1.php及数据库
2.详解布隆过滤器的数源原理和实现
php及数据库
PHP调用三种数据库的方法
本文比较详细的介绍PHP调用MySQL、ODBC以及ORACLE数据库。码分
MySQL是数源一个小巧灵珑的数据库服务器软件，对于中、码分小型应用系统是数源非常理想的。除了支持标准的码分仿图片网站源码ANSI SQL语句外，最重要的数源是，它还支持多种平台，码分而在Unix/Linux系统上，数源MySQL支持多线程运行方式，码分从而能获得相当好的数源性能。它和PHP、码分 Apache一样，数源是码分属于开放源代码软件。其官方网站是数源：，上面提供Windows,Linux,Unix版本的源代码的下载。
注意，MySQL访问函数都需要有相应的权限才能运行。常用的相关函数介绍如下：
(1)integer mysql_connect(主机,用户名,口令);
此函数开始一个对指定主机上的MySQL数据库的连接。若该数据库位于一个不同地端口，则在主机名后加上冒号和端口号。所有参数均为可选的，缺省情况下分别对应为本地主机、江西非溯源码燕窝零售用户正在执行的脚本名和空。主机可以是IP地址或域名。
在脚本执行结束时，连接被自动关闭，也可以用mysql_close提前关闭。
(2)boolean mysql_create_db(数据库名);
创建一个数据库。注意必须用一个带有创建数据库许可权的帐号打开连接。
(3)boolean mysql_select_db(数据库名,连接号);
选择缺省数据库。
(4)integer mysql_query(SQL语句,连接号);
对指定数据库进行查询。如果SQL语句是select,则返回一个结果号，否则返回的值可以不理会。如果失败，返回false.。
(5)array mysql_fetch_array(结果号);
取出下一行,返回一个数组.可以用数字下标访问(第一个字段是下标 0)，也可以用字符串下标访问(即使用各字段名)。如已取了最后一行，返回 false.。
(6)mysql_fetch_row(结果号);
返回一个矩阵代表结果集中一行的所有域。每次调用都会产生下一行，直到没有行剩下时返回false。每个域值都由一个从零开始的偏移量索引。这是益盟操盘手所有指标源码从查询中获取结果的最快方法。
(7)integer mysql_num_rows(结果号);
返回结果集中行的数目
(8)integer mysql_num_fields(结果号);
返回结果集中域的数目。
(9)integer mysql_list_dbs();
向服务器查询数据库列表。它返回一个结果指针，该指针可用于mysql_fetch_row函数及类似函数。
()mysql_list_tables(数据库名);
获取一个指向指定数据库的表单列表的结果指针。该结果指针可用于任何从结果集中获取行的函数。
()mysql_close(连接号);
关闭对数据库的连接。连接必须是由mysql_connect打开的。该函数的使用不是严格必需的，因为在脚本结束时，所有非永久链路都会被自动关闭。
()mysql_pconnect(主机,用户名,口令);
与mysql_connect完全相似,但建立一个"永久连接",该连接一经建立永不关闭,即使使用mysql_close函数或程序执行完毕也不关闭.下一次试图建立永久连接时,系统如发现已存在一个永久连接,则直接返回该连接号而不重新创建。
下面是一个调用MYSQL数据库并分页显示的例子。
<?
