什么是布隆过滤器 布隆过滤器（Bloom Filter）是1970年由布隆提出的，布隆过滤器是一种数据结构，特点是高效地插入和查询，这个算法无需存储该元素（key）的值就可以判断某个元素是否在某个集合中。它更高效、占用空间更少，但是缺点是其返回的结果是概率性的，而不是确切的。实现原理 布隆过滤器是一个 bit 向量或者说 bit 数组，如下图： 实际上它是一个很长的二进制向量和一系列的随机映
文章目录布隆过滤器 - Redis 布隆过滤器，Guava 布隆过滤器 BloomFilter1、布隆过滤器的起源，用途2、布隆过滤器的概
原创
2022-05-26 08:23:00
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一、什么是布隆过滤器？布隆过滤器可以用来判断一个元素是否在一个集合中。它的优势是只需要占用很小的内存空间以及有着高效的查询效率。对于布隆过滤器而言，它的本质是一个位数组：位数组就是数组的每个元素都只占用1bit ，并且每个元素只能是0或者1布隆过滤器除了一个位数组，还有 K 个哈希函数。当一个元素加入布隆过滤器中的时候，会进行如下操作：使用K个哈希函数对元素值进行K次计算，得到K个哈希值...
原创
2021-06-10 21:22:09
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原理用一个哈希算法(Hash函数)将一个集合元素映射到一个二进制位数组（位数组）中的某一位。如果该位已经被置为1，那么表示该元素已经存在。为了减少hash冲突问题,所以引用了多个哈希函数,如果通过其中的一个Hash值得出某元素不在集合中，那么该元素肯定不在集合中。只有在所有的Hash函数告诉我们该元素在集合中时，才能确定该元素存在于集合中。这便是Bloom-Filter的基本思想。这是BitMap
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2023-07-05 23:24:59
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一、什么是布隆过滤器？布隆过滤器可以用来判断一个元素是否在一个集合中。它的优势是只需要占用很小的内存空间以及有着高效的查询效率。对于布隆过滤器而言，它的本质是一个位数组：...
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2021-06-10 21:21:53
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一、什么是布隆过滤器？布隆过滤器可以用来判断一个元素是否在一个集合中。它的优势是只需要占用很小的内存空间以及有着高效的查询效率。对于布隆过滤器而言，它的本质是一个位数组：位数组就是数组的每个元素都只占用1bit ，并且每个元素只能是0或者1布隆过滤器除了一个位数组，还有 K 个哈希函数。当一个元素加入布隆过滤器中的时候，会进行如下操作：使用K个哈希函数对元素值进行K次计算，得到K个哈希值...
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2021-06-10 21:22:10
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一、什么是布隆过滤器？布隆过滤器可以用来判断一个元素是否在一个集合中。它的优势是只需要占用很小的内存空间以及有着高效的查询效率。对于布隆过滤器而言，它的本质是一个位数组：...
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2021-06-10 21:21:52
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布隆过滤器概念及其公式推导布隆过滤器概念数据如何存入布隆过滤器误判情况实际应用面试题公式推导误判概率即失误率的证明和计算其他使用场景布隆过滤器概念数据如何存入布隆过滤器布隆过滤器是由一个很长的二进制矢量和一系列哈希函数组成的。二进制矢量本质是一个位数组：数组的每个元素都只占1bit空间，并且每个元素只能为0或1。布隆过滤器还拥有k个哈希函数，当一个元素加入布隆过滤器中的时候，会使用k个哈希函数对其
一种节省空间的概率数据结构布隆过滤器可以理解为一个不怎么精确的 set 结构，当你使用它的 contains 方法判断某个对象是否存在时，它可能会误判。但是布隆过滤器也不是特别不精确，只要参数设置的合理，它的精确度可以控制的相对足够精确，只会有小小的误判概率。当布隆过滤器说某个值存在时，这个值可能不存在；当它说不存在时，那就肯定不存在。打个比方，当它说不认识你时，肯定就不认识；当它说见过你时，可能
一、什么是布隆过滤器？布隆过滤器(英语:Bloom Filter)是1970年由布隆提出的。它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法，缺点是有一定的误识别率和删除困难。 二、布隆过滤器的使用场景网页爬虫对URL的去重，避免爬取相同的URL地址；反垃圾邮件，从数十亿个垃圾邮件列表中判断某邮箱是
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2023-08-21 16:04:58
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目录1. 布隆过滤器的概念2. 布隆过滤器应用场景3. 布隆过滤器工作原理4. 布隆过滤器的优缺点5. 布隆过滤器注意事项6. Go实现布隆过滤器1. 布隆过滤器的概念布隆过滤器（Bloom Filter） 是由 Howard Bloom在1970年提出的二进制向量数据结构，它具有很好的空间和时间效率，被用来检测一个元素是不是集合中的一个成员，即判定 “可能已存在和绝对不存在” 两种情况。如果检
