Bloomfilter和Cassandra =为什么要使用，为什么要哈希几次？

如何解决Bloomfilter和Cassandra =为什么要使用，为什么要哈希几次？

| 我读到这个： http://spyced.blogspot.com/2009/01/all-you-ever-wanted-to-kNow-about.html 我的问题： 1.）是正确的，Cassandra仅使用bloom过滤器来找出最有可能包含密钥的sst（排序的字符串表）吗？由于可能有多个sst，而Cassandra不知道密钥在哪个sst中？因此，为了加快查找速度，在所有sst中都使用了Bloomfilters。它是否正确？ （我想了解cassandra的工作原理...） 2）为什么（如上面的链接中所述）密钥被散列了几次？为了获得更好的“位的随机分布”，需要用不同的哈希函数对密钥进行多次哈希是否正确？如果这是错误的，为什么一个键需要被散列几次？这会花费cpu周期吗？如果我有几个哈希函数的输出，那么对结果进行“与”或“异或”处理。这有什么区别吗？ 3.）使用MD5与SHA1（根据文章是随机分布的）相比，“使用Bloomfilter的销售正数”的差异有多大？为什么MD5不是随机分布的？ 非常感谢！！ 詹斯     

解决方法

1）是的，请在cassandra Wiki中查看此内容，   Cassandra在执行键查找时使用Bloom筛选器保存IO：每个SSTable都有与之关联的Bloom筛选器，Cassandra在进行任何磁盘搜索之前都会对其进行检查，从而查询几乎不存在的键 密钥的列可能分布在几个sstable中。如果不是使用bloom过滤器，则每次读取键都必须读取每个sstable，这非常昂贵。通过使用Bloom过滤器，cassandra几乎总是只需要查看包含该密钥数据的sstables。 2）这可以使您更好地了解Bloom过滤器。您散列k次以给出大小为m的数组中的独立位置。例如，如果A和B是集合中的元素，并且您有k = 2，则哈希函数是md5和sha1，而m = 16，则可以

md5(A) % m = 7
sha1(A) % m = 12

md5(B)  % m = 15
sha1(B)  % m = 12

这给您m [7]，m [12]和m [15]对滤波器是正确的。 要查看C是否在集合中，您可以

md5(C)  % m = 8
sha1(C) % m = 12

由于m [8]为假，因此您知道C不在集合中

md5(D)  % m = 7
sha1(D)  % m = 15

m [7]和m [15]均为true，但D不在集合中，因此D为假阳性。 这确实会花费cpu周期，但是您要以降低io来交换cpu周期，这对cassandra有意义。 3）本文没有提到md5。 md5是随机分布的，我想对于Bloom过滤器，md5和sha-1之间的差异并不大。     ,作为对第三个答案的补充。 MD5和SHA-1是随机分布的，但它们是加密哈希函数。在实现任何类型的Bloom过滤器时，性能的唯一瓶颈是散列所花费的时间。这就是为什么使用加密功能会降低应用程序性能的原因。 建议使用非加密哈希函数，例如Murmur哈希。本文建议构造和散列函数，例如：

g(x) = h1(x) + i * h2(x) 

其中g（x）是新的哈希函数，h1和h2是标准哈希函数，而i是从0到k的迭代数。 通过使用此技术，可以通过两个哈希函数（假设k> 2）达到相同的性能。