$pagesize = 5; //每页显示5条记录
$host="localhost";
$user="user";
$password="psw";
$dbname="book"; //所查询的库表名；
//连接MySQL数据库
mysql_connect("$host","$user","$password") or die("无法连接MySQL数据库服务器！");
$db = mysql_select_db("$dbname") or die("无法连接数据库！");
$sql = "select count(*) as total from pagetest";//生成查询记录数的SQL语句
$rst = mysql_query($sql) or die("无法执行SQL语句：$sql ！"); //查询记录数
$row = mysql_fetch_array($rst) or die("没有更多的记录！"); /取出一条记录
$rowcount = $row["total"];//取出记录数
mysql_free_result($rst) or die("无法释放result资源！"); //释放result资源
$pagecount = bcdiv($rowcount+$pagesize-1,$pagesize,0);//算出总共有几页
if(!isset($pageno)) {
$pageno = 1; //在没有设置pageno时，缺省为显示第1页
}
if($pageno<1) {
$pageno = 1; //若pageno比1小，则把它设置为1
}
if($pageno>$pagecount) {
$pageno = $pagecount; //若pageno比总共的页数大，则把它设置为最后一页
}
if($pageno>0) {
$href = eregi_replace("%2f",通达信龙门飞甲指标源码"/",urlencode($PHP_SELF));//把$PHP_SELF转换为可以在URL上使用的字符串，这样的话就可以处理中文目录或中文文件名
if($pageno>1){ //显示上一页的裢接
echo "<a href="" . $href . "?pageno=" . ($pageno-1) . "">上一页</a> ";
}
else{
echo "上一页";
}
for($i=1;$i<$pageno;$i++){
echo "<a href="" . $href . "?pageno=" . $i . "">" . $i . "</a> ";
}
echo $pageno . " ";
for($i++;$i<=$pagecount;$i++){
echo "<a href="" . $href . "?pageno=" . $i . "">" . $i . "</a> ";
}
if($pageno<$pagecount){ //显示下一页的裢接
echo "<a href="" . $href . "?pageno=" . ($pageno+1) . "">下一页</a> ";
}
else{
echo "下一页 ";
}
$offset = ($pageno-1) * $pagesize;//算出本页第一条记录在整个表中的位置(第一条记录为0)
$sql = "select * from pagetest LIMIT $offset,$pagesize";//生成查询本页数据的SQL语句
$rst = mysql_query($sql);//查询本页数据
$num_fields = mysql_num_fields($rst);//取得字段总数
$i = 0;
while($i<$num_fields){ //取得所有字段的名字
$fields[$i] = mysql_field_name($rst,$i);//取得第i+1个字段的名字
$i++;
}
echo "<table border="1" cellspacing="0" cellpadding="0">";//开始输出表格
echo "<tr>";
reset($fields);
while(list(,$field_name)=each($fields)){ //显示字段名称
echo "<th>$field_name</th>";
}
echo "</tr>";
while($row=mysql_fetch_array($rst)){ //显示本页数据
echo "<tr>";
reset($fields);
while(list(,$field_name)=each($fields)){ //显示每个字段的值
$field_value = $row[$field_name];
if($field_value==""){
echo "<td> </td>";
}
else{
echo "<td>$field_value</td>";
}
}
echo "</tr>";
}
echo "</table>";//表格输出结束
mysql_free_result($rst) or die("无法释放result资源！");//释放result资源
}
else{
echo "目前该表中没有任何数据！";
}
mysql_close($server) or die("无法与服务器断开连接！");//断开连接并释放资源
>开放数据库连接（ODBC）已成为一种与数据库进行通信的工业标准。PHP也提供了标准的接口，使得PHP能调用Access，SQL SERVER等数据库。其相关函数是：
（1）integer odbc_connect(string dsn, string user, string password)
连接到一个ODBC数据库源名字上。
（2）integer odbc_exec(integer connection, string query)或 odbc_do(integer connection, string query)
在一个连接上执行查询。
（3）boolean odbc_fetch_row(integer result, integer row)
从一个结果集中获取一行数据。Row参数是可选的，若为空缺，则返回下一个有效行。在结果集中不再剩余行时返回false。
（4）boolean odbc_close(integer connection)
关闭一个数据库的连接。若在该连接上有打开的事务，则返回一个错误，而且连接不会被关闭。
最后，还是看个分页的例子：
<?
