面对海量数据，我们需要一个索引数据结构，用来帮助查询，快速判断数据记录是否存在，这类数据结构叫过滤器，常用的选择是 Bloom Filter. 而 Cuckoo Filter 是它的优化变种。借此也用 Golang 实践了这个算法。

Bloom Filter 的位图模式有两个问题：

• 误报，它能判断元素一定不存在，但只能判断可能存在，因为存在其它元素被映射到部分相同位上，导致该位置1，那么一个不存在的元素可能会被误报成存在；
• 漏报，如果删除了某个元素，导致该映射位被置0，那么本来存在的元素会被漏报成不存在。

Cuckoo Filter，可以确保该元素存在的必然性，又可以在不违背此前提下删除任意元素，仅仅比 Bloom Filter 牺牲了微量空间效率。 它的的数据模型:

• 每个元素对应两个哈希算法，在哈希碰撞时会启用备用哈希算法。
• 每一个桶是有4路的，每个槽对应一个指纹。

Feature

• 支持删除操作
• 支持快速查找，支持 O(1) 查找速度
• 高效的空间利用，四路槽的表，可以有95% 的空间利用率
• 可替代布隆过滤器

Installation

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go get github.com/zheng-ji/goCuckoo

Example

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import (
	"fmt"
	"github.com/zheng-ji/goCuckoo"
)

func main() {
    // speicify capacity 
	filter := cuckoo.NewCuckooFilter(10000)

	filter.Insert([]byte("zheng-ji"))
	filter.Insert([]byte("stupid"))
	filter.Insert([]byte("coder"))

	if filter.Find([]byte("stupid")) {
		fmt.Println("exist")
	} else {
		fmt.Println("Not exist")
	}

	filter.Del([]byte("stupid"))
	filter.Println(filter.Size())
}

参考

• CMU Paper
• CMU PPT
• CoolShell Article