一、布隆过滤器BloomFilter是什么布隆过滤器BloomFilter是一种专门用来解决去重问题的高级数据结果。实质就是一个大型位数组和几个不同的无偏hash函数，无偏表示分布均匀。由一个初值为零的bit数组和多个哈希函数组成，用来判断某个数据是否存在，它和HyperLogLog一样，不是那么的精准，存在一定的误判概率。二、布隆过滤器BloomFilter能干嘛？ 高效地插入和查询，
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2023-08-17 17:18:25
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前言在「摩擦面试官」Redis这一篇就够了 这篇文中有提到用布隆过滤器来解决缓存穿透。那么，今天，他来了，他来了，他脚踏七彩祥云来了(手动狗头)是什么？弗雷尔卓德之心布隆是LOL中偏辅助的英雄，下面给大家带来他的技能和出装介绍，这时一个拖鞋啪的一声打在了我的脸上......布隆过滤器(Bloom Filter) 是一种节省空间的概率数据结构，由Burton Howard Bloom在1970年提出
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2023-10-22 20:17:26
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Redis实现布隆过滤器（下）Redis4.0通过模块化的形式集成了布隆过滤器，后续通过下面的命令就可以操作布隆过滤器，路径https://redis.io/commands/?group=bf那么我们怎么通过Java代码去操作布隆过滤器呢？RedisBloom官网提出了三种直接操作Redis布隆过滤器模块的方式，相关资料参考https://github.com/RedisBloom/RedisB
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2024-01-22 20:33:27
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1.布隆过滤器简介布隆过滤器（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
重点 :
二进制向量 : 二进制的方式存放数据
随机映射函数 : 多次运算算出位数
误判率
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2024-04-18 23:07:28
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Redis 布隆过滤器的原理和实践一、简介1 布隆过滤器的定义2 Redis 布隆过滤器的特点3 Redis 布隆过滤器的应用场景二、原理分析1 布隆过滤器的基本原理代码示例2 布隆过滤器的实现原理代码示例3 布隆过滤器的优化策略三、Redis 布隆过滤器的实践1 布隆过滤器的安装和配置2 布隆过滤器的使用方法3 布隆过滤器的性能测试和优化四、Redis 布隆过滤器的应用案例1 布隆过滤器在网站
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2023-08-20 13:08:54
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布隆过滤器在项目中的使用概念使用介绍使用步骤1. 添加依赖2. 编写对应的布隆过滤器扫描器3. 编写刷新布隆过滤器数据定时器 概念Redisson 的「布隆过滤器」需要将当前的元素经过事先设计构建好的 K 个哈希函数计算出 K 个哈希值，并将预先已经构建好的「位数组」的相关下标取值置为 1 。当某个元素需要判断是否已存在时，则同样是先经过 K 个哈希函数求取 K 个哈希值，并判断「位数组」相应的
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2024-03-14 07:21:24
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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、背景布隆过滤器（BloomFilter）在1970年由布隆提出，用于检测一个元素是否存在于某个特定的集合中，它有一定的误判几率。实际上，在数据量不大时，我们并没有使用布隆过滤器的必要，只需要创建一个集合，然后扫描集合的内容进行比较即可清楚某数据是否存在。但是在数据量非常大时，每次扫描就会消耗太多的资源，这时，有一种机制能够提前过滤就显得很重要了，即便它有一定的误判概率。之前文章中有简要说过R
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2023-08-30 11:01:55
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# 教你如何实现spring boot 整合redis布隆过滤器
## 一、整体流程
下面是整合"spring boot"和"redis布隆过滤器"的流程表格：
```mermaid
gantt
title 整合spring boot和redis布隆过滤器流程
section 整合步骤
定义需求 :a1, 2022-01-01, 1d
添加
原创
2024-07-03 03:29:28
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背景最近做的爬虫项目需要对爬取的URL地址去重，由于数据量非常大，通过数据库去重显然很低效，而且访问频繁，数据库的压力也很大。有没有比较优雅的数据结构来解决这个问题呢？对爬取的URL地址去重有少量误判在可接受范围内，那么BloomFilter就可以完美解决这个问题。BloomFilter算法哈希函数具有非常高的空间和时间效率，但是有一个致命缺陷，容易造成冲突。BloomFilter为了降低冲突的概
