电报超级群组消息索引布隆过滤器的假阳性控制

布隆过滤器假阳性高，关键在于参数调优。首先确定位数组大小和哈希函数数量，这两个参数决定了误判率。增大位数组和哈希函数，可以降低误判率，但会占用更多的存储空间，可以尝试调整这两个参数，比如增大位数组的长度，或者使用更高效率的哈希函数。另外可以考虑采用动态扩容方案，比如分层布隆，按需扩展容量。另外可以监控实际数据，适时扩容或调参。

如何降低假阳性的概率？1、增大位数组长度，内存够就上；2、选择合适的哈希函数，并且尽量让它们“互相讨厌”；3、动态增加数组长度，在信息量暴增时不要墨守成规。Telegram超级群消息流太恐怖，布隆过滤器必须会呼吸。

布隆过滤器假阳性率取决于哈希函数个数与位数组容量大小。Telegram消息量大，建议调参增加布隆过滤器容量，适当增加哈希次数。切忌贪图位数组小，兼顾内存与精度即可，假阳性率控制在1%以内即可。

可尝试调整哈希函数个数和位数组大小，两者的平衡可以很好的降低假阳性率。假阳性率过高时，最简单有效的方法就是增加位数组容量。此外，选择质量比较高的哈希函数也很重要，避免哈希冲突。建议在实际调参时使用测试集检验效果。

1. 假阳性率主要看哈希函数个数和位数组长度。

2. 可增加位数组长度或哈希函数个数尝试。

3. 使用动态扩容布隆过滤器可以解决误判问题。

4. 消息id分布规律可用来优化参数。

5. 测试中要时刻关注误报率变化。

6. 根据预估数据量设定初始参数会更准确。

7. 有条件可考虑使用cuckoo filter代替。