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全部作者: 梁佳 第1作者单位: 北京邮电大学信息处理与智能技术重点实验室 摘要: Bloom Filter是1种数据结构,当应用于业务流查找时,更适应集中式业务流,同时更易于用硬件实现。Bloom Filter存在正向误检,对最终的查找性能有1定影响。通过软件实现Bloom Filter,同时引入缓存机制。考察不同参数条件下,Bloom Filter的误检概率和BF业务流查找引擎的性能。结果表明:存在1个最佳Hash函数的取值范围7~15,使Bloom Filter的误检概率最小;随着值阵列容量的增加,Bloom Filter的误检概率不断减小,在容量为10M的情况下,误检概率已经很低;缓存机制的引入能有效提高查找引擎的性能。 关键词: 业务流查找;Bloom Filter (浏览全文) 发表日期: 2007年09月07日 同行评议:
针对采用Bloom Filter的业务流查找引擎,用实验的方法研究Hash函数数目、值阵列容量以及缓存机制对误检概率的影响,得出了1些有用的数据。 这些实验结果与(前人的)理论分析之间的关系尚不够明确。
综合评价: 修改稿: 注:同行评议是由特聘的同行专家给出的评审意见,综合评价是综合专家对各要素的评议得出的数值,以1至5颗星显示。