블룸 필터 예제 - Fil Straughan Music 
 블룸 필터 예제 
 앞서 지적 한 주 의 사항 으로 돌아가 기 – 블룸 필터 가 거짓 긍정 에 어떻 게 취약 한지 보여 드리 기 위해 예제 를 사용 하 겠 습니다 . 모든 꽃 필터 의 중심 에 는 Bloom 필터 데이터 구조 가 요소 가 집합 에 있 는지 또는 확실히 아닐지 여부 를 알려 주 는 두 가지 핵심 요소 가 있 습니다 . 가능 한 유일 한 오류 는 거짓 긍정 입니다 : 존재 하 지 않 는 요소 를 검색 하 면 오답 을 줄 수 있 습니다 . 필터 에 요소 가 더 많 면 오류 율 이 증가 합니다 . 깊이 D 의 감쇠 블룸 필터 는 D 노멀 블룸 필터 의 배열 로 볼 수 있 습니다 . 네트워크 의 서비스 검색 컨텍스트 에서 각 노드 는 정규 및 감쇠 된 Bloom 필터 를 로컬 로 저장 합니다 . 일반 또는 로컬 Bloom 필터 는 노드 자체 에서 제공 되 는 서비스 를 나타냅니다 . 레벨 i 의 감쇠 필터 는 현재 노드 에서 i - hops 떨어진 노드 에서 찾 을 수 있 는 서비스 를 나타냅니다 . i - th 값 은 노드 에서 멀리 떨어진 노드 i - hops 에 대한 로컬 Bloom 필터 의 결합 을 취하 여 생성 됩니다 . 
 [ 33 ] 블룸 필터 에 삽입 된 항목 의 수 가 증가 함 에 따라 거짓 긍정 의 가능 성 도 증가 합니다 . 시간 이 지남 에 따라 대부분 의 비트 를 0 이 아닌 1 로 설정 하 기 때문 입니다 . 패키지 github . com / yourbasic / bloom Go Bloom 필터 구현 을 사용 하 는 이 코드 조각 은 일반 적 인 Bloom 필터 사용 사례 를 보여 주 었 습니다 . 콘텐츠 전송 네트워크 는 전 세계 에 웹 캐시 를 배포 하 여 성능 과 안정 성 을 높여 사용 자 에게 웹 콘텐츠 를 캐시 하 고 서비스 를 제공 합니다 . Bloom 필터 의 주요 응용 프로그램 은 이러 한 웹 캐시 에 저장 할 웹 개체 를 효율 적 으로 결정 하 는 데 사용 하 는 것 입니다 . 일반 적 인 웹 캐시 에서 액세스 하 는 URL 의 거의 3 분 의 1 은 사용 자 가 한 번 만 액세스 하 는 “ 원 히트 불가사의 ” 입니다 . 다시 는 액세스 하 지 않 으므로 웹 캐시 에 원 히트 불가사의 를 저장 하 는 것 은 디스크 리소스 를 낭비 하 는 것 이 분명 합니다 . 하나 의 히트 불가사의 캐 싱 을 방지 하 기 위해 Bloom 필터 는 사용 자 가 액세스 하 는 모든 URL 을 추적 하 는 데 사용 됩니다 . 
 웹 개체 는 이전 에 한 번 이상 액세스 한 경우 에 만 캐시 됩니다 ( 즉 , 개체 가 두 번 째 요청 에 캐시 되 는 경우 ) . 이러 한 방식 으로 Bloom 필터 를 사용 하 면 원 히트 불가사의 가 디스크 캐시 에 기록 되 지 않 으므로 디스크 쓰 기 작업 부하 가 크 게 줄어듭니다 . 또 한 원 히트 불가사의 를 필터링 하 면 디스크 의 캐시 공간 을 절약 하 여 캐시 적중 률 을 높일 수 있 습니다 . [ 10 ] 블룸 필터 에 항목 을 추가 하 려면 k 다른 해시 함수 에 항목 을 공급 하 고 결과 위치 에서 비트 를 ` 1 ` 로 설정 합니다 . 보 시 다시피 해시 테이블 에서 는 단일 해시 함수 를 사용 했 기 때문 에 단일 인덱스 만 출력 으로 가져옵니다 . 그러나 bloom 필터 의 경우 여러 해시 함수 를 사용 하 여 여러 인덱스 를 제공 합니다 . 블룸 필터 는 단 방향 이 기 때문 에 “ 에브 윌리엄스 가 가지 고 있 는 애완 동물 은 무엇 인가 ? ” 라는 질문 에 답할 수 없 습니다 . 동물 군 , 이국 적 인 또는 다른 사람 의 조합 을 구별 할 수 있 는 방법 은 없 습니다 , 채워진 양동이 의 현재 세트 로 이어졌 다 . 보노미 외 . 
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