//设定每页显示条数
$show_num = ;
$spages = $pages;//避免$pages后期被改变
//定义连接
$dsn = "localhost";
$user = "sa";
$password = "";
//计算总记录数
$rs_num = "select count(*) as id from bbs where zu='0' and lei='".$lei."'";
$conn_id = odbc_connect($dsn,$user,$password);
$rnum = odbc_exec($conn_id,$rs_num);
while(odbc_fetch_row($rnum)){
$total_rs = odbc_result($rnum,"id");//将总记录数放入$total_rs变量
}
//计算与页有关的条数
$nnn = $total_rs / $show_num;//计算总页数
$hnnn = intval($nnn);//将总页数取整
$cnnnn = $nnn - $hnnn;
//计算所需总页数
switch ($cnnn){
case "0":
$hnnn++;
$nnn = $hnnn;//总页数
break;
default :
$nnn = $hnnn;//总页数
break;
};
if ($nnn == 0)$nnn++;
//计算页面改变所需的条件
$fore = $pages;
$next = $pages;
$fore -= 1;
$next += 1;
if ($fore > 0) {
echo "<a>首页</a>";
echo "<a>前页</a>";
};
if ($pages < $nnn) {
echo "<a>后页</a>";
echo "<a>尾页</a>";
};
echo "共".$nnn."页";
$query_string = "SELECT * FROM table where condition order by you wanted order";
$cur = odbc_exec($conn_id,$query_string);
//取到循环的顶部
$cnum = ($pages-1) * $show_num;//计算当前的记录游标的位置
//空循环到显示记录游标处
if ($cnum != 0){
for ($i=0;$i<=$cnum;odbc_fetch_row($cur));
};
$i=1;
//显示记录
while(odbc_fetch_row($cur)){
echo ;
if ($i == $show_num){ //在不满页数时跳出程序
break;
};
$i++;
};
//关闭连接
odbc_close($conn_id);
>Oracle（甲骨文）是世界上最为流行的关系数据库。它是大公司推崇的工业化的强有力的引擎。我们先看看其相关的传奇单职业超变手游源码函数：
（1）integer ora_logon(string user , string password)
开始对一个Oracle数据库服务器的连接。
（2）integer ora_open(integer connection)
打开给出的连接的游标。
（3）integer ora_do(integer connection, string query)
在给出的连接上执行查询。PHP生成一个指示器，解析查询，并执行之。
（4）integer ora_parse(integer cursor, string query)
解析一个查询并准备好执行。
（5）boolean ora_exec(integer cursor)
执行一个先前由ora_parse函数解析过的查询。
（6）boolean ora_fetch(integer cursor)
此函数会使得一个执行过的查询中的行被取到指示器中。这使得您可以调用ora_getcolumn函数。
（7）string ora_getcolumn(integer cursor, integer column)
返回当前的值。列由零开始的数字索引。
（8）boolean ora_logoff(integer connection)
断开对数据库服务器的链接。
以下是向ORACLE数据库插入数据的示例程序：
<html>
<head><title>向ORACLE数据库中插入数据</title></head>
<body>
<form action="<?echo $PHP_SELF;?>" method="post">
<table border="1" cellspacing="0" cellpadding="0">
<tr>
<th>ID</th>
<th>name</th>
<th>Description</th>
</tr>
<tr>
<td><input type="text" name="name" maxlength="" size=""></td>
<td><input type="text" name="email" maxlength="" size=""></td>
<td><input type="text" name="Description" maxlength="" size=""></td>
</tr>
<tr align="center">
<td colspan="3"><input type="submit" value="提交"> <input type="reset" value="重写"></td>
</tr>
</table>
</form>
<?
