面向高突发容忍、低延迟与高吞吐优化的布谷鸟过滤器
分布式、并行与集群计算
2020-06-30 v1 数据结构与算法
摘要
本文给出一种用于成员测试的布谷鸟过滤器实现，针对高工作负载下运行的分布式数据存储进行了优化。在大型数据库中，使用传统搜索方法进行查询效率低下。为获得最优性能，有必要使用概率数据结构来测试给定键的成员资格，代价是查询时会出现假阳性。广泛使用的布隆过滤器可用于此目的，但其存在不支持删除等局限。为改进这一点，我们采用一种改进版布谷鸟过滤器，其搜索的摊还时间更优，且假阳性更少。
引用
@article{arxiv.2006.15254,
title = {Optimizing Cuckoo Filter for high burst tolerance,low latency, and high throughput},
author = {Aman Khalid},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.15254},
year = {2020}
}