Redis过滤器的分布图解读（redis过滤器分布图）

嗨，朋友们，你们好！今天我想与大家来分析一下Redis过滤器，它是一种常用的持久化数据库，能够处理大规模结构化数据和大量细分数据的功能。Redis过滤器的分布图清晰地反映了它的设计原理。我们一起来探讨一下。

Redis过滤器，也叫字典变换过滤器，它由一个固定大小的散列表和两个指针组成，散列表的大小可以由用户自行指定，它可以支持不同数据量的物品集合。散列表负责过滤器保存的字典，其中每一项记录W1和S1，后者是一个状态值，前者代表生成字典中物品的概率，因此可以根据物品的期望出现频率对字典表进行构建和维护。

通常情况下，两个指针各自指向散列表的第一个和最后一个元素。当有新元素添加到过滤器中时，指针前移，其后的元素依次前移直至达到期望概率，此时重新开始后移元素，其前面的物品根据新引入元素的概率从新重新排序。

以上就是Redis中字典转换过滤器的分布图。从上面可以看出，构建字典和更新字典都是基于概率的，因此这一过程可以迅速完成，并且可以准确度比较高，使用简单方便。

值得一提的是，不同的物品在初始时的概率不同，在后续的更新中也可以根据实际情况进行修改，使得期望的概率最终呈现，从而达到更好的性能。

// 字典变换过滤器
dict_change_filter(I_list, n, S_list)
{
    // 先将一个定长n的空散列表h和两个指针p、q初始化
    h = new HashTable[n];
    p = 0;
    q = 0;
    // 将物品集中的每一个物品计算其期望出现的频率，并分配给散列表h
    for (i=0; i
        // 计算物品期望出现的频率
        W = I_list[i] / S_list[i];
        // 将每个物品的header记录W和S，分配给散列表的元素
        h[i].W = W;   
        h[i].S = S_list[i];
    }

    // 两个指针共同来完成更新和构建
    while (p
        // p每次移动时，将指针后面元素依次前移直至达到期望概率
        for (i=p+1; i
            if (h[i].W 
                exchange(h[i], h[p]);
            // 重新开始后移元素，其前面的物品根据新引入元素的概率从新重新排序
            else
                p++;
        }
    }

    // 返回过滤器
    return h;
}