//先设置两个环境变量ORACLE_HOME，ORACLE_SID
putenv("ORACLE_HOME=/oracle/app/oracle/product/8.0.4");
putenv("ORACLE_SID=ora8");
//设置网页显示中文
putenv("NLS_LANG=Simplified_Chinese.zhscgb");
if($connection=ora_logon("scott","tiger")) {
//库表test有ID,name,Description三项
$sql = 'insert into test(ID,name,Description) values ';
$sql .= '('' . $ID . '','' . $name . '',''. $Description . '')';
if($cursor=ora_do($connect,$sql)) {
print("insert finished!");
}
$query = 'select * from test';
if($cursor=ora_do($connect,$query)) {
ora_fetch($cursor);
$content0=ora_getcolumn($cursor,0);
$content1=ora_getcolumn($cursor,1);
$content2=ora_getcolumn($cursor,2);
print("$content0");
print("$content1");
print("$content2");
ora_close($cursor);
}
ora_logoff($connection);
}
></body>
</html>
通过PHP你可以轻松的连接到数据库，请求数据并将其显示在你的web站点中，甚至修改数据库中的数据。 MySQL是一种很流行的数据库，并且在互联网中有许多有关PHP与MySQL的教程。MySQL是免费的，这一点也许就吸引了不少人。由于其广泛应用， 我就不想在这里赘述MySQL的使用方法了。Oracle被大量在企业应用中采用，因此我们就利用Oracle来介绍PHP与数据库的连接。我们当然不会 提及Oracle数据库的设计原理，原因是这已经超出了我们的讨论范围。
PHP提供了两套函数与Oracle连接，分别是ORA_和OCI函数。其中ORA_函数略显陈旧。OCI函数更新据说更好一些。两者的使用语法几乎相差无几。如前所述，你的PHP安装选项应该可以支持两者的使用。
想获得更多有关在Microsoft Windows平台上安装支持PHP3的Apache服务器的知识以及更多有关Oracle数据库的知识，请查阅以下URL：。
4.1 连接
if ($conn=Ora_Logon("user@TNSNAME","password"))
{
echo "SUCCESS ! Connected to database\n";
}
else
{
echo "Failed :-( Could not connect to database\n";
}
Ora_Logoff($conn);
phpinfo();
>以上代码使用TNSNAME（在你的tnsnames.ora文件中指明）定义的Oracle数据库名称、用户名称和密码连接数据库。在成功连接的基础上，ora_logon函数返回一个非零的连接ID并储存在变量$conn中。
4.2 查询
假设与数据库已经连接就绪，下面我们就来实际的应用对数据库的查询。下面的代码演示了一个连接并查询的典型例子：
/*
* 连接数据库并执行查询
*/
function printoraerr($in_cur)
{
// 检查Oracle是否出错
// 如果存在错误则显示
// 当指针被激活时每次请求Oracle后调用该函数
if(ora_errorcode($in_cur))
echo "Oracle code - ".ora_error($in_cur)."\n";
return;
}
/** 主程序 */
if (!($conn=ora_logon("user@TNSNAME","password")))
{
echo "Connection to database failed\n";
exit;
}
echo "Connected as connection - $conn
\n";
echo "Opening cursor ...
\n";
$cursor=ora_open($conn); printoraerr($cursor);
echo "Opened cursor - $cursor
\n";
$qry="select user,sysdate from dual";
echo "Parsing the query $qry ...
\n";
ora_parse($cursor,$qry,0); printoraerr($cursor);
echo "Query parsed
\n";
echo "Executing cursor ...
\n";
ora_exec($cursor); printoraerr($cursor);
echo "Executed cursor
\n";
echo "Fetching cursor ...
\n";
while(ora_fetch($cursor))
{
$user=ora_getcolumn($cursor,0); printoraerr($cursor);
$sysdate=ora_getcolumn($cursor,1); printoraerr($cursor);
echo " row = $user, $sysdate
\n";
}
echo "Fetched all records
\n";
echo "Closing cursor ...
\n";
ora_close($cursor);
echo "Closed cursor
\n";
echo "Logging off from oracle...
\n";
ora_logoff($conn);
echo "Logged off from oracle
\n";
>（译者注：以上代码段缺少注释，请读者参考PHP Manual的Oracle数据库函数部分）
4.3 显示结果
以下代码演示了怎样查询数据库并将结果输出：
function printoraerr($in_cur, $conn)
{
// 检查Oracle是否出错
// 如果存在错误则显示
// 当指针被激活时每次请求Oracle后调用该函数
// If it encountered an error, we exit immediately
if(ora_errorcode($in_cur))
{
echo "Oracle code - ".ora_error($in_cur)."
