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)驗室 論文摘要： Bloom Filter是1種數據結構，當應用于業(yè)務(wù)流查找時(shí)，更適應集中式業(yè)務(wù)流，同時(shí)更易于用硬件實(shí)現。Bloom Filter存在正向誤檢，對最終的查找性能有1定影響。通過(guò)軟件實(shí)現Bloom Filter，同時(shí)引入緩存機制�？疾觳煌瑓�數條件下，Bloom Filter的誤檢概率和BF業(yè)務(wù)流查找引擎的性能。結果表明：存在1個(gè)最佳Hash函數的取值范圍7～15，使Bloom Filter的誤檢概率最��；隨著(zhù)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 同行評議：

論文針對采用Bloom Filter的業(yè)務(wù)流查找引擎，用實(shí)驗的方法研究Hash函數數目、值陣列容量以及緩存機制對誤檢概率的影響，得出了1些有用的數據。 這些實(shí)驗結果與（前人的）理論分析之間的關(guān)系尚不夠明確�！�

綜合評價(jià)： 修改稿： 注：同行評議是由特聘的同行專(zhuān)家給出的評審意見(jiàn)，綜合評價(jià)是綜合專(zhuān)家對論文各要素的評議得出的數值，以1至5顆星顯示。

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