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2023-07-24 15:55:07
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为什么需要布隆过滤器想象一下遇到下面的场景你会如何处理：手机号是否重复注册用户是否参与过某秒杀活动伪造请求大量 id 查询不存在的记录，此时缓存未命中,如何避免缓存穿透针对以上问题常规做法是：查询数据库，数据库硬扛，如果压力并不大可以使用此方法，保持简单即可。改进做法：用 list/set/tree 维护一个元素集合，判断元素是否在集合内，时间复杂度或空间复杂度会比较高。如果是微服务的话可以用 r
简介：布隆过滤器是一种实现去重的思想，不属于redis，它也可以在其他地方单独使用。布隆过滤器也是做去重的，那和Hyperloglog有什么区别.Hyperloglog用来来估值，有偏差，它里面主要提供了两个方法：pfaddpfcount 但是没有判断是否包含的命令，例如pfexist，pfcontains这样的命令。举个例子:在刷进入头条的时候
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2023-07-29 12:52:14
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一、什么是布隆过滤器布隆过滤器（Bloom Filter）是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。它是一种数据结构，比较巧妙的概率型数据结构（probabilistic data structure），特点是高效的插入和查询，可以用于检索一个元素是否在一个集合中。优点：相比于传统的list、set、map等数据结构，它更高效、占用空间更少。 缺点：返回的结果是概率性（存在误差），不是确切的。二
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2023-07-28 22:23:52
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算法（3）---布隆过滤器原理
开发一个电商项目，因为数据量一直在增加(已达亿级)，所以需要重构之前开发好的秒杀功能，为了更好的支持高并发，在验证用户是否重复购买的环节，就考虑用布隆过滤器。也顺便更加深入的去了解下布隆过滤器的原理，感觉还是蛮有意思的，这一连串的公式不静下心来思考，很容易被绕晕。 一、概述1、什么是布隆过滤器本质上布隆过滤器是一种数据结构，比较巧妙的概率型数据
介绍二进制存储特点查询速度快解决问题缓存穿透黑名单等
原创
2022-12-13 10:25:01
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其实对布隆过滤器的了解是因为“布隆”这个英雄！哈哈哈哈哈哈。 布隆过滤器的使用场景： 我们都知道，我们只要在浏览器的地址栏中输入url就可以访问自己想要访问的资源了，比例如http://www.baidu.com 但是有些网站你前一阵子还可以访问，但是最近访问的时候发现访问时报404，这时什么原因呢？也许是服务器被开发人员主动的关闭了，也许该网站所提供的资源不符合社会主义核心
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2023-08-08 08:47:38
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也可以看看这篇文章： 常见URL过滤方法1 直接查询比较 即假设要存储url A，在入库前首先查询url库中是否存在 A,如果存在，则url A 不入库，否则存入url库。这种方法准确性高，但是一旦数据量变大，占用的存储空间也变大，同时，由于要查库，数据一多，查询时间变长，存储效率下降。2 基于hash的存储 对于给定的url，通过建立的hash函数，来获得对应的hash值，并将该值存入库中。当
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2023-08-08 14:21:03
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------------------------------------------------------------------------------------------------------慢慢来，一切都来得及 介绍布隆过滤器（Bloom Filter）是1970年由布隆提出的。它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合
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2023-08-02 00:26:45
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1.什么是布隆过滤器百度的概念：布隆过滤器（Bloom Filter）是1970年由布隆提出的。它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都比一般的算法要好的多，缺点是有一定的误识别率和删除困难。 2.优点相比于其它的数据结构，布隆过滤器在空间和时间方面都有巨大的优势。布隆过滤器存储空间和插入/查询时间
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2023-07-05 23:49:12
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