n";
ora_logoff($conn);
exit;
}
return;
}
function exequery($w_qry,$conn)
{
$cursor=ora_open($conn); printoraerr($cursor,$conn);
ora_parse($cursor,$w_qry,0); printoraerr($cursor,$conn);
ora_exec($cursor); printoraerr($cursor,$conn);
$numrows=0;
$w_numcols=ora_numcols($cursor);
// 显示头部
echo "
\n";
for ($i=0;$i<$w_numcols;$i++)
{
$align=(ora_columntype($cursor,$i)=="NUMBER")?"RIGHT":"LEFT";
echo "\t ".ora_columnname($cursor,$i)." \n";
}
echo "
\n";
while(ora_fetch($cursor))
{
echo " \n";
for ($i=0;$i<$w_numcols;$i++)
{
$align=(ora_columntype($cursor,$i)=="NUMBER")?"RIGHT":"LEFT";
if(ora_columntype($cursor,$i)=="LONG")
echo " ".
ora_getcolumn($cursor,$i)."
\n";
else
echo " ".ora_getcolumn($cursor,$i)." \n";
printoraerr($cursor,$conn);
}
$numrows++;
echo "
\n";
}
if ($numrows==0)
echo " Query returned no records
\n";
else
{
echo " \n";
echo " Count \n";
echo " $numrows \n";
echo "
\n";
}
echo " \n";
ora_close($cursor);
return;
}
// 主程序
if(!($conn=ora_logon("user@SID","password")))
{
echo "Error: Cannot connect to database\n";
exit;
}
$qry="SELECT
deptno \"Dept\"
,empno \"Emp\"
,empnm \"Name\"
,salary \"Salary\"
FROM
employee
ORDER BY 1,2";
exequery($qry);
ora_logoff($conn);
>（译者注：以上代码段缺少注释，请读者参考PHP Manual的Oracle数据库函数部分）
4.4 基于HTTP的Oracle登录
将以下代码加在PHP页面代码之前以确认Oracle登录。注意你必须正确设定$ SID。
if(!isset($PHP_AUTH_USER))
{
Header("WWW-authenticate: basic realm=\"$SID\"");
Header("HTTP/1.0 Unauthorized");
$title="Login Instructions";
echo "
You are not authorized to enter the site
\n";
exit;
}
else
{
if (!($conn=ora_logon("$PHP_AUTH_USER@$SID",$PHP_AUTH_PW)))
{
Header("WWW-authenticate: basic realm=\"$SID\"");
Header("HTTP/1.0 Unauthorized");
$title="Login Instructions";
echo "
You are not authorised to enter the site
\n";
exit;
}
}
>详解布隆过滤器的原理和实现
为什么需要布隆过滤器
想象一下遇到下面的场景你会如何处理：
手机号是否重复注册
用户是否参与过某秒杀活动
伪造请求大量 id 查询不存在的记录，此时缓存未命中,如何避免缓存穿透
针对以上问题常规做法是：查询数据库，数据库硬扛，如果压力并不大可以使用此方法，保持简单即可。
改进做法：用 list/set/tree 维护一个元素集合，判断元素是否在集合内，时间复杂度或空间复杂度会比较高。如果是微服务的话可以用 redis 中的 list/set 数据结构, 数据规模非常大此方案的内存容量要求可能会非常高。
这些场景有个共同点，可以将问题抽象为：如何高效判断一个元素不在集合中？ 那么有没有一种更好方案能达到时间复杂度和空间复杂双优呢？
有！布隆过滤器。
什么是布隆过滤器布隆过滤器（英语：Bloom Filter）是 年由布隆提出的。它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中，它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法。
工作原理
布隆过滤器的原理是，当一个元素被加入集合时，通过 K 个散列函数将这个元素映射成一个位数组中的 K 个点（offset），把它们置为 1。检索时，我们只要看看这些点是不是都是 1 就（大约）知道集合中有没有它了：如果这些点有任何一个 0，则被检元素一定不在；如果都是 1，则被检元素很可能在。这就是布隆过滤器的基本思想。
