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)實驗室 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，更適應(yīng)集中式業(yè)務(wù)流，同時更易于用硬件實現(xiàn)。Bloom Filter存在正向誤檢，對最終的查找性能有1定影響。通過軟件實現(xiàn)Bloom Filter，同時引入緩存機(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個最佳Hash函數(shù)的取值范圍7～15，使Bloom Filter的誤檢概率最小；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 同行評議：

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

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

【BF業(yè)務(wù)流查找引擎的性能研究】相關(guān)文章：

計數(shù)查找算法的研究11-22

軟件性能測試研究03-28

BT網(wǎng)絡(luò)性能的研究與改進(jìn)11-22

再生高性能混凝土抗碳化性能試驗研究03-17

分集合并的性能研究與仿真03-07

硅薄膜的制備及光學(xué)性能研究03-01

試論高流態(tài)混凝土的主要性能與應(yīng)用前景12-11

纖維基納米結(jié)構(gòu)材料的界面性能研究03-07

并聯(lián)均流高頻開關(guān)電源的研究03-18