文章浏览阅读9.2k次点赞42次收藏45次。本文深厚入剖析了Redis中布谷鸟过滤器的干活机制， 包括其起源、布谷鸟哈希算法以及布谷鸟过滤器的实现方式。布谷鸟过滤器在地方和查询效率上具有优势，但插入性能稍逊一筹，且存在删除和再来一次元素的管束。文章还对其优不优良的地方进行了详细琢磨，并给了相关代码实例。

布谷鸟算法的灵感来源于布谷鸟的习性，这种鸟类会将蛋丢弃到其他鸟巢中。如果宿主鸟找到，兴许会丢弃这些个蛋；有时宿主鸟甚至会放弃整个鸟巢去寻找新鲜的住处。只是布谷鸟的策略并不总是成功，有时它们的蛋会被找到并丢弃。

本文将从以下几个方面探讨布谷鸟过滤器的原理和应用。

应用场景

布谷鸟过滤器广泛应用于网络爬虫、 缓存系统等领域，能有效少许些内存占用并提升查找效率。个个条目存储一个指纹， 指纹是的n位比特位，n的巨大细小由可收下的误判率决定，比方说用8bits的指纹巨大细小。

干活原理

布谷鸟过滤器基于两个核心概念：布谷鸟哈希算法和指纹。与老一套的布隆过滤器相比， 布谷鸟过滤器不仅具有差不许多的地方效率优势，还支持删除操作，并在有些场景下表现出更优良的性能。

布谷鸟过滤器需要更许多的地方来存储数据，对地方要求较高大的场景兴许不太适用。

布谷鸟过滤器的应用场景

缓存系统：帮飞迅速判断数据是不是在缓存中， 与布隆过滤器类似，但支持删除操作，适用于需要动态更新鲜缓存的场景。

布谷鸟过滤器的实现

布谷鸟过滤器的原理是将位图的位升级为计数器。添加元素时给对应的Counter分别+1；删除元素时给对应的Counter分别-1。通过额外几倍存储地方的代价，来实现删除功能。为了解决布隆过滤器不能删除元素的问题，论文《Cuckoo Filter:Better Than Bloom》的作者提出了布谷鸟过滤器。

布谷鸟过滤器的优势

布谷鸟过滤器之所以被称为布谷鸟，是基本上原因是其干活原理类似于布谷鸟在天然界中的行为。它会将其中的一个元素沉哈希到其他的桶中，新鲜元素占据该元素的位置。

布谷鸟过滤器的挑战

过滤器的干活原理是通过滤网或其他过滤介质阻挡液体中的固体颗粒，以净化液体。具体过程如下：当过滤器干活时 要过滤的水或其他液体通过滤网，固体颗粒被阻挡在滤网上，净化后的液体流出。

布谷鸟过滤器的以后

这意味着， D-Ary布谷鸟过滤器相比老一套的布隆过滤器或标准的布谷鸟过滤器，能在地方占用上实现更巨大幅度的节省。本文详细介绍了布谷鸟过滤器和布隆过滤器的干活原理，包括它们各自的优良处和不优良的地方。

布谷鸟过滤器是一种高大效的数据结构，基本上用于判断一个元素是不是存在于一个集合中。它基于哈希表实现，以地方换时候，具有优秀的时候和地方麻烦度。本文将从应用场景、原理、实现方式、优不优良的地方等优良几个方面详细阐述布谷鸟过滤器。

布谷鸟过滤器常用于需要判断元素是不是存在于一个集合中的场景。比如：

网络爬虫去沉

import hashlib import requests class UrlManager: def __init__: self.url_dict = {} def add_new_url: hash_value = self._get_hash_value self.url_dict = url def has_new_url: hash_value = self._get_hash_value if hash_value in self.url_dict: return True else: return False def _get_hash_value: md5 = hashlib.md5 md5.update) hash_value = md5.hexdigest return hash_value url_manager = UrlManager

黑名单过滤

import bloomfilter def load_black_list: bf = bloomfilter.BloomFilter with open as f: for line in f: bf.add) return bf black_list = load_black_list if black_list.is_contain: print