【channel pruning源码解析】【nacosserver源码】【uex源码】isset函数源码分析

【channel pruning源码解析】【nacosserver源码】【uex源码】isset函数源码分析_isset()

2024-12-24 09:46:46 来源：{typename type="name"/} 分类：{typename type="name"/}

1.php及数据库
2.详解布隆过滤器的数源原理和实现

isset函数源码分析_isset()

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channel pruning源码解析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、nacosserver源码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uex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) {

$href = eregi_replace("%2f",lxr源码"/",urlencode($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nppjsonviewer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">

<tr>

<th>Description</th>

</tr>

<tr>

</tr>

</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

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