài)值，前者代表生成字典中物品的概率，因此可以根據(jù)物品的期望出現(xiàn)頻率對字典表進行構(gòu)建和維護。
通常情況下，兩個指針各自指向散列表的第一個和最后一個元素。當有新元素添加到過濾器中時，指針前移，其后的元素依次前移直至達到期望概率，此時重新開始后移元素，其前面的物品根據(jù)新引入元素的概率從新重新排序。
以上就是Redis中字典轉(zhuǎn)換過濾器的分布圖。從上面可以看出，構(gòu)建字典和更新字典都是基于概率的，因此這一過程可以迅速完成，并且可以準確度比較高，使用簡單方便。
值得一提的是，不同的物品在初始時的概率不同，在后續(xù)的更新中也可以根據(jù)實際情況進行修改，使得期望的概率最終呈現(xiàn)，從而達到更好的性能。
// 字典變換過濾器
dict_change_filter(I_list, n, S_list)
{
// 先將一個定長n的空散列表h和兩個指針p、q初始化
h = new HashTable[n];
p = 0;
q = 0;
// 將物品集中的每一個物品計算其期望出現(xiàn)的頻率，并分配給散列表h
for (i=0; i
// 計算物品期望出現(xiàn)的頻率
W = I_list[i] / S_list[i];
// 將每個物品的header記錄W和S，分配給散列表的元素
h[i].W = W;
h[i].S = S_list[i];
}
// 兩個指針共同來完成更新和構(gòu)建
while (p
// p每次移動時，將指針后面元素依次前移直至達到期望概率
for (i=p+1; i
if (h[i].W
exchange(h[i], h[p]);
// 重新開始后移元素，其前面的物品根據(jù)新引入元素的概率從新重新排序
else
p++;
}
}
// 返回過濾器
return h;
}
Redis過濾器是一種有效的高效的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，它使用起來簡單方便，但需要根據(jù)實際情況調(diào)整其中的物品出現(xiàn)頻率，才能有效提升性能，讓Redis更易于使用。
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當前文章：Redis過濾器的分布圖解讀（redis過濾器分布圖）
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