[Leveldb]源码分析之三 BloomFilter模块的实现

应用场景：

由于Leveldb采用的是分层的存储结构，那么当Get一个key的时候最坏情况就是在所有的层级上都查询一遍这个key，这个开销是非常大的，引入BloomFilter之后，利用BloomFilter能够快速判断“是否存在”的特点可以很快速的知道需不需要在这个Level中进行查询。

构造函数：
explicit BloomFilterPolicy(int bits_per_key)
这里没有默认构造函数，使用时需传入bits_per_key表示每个key的大小

主要流程：
1）初始化：

k_ = static_cast<size_t>(bits_per_key * 0.69);

if (k_ < 1) k_ = 1;

if (k_ > 30) k_ = 30;

bits_per_key 是传入的参数，表示每个key的大小，这里为何是*ln(2)，我这里也没有搞清楚，如果有哪位高人知道推导的原理还望不吝赐教。

k值表示的是需要进行hash的次数，这里限定了一个范围：（1，30）
2）创建Filter

size_t bits = n * bits_per_key_;  //filter的大小，这里的n是key的个数if (bits < 64) bits = 64;

size_t bytes = (bits + 7) / 8;   // 向上取整到八的整数倍bits = bytes * 8;

const size_t init_size = dst->size(); dst->resize(init_size + bytes, 0);

dst->push_back(static_cast<char>(k_));  // 将hash函数的个数push到dot的末尾

接下来就是将key做n次hash，把对应位设为1
3) 查找是否存在
该过程和创建Filter过程一样，只不过将设置对应bit位的操作该为判断该bit位是否为0，只要有一位为0则表示这个key是存在的。

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