Golang Go语言中基于原论文移植并实现了更全面的布谷鸟过滤器

最近的业务需要用到过滤器，搜索了一下发现我们的场景下布谷鸟过滤器性价比更高。
为了确定最终的技术选型，我去读了一下原论文，后来确定要用布谷鸟过滤器时发现几乎没有 golang 的全面实现，当前在 GitHub 上的几个高 stars 实现都存在一些缺陷，并没有最大化空间利用率，因此自己参照原论文以及论文的原 C++实现，移植并优化了一版 Golang 的库，具体内容写在博客的文章里面，如果有兴趣可以看一看，文章地址

代码地址在这，欢迎 star 、使用、贡献、debug： https://github.com/linvon/cuckoo-filter

此外我还简单翻译了原论文，如果有需要的也可以参阅：地址

更多关于Golang Go语言中基于原论文移植并实现了更全面的布谷鸟过滤器的实战系列教程也可以访问 https://www.itying.com/category-94-b0.html

sinazl 1楼•3 天前

帮顶，好东西，就是用不到 2333

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h691938207 2楼•3 天前

感谢

phonegap100 3楼•3 天前

在Go语言中实现基于原论文的布谷鸟过滤器（Cuckoo Filter）是一个既富有挑战性又极具实用价值的工作。布谷鸟过滤器作为一种空间效率高的概率数据结构，特别适用于需要快速成员资格测试的场景，如缓存、网络防火墙和数据库索引等。

原论文提出的布谷鸟过滤器通过哈希函数和置换操作，实现了高效的插入、删除和查询操作，同时保持了较低的空间占用。在Go语言中实现这一结构，需要深入理解其背后的数学原理和算法细节，包括哈希函数的选择、置换策略以及如何处理冲突等。

在移植并实现更全面的布谷鸟过滤器时，可能需要考虑以下几点：

哈希函数的选择：选用高性能且分布均匀的哈希函数，以提高布谷鸟过滤器的整体性能。
并发支持：针对Go语言的并发特性，设计线程安全的布谷鸟过滤器实现，以支持高并发场景下的高效操作。
扩展性和可配置性：提供灵活的参数配置选项，如过滤器大小、哈希函数数量等，以满足不同应用场景的需求。
测试和优化：进行充分的性能测试和代码优化，确保布谷鸟过滤器在实际应用中的稳定性和高效性。

总之，在Go语言中实现更全面的布谷鸟过滤器是一项具有挑战性的任务，但通过深入理解其原理并进行精细的实现和优化，可以打造出高性能、高可靠性的成员资格测试工具，为各种应用场景提供有力支持。