简单来说就是准备一个长度为 m 的位数组并初始化所有元素为 0，用 k 个散列函数对元素进行 k 次散列运算跟 len(m)取余得到 k 个位置并将 m 中对应位置设置为 1。
布隆过滤器优缺点优点：
空间占用极小，因为本身不存储数据而是用比特位表示数据是否存在，某种程度有保密的效果。
插入与查询时间复杂度均为 O(k)，常数级别，k 表示散列函数执行次数。
散列函数之间可以相互独立，可以在硬件指令层加速计算。
缺点：
误差（假阳性率）。
无法删除。
误差（假阳性率）
布隆过滤器可以 % 判断元素不在集合中，但是当元素在集合中时可能存在误判，因为当元素非常多时散列函数产生的 k 位点可能会重复。 维基百科有关于假阳性率的数学推导（见文末链接）这里我们直接给结论(实际上是我没看懂...)，假设：
位数组长度 m
散列函数个数 k
预期元素数量 n
期望误差ε
在创建布隆过滤器时我们为了找到合适的 m 和 k ，可以根据预期元素数量 n 与 ε 来推导出最合适的 m 与 k 。
java 中 Guava, Redisson 实现布隆过滤器估算最优 m 和 k 采用的就是此算法：
//计算哈希次数@VisibleForTestingstaticintoptimalNumOfHashFunctions(longn,longm){ //(m/n)*log(2),butavoidtruncationduetodivision!returnMath.max(1,(int)Math.round((double)m/n*Math.log(2)));}//计算位数组长度@VisibleForTestingstaticlongoptimalNumOfBits(longn,doublep){ if(p==0){ p=Double.MIN_VALUE;}return(long)(-n*Math.log(p)/(Math.log(2)*Math.log(2)));}无法删除
位数组中的某些 k 点是多个元素重复使用的，假如我们将其中一个元素的 k 点全部置为 0 则直接就会影响其他元素。 这导致我们在使用布隆过滤器时无法处理元素被删除的场景。
可以通过定时重建的方式清除脏数据。假如是通过 redis 来实现的话重建时不要直接删除原有的 key，而是先生成好新的再通过 rename 命令即可，再删除旧数据即可。
go-zero 中的 bloom filter 源码分析core/bloom/bloom.go 一个布隆过滤器具备两个核心属性：
位数组：
散列函数
go-zero实现的bloom filter中位数组采用的是Redis.bitmap，既然采用的是 redis 自然就支持分布式场景，散列函数采用的是MurmurHash3
Redis.bitmap 为什么可以作为位数组呢？
Redis 中的并没有单独的 bitmap 数据结构，底层使用的是动态字符串（SDS）实现，而 Redis 中的字符串实际都是以二进制存储的。 a 的ASCII码是 ，转换为二进制是：，如果我们要将其转换为b只需要进一位即可：。下面通过Redis.setbit实现这个操作：
set foo a \ OK \ get foo \ "a" \ setbit foo 6 1 \ 0 \ setbit foo 7 0 \ 1 \ get foo \ "b"
bitmap 底层使用的动态字符串可以实现动态扩容，当 offset 到高位时其他位置 bitmap 将会自动补 0，最大支持 2^-1 长度的位数组（占用内存 M），需要注意的是分配大内存会阻塞Redis进程。 根据上面的算法原理可以知道实现布隆过滤器主要做三件事情：
k 次散列函数计算出 k 个位点。
插入时将位数组中 k 个位点的值设置为 1。
查询时根据 1 的计算结果判断 k 位点是否全部为 1，否则表示该元素一定不存在。
下面来看看go-zero 是如何实现的：
对象定义
//表示经过多少散列函数计算//固定次maps=type(//定义布隆过滤器结构体Filterstruct{ bitsuintbitSetbitSetProvider}//位数组操作接口定义bitSetProviderinterface{ check([]uint)(bool,error)set([]uint)error})位数组操作接口实现
首先需要理解两段 lua 脚本：
//ARGV:偏移量offset数组//KYES[1]:setbit操作的key//全部设置为1setScript=`for_,offsetinipairs(ARGV)doredis.call("setbit",KEYS[1],offset,1)end`//ARGV:偏移量offset数组//KYES[1]:setbit操作的key//检查是否全部为1testScript=`for_,offsetinipairs(ARGV)doiftonumber(redis.call("getbit",KEYS[1],offset))==0thenreturnfalseendendreturntrue`为什么一定要用 lua 脚本呢? 因为需要保证整个操作是原子性执行的。
