面试题答案
一键面试- 误判率（False Positive Rate）：
- 作用：表示布隆过滤器将不存在的数据误判为存在的概率。较低的误判率能保证系统在判断数据是否存在时具有较高的准确性，过高的误判率可能导致不必要的I/O操作，影响系统性能。例如，误判数据存在，可能会去HBase存储中查找实际不存在的数据，浪费资源。
- 过滤器大小（Filter Size）：
- 作用：反映布隆过滤器占用的内存空间。合理控制过滤器大小有助于优化内存使用，避免因占用过多内存影响其他系统组件的运行。如果过滤器大小过大，可能会导致内存紧张，甚至引发系统内存溢出等问题。
- 插入次数（Insertion Count）：
- 作用：记录向布隆过滤器中插入数据的累计次数。通过监控插入次数，可以了解布隆过滤器的使用频率和数据增长趋势，为调整过滤器的参数（如哈希函数数量、位数组大小等）提供依据。例如，当插入次数不断增加，接近或达到过滤器设计的容量时，可能需要考虑扩容。
- 哈希函数分布（Hash Function Distribution）：
- 作用：衡量哈希函数将数据均匀映射到位数组的程度。良好的哈希函数分布能使布隆过滤器的误判率维持在较低水平。如果哈希函数分布不均匀，可能导致位数组某些位置被频繁使用，而其他位置闲置，从而增加误判率。