BF業(yè)務(wù)流查找引擎的性能研究

全部作者： 梁佳 第1作者單位： 北京郵電大學(xué)信息處理與智能技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 論文摘要： Bloom Filter是1種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，當(dāng)應(yīng)用于業(yè)務(wù)流查找時(shí)，更適應(yīng)集中式業(yè)務(wù)流，同時(shí)更易于用硬件實(shí)現(xiàn)。Bloom Filter存在正向誤檢，對(duì)最終的查找性能有1定影響。通過軟件實(shí)現(xiàn)Bloom Filter，同時(shí)引入緩存機(jī)制�？疾觳煌瑓�數(shù)條件下，Bloom Filter的誤檢概率和BF業(yè)務(wù)流查找引擎的性能。結(jié)果表明：存在1個(gè)最佳Hash函數(shù)的取值范圍7～15，使Bloom Filter的誤檢概率最��；隨著值陣列容量的增加，Bloom Filter的誤檢概率不斷減小，在容量為10M的情況下，誤檢概率已經(jīng)很低；緩存機(jī)制的引入能有效提高查找引擎的性能。 關(guān)鍵詞： 業(yè)務(wù)流查找；Bloom Filter (瀏覽全文) 發(fā)表日期： 2007年09月07日 同行評(píng)議：

論文針對(duì)采用Bloom Filter的業(yè)務(wù)流查找引擎，用實(shí)驗(yàn)的方法研究Hash函數(shù)數(shù)目、值陣列容量以及緩存機(jī)制對(duì)誤檢概率的影響，得出了1些有用的數(shù)據(jù)。 這些實(shí)驗(yàn)結(jié)果與（前人的）理論分析之間的關(guān)系尚不夠明確。　

綜合評(píng)價(jià)： 修改稿： 注：同行評(píng)議是由特聘的同行專家給出的評(píng)審意見，綜合評(píng)價(jià)是綜合專家對(duì)論文各要素的評(píng)議得出的數(shù)值，以1至5顆星顯示。

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