//redis位数组typeredisBitSetstruct{ store*redis.Clientkeystringbitsuint}//检查偏移量offset数组是否全部为1//是:元素可能存在//否:元素一定不存在func(r*redisBitSet)check(offsets[]uint)(bool,error){ args,err:=r.buildOffsetArgs(offsets)iferr!=nil{ returnfalse,err}//执行脚本resp,err:=r.store.Eval(testScript,[]string{ r.key},args)//这里需要注意一下,底层使用的go-redis//redis.Nil表示key不存在的情况需特殊判断iferr==redis.Nil{ returnfalse,nil}elseiferr!=nil{ returnfalse,err}exists,ok:=resp.(int)if!ok{ returnfalse,nil}returnexists==1,nil}//将k位点全部设置为1func(r*redisBitSet)set(offsets[]uint)error{ args,err:=r.buildOffsetArgs(offsets)iferr!=nil{ returnerr}_,err=r.store.Eval(setScript,[]string{ r.key},args)//底层使用的是go-redis,redis.Nil表示操作的key不存在//需要针对key不存在的情况特殊判断iferr==redis.Nil{ returnnil}elseiferr!=nil{ returnerr}returnnil}//构建偏移量offset字符串数组,因为go-redis执行lua脚本时参数定义为[]stringy//因此需要转换一下func(r*redisBitSet)buildOffsetArgs(offsets[]uint)([]string,error){ varargs[]stringfor_,offset:=rangeoffsets{ ifoffset>=r.bits{ returnnil,ErrTooLargeOffset}args=append(args,strconv.FormatUint(uint(offset),))}returnargs,nil}//删除func(r*redisBitSet)del()error{ _,err:=r.store.Del(r.key)returnerr}//自动过期func(r*redisBitSet)expire(secondsint)error{ returnr.store.Expire(r.key,seconds)}funcnewRedisBitSet(store*redis.Client,keystring,bitsuint)*redisBitSet{ return&redisBitSet{ store:store,key:key,bits:bits,}}到这里位数组操作就全部实现了，接下来看下如何通过 k 个散列函数计算出 k 个位点
k 次散列计算出 k 个位点
//k次散列计算出k个offsetfunc(f*Filter)getLocations(data[]byte)[]uint{ //创建指定容量的切片locations:=make([]uint,maps)//maps表示k值,作者定义为了常量:fori:=uint(0);i<maps;i++{ //哈希计算,使用的是"MurmurHash3"算法,并每次追加一个固定的i字节进行计算hashValue:=hash.Hash(append(data,byte(i)))//取下标offsetlocations[i]=uint(hashValue%uint(f.bits))}returnlocations}插入与查询
添加与查询实现就非常简单了，组合一下上面的函数就行。
//添加元素func(f*Filter)Add(data[]byte)error{ locations:=f.getLocations(data)returnf.bitSet.set(locations)}//检查是否存在func(f*Filter)Exists(data[]byte)(bool,error){ locations:=f.getLocations(data)isSet,err:=f.bitSet.check(locations)iferr!=nil{ returnfalse,err}if!isSet{ returnfalse,nil}returntrue,nil}改进建议整体实现非常简洁高效，那么有没有改进的空间呢？
个人认为还是有的，上面提到过自动计算最优 m 与 k 的数学公式，如果创建参数改为：
预期总数量expectedInsertions
期望误差falseProbability
就更好了，虽然作者注释里特别提到了误差说明，但是实际上作为很多开发者对位数组长度并不敏感，无法直观知道 bits 传多少预期误差会是多少。
//NewcreateaFilter,storeisthebackedredis,keyisthekeyforthebloomfilter,//bitsishowmanybitswillbeused,mapsishowmanyhashesforeachaddition.//bestpractices://elements-meanshowmanyactualelements//whenmaps=,formula:0.7*(bits/maps),bits=*elements,theerrorrateis0.<1e-4//fordetailederrorratetable,see/zeromicro/go-zero欢迎使用 go-zero 并 star 支持我们！
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