布隆过滤器

本质：一个空的2进制数组（初始全为0，只存0和1）

插入

一个key，经过k个hash函数运算后，得到k个值，将2进制数组对应下标的位置置为1。

查询

将key同样进行k个hash，去2进制数组比对对应下标位置的值，

• 全为1则可能存在该key；
• 不全为1，则一定不存在该key

删除

不能删

应用

• 大集合中检查元素是否重复
• Redis中防止缓存穿透

缓存穿透：key对应的数据在数据源并不存在，每次针对此key的请求从缓存获取不到，请求都会到数据源，从而可能压垮数据源。
解决办法：将数据源的key是否存在的信息存储到布隆过滤器中，如果布隆过滤器判定数据不存在，则不再请求数据源。

布谷鸟过滤器

基本的布谷鸟过滤器由两个并不独立的哈希函数构成。
基本单位为条目，每个条目存储一个指纹。
指纹指的是使用一个哈希函数生成的n位比特位，n的具体大小由所能接受的误判率来设置。一般n=8
布谷鸟哈希表由一个桶数组构成，每个桶可以有多个条目，即每个桶中有多个存放指纹的位置。

插入

先进行一次hash，得出应当插入位置和应当插入的值（指纹）。
如果这个桶（桶内的m个位置均被占用）插入失败，会重新计算(指纹哈希与第一个索引异或)，查看第二个桶能否插入。

若第二个桶插入失败，则会随机在两个桶中挑选一个桶，将其中的一个值标记为旧值，用新值覆盖旧值，旧值会在重复上面的步骤进行插入。

扩容

如果数组过小，会发生循环挤兑的情况。
如果超过最大挤兑次数，进行扩容，重新计算每个指纹的位置。

删除

• 通过两次hash找到索引位置，如果任何桶中的指纹匹配，则从该桶中删除匹配指纹的一份副本。
• 如果俩数据的哈希值和指纹相同时，会出现误删除情况。

更新

删除后再添加新指纹。

优点

• 支持删除
• 在误判率小于3%时，空间性能优于布隆过滤器
• 查询效率高

缺点

• 插入性能差
• 插入重复元素存在上限（哈希函数个数*桶容量）
• 空间大小要求是2的指数
• 删除有问题，存在误删的概率

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