Golang实现的高效Bloomfilter：分布式计算与RPC协同

资源摘要信息:"布隆过滤器是一种概率型数据结构，由Bloom在1970年提出，用于判断一个元素是否在一个集合中。其特点是高效地插入和查询，但有一定的误判率。布隆过滤器的核心思想是使用k个独立的哈希函数将元素映射到位数组中的k个点，然后将这k个点设置为1。如果一个元素被k个哈希函数映射后的k个点全部为1，则可以认为这个元素存在于集合中。如果存在任何一个点为0，则可以确定这个元素一定不在集合中。由于布隆过滤器的这种设计，它具有以下特点：空间效率高，时间效率高，但有一定的误判率，并且无法删除元素。 布隆过滤器在分布式计算中的应用非常广泛，例如，用于缓存过滤，分散聚合，搜索大型化学结构数据库等。在KrakenD的生产中，布隆过滤器被用于大规模拒绝，仅用很少的内存消耗就能执行。例如，任何大小的1亿个令牌消耗大约0.5GB的RAM，误报率为999,925,224个令牌中的1，且查找时间是恒定的。 本项目的实现包含了多个布隆过滤器实现，解决了不同的分布式计算问题。该解决方案从优化的本地实现开始，增加了轮换，RPC协调和通用拒绝器。该实现使用了键值或关系数据库无法达到的空间和时间效率。 项目的标签包括：布隆过滤器（bloom-filter），分布式计算（distributed-computing），远程过程调用（rpc），概率数据结构（probabilistic-data-structures），G-Set等。这些标签准确地描述了项目的内容和应用场景。 压缩包子文件的文件名称列表中只有一个文件，即bloomfilter-master。这表明这是一个关于布隆过滤器的项目，其主文件可能包含了该项目的所有源代码和文档。"