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2023-12-02 17:07:16
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速记为什么使用布隆过滤器？ 1.为了省内存，提高速率 2.因为1所以布隆过滤器不需要百分百正确 3.说存在不一定存在，说不存在一定不存在 4.在解决缓存穿透的问题时，拦截了大部分的请求，只有小部分携带了大量信息的恶意请求访问到了数据库 5.不准确的原因是可能会和别的key发生冲突，所以位数组越大精确度越高，但是占用内存越多。所以在设置布隆过滤器的时候，这个容错率是多少是百分之一还是百分之十，是否牺
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2023-08-20 18:40:48
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1.使用场景：推荐系统给用户推荐新闻，避免重复推送。需要考虑问题：从用户观看历史中筛选出没有看过的新闻进行推送，就需要数据库中频繁的使用exists进行查询，但是当用户量很大时，数据库很难顶住压力。解决方法：1.1.使用缓存？但是日子长了，会浪费很大空间，不是长久之计，不是很好的解决办法。1.2.这时布隆过滤器就可以很好的解决这个需求了，可以节约90%以上的空间，缺点就是稍微有那么一点不准确，存在
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2023-06-28 16:22:24
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Redis 布隆过滤器是一种空间效率极高的概率型数据结构，通常用于判断某个元素是否在集合中。由于其快速和低内存的特性，布隆过滤器在许多应用场景中具有广泛的使用，而结合 Spring 框架使用可以大大简化开发流程。本篇博文旨在探讨如何有效解决“Redis 布隆过滤器与 Spring”相关问题，内容包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化及生态扩展。
### 版本对比
在研究 Red
前言 该篇为redis使用系列的第六篇，在springboot整合redis基础上使用BloomFilter 布隆过滤器。至于布隆过滤器的作用和实现的简单原理，该篇不做讲述OK，再啰嗦一下，相信点进来这篇的小伙伴，多半都跟redis缓存穿透有点渊源，是的，查询redis，为了防止他人恶意使用不存在的key访问redis，造成大批量的出现缓存穿透现象（直接查询数据库，导致数据库扛不住）。而加入布隆过
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2024-03-22 12:26:14
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文章目录布隆过滤器的在Redis中的作用布隆过滤器的场景什么是布隆过滤器布隆过滤器原理Redis 集成布隆过滤器下载安装继承Redis 布隆过滤器实战添加订单ID到过滤器判断订单是否存在Redission 布隆过滤器实战 布隆过滤器的在Redis中的作用在Redis 缓存击穿（失效）、缓存穿透、缓存雪崩怎么解决？中我们说到可以使用布隆过滤器避免「缓存穿透」。我们只要记录了每个用户看过的历史记录，
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2023-08-30 08:49:38
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提到布隆过滤器总想起上大学时候学习的什么切比雪夫滤波器之类的东西(博主是学通信的)，我发现过滤器一般都是以发明人的名字命名，布隆过滤器是一种布尔型判断器，可以非常高效的判断一个物品是否在某个列表里。有人说判断一个item是否在一个item列表里，只要将所有item存在数据库，或者做一层缓存存在redis里，再遍历的查一次不就得了？这么做没问题，但是当item量巨大的时候，会出现缓存击穿等问题。布隆
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2023-09-04 14:18:05
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本篇博客我们主要介绍如何用Redis实现布隆过滤器，但是在介绍布隆过滤器之前，我们首先介绍一下，为啥要使用布隆过滤器。1、布隆过滤器使用场景比如有如下几个需求：①、原本有10亿个号码，现在又来了10万个号码，要快速准确判断这10万个号码是否在10亿个号码库中？解决办法一：将10亿个号码存入数据库中，进行数据库查询，准确性有了，但是速度会比较慢。解决办法二：将10亿号码放入内存中，比如
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2024-05-30 11:25:07
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python实现布隆过滤器及原理解析 布隆过滤器( BloomFilter )是一种数据结构，比较巧妙的概率型数据结构（probabilistic data structure），特点是高效地插入和查询，可以用来告诉你 “某样东西一定不存在或者可能存在”。这篇文章主要介绍了python实现布隆过滤器 ,需要的朋友可以参考下 在学习redis过程中提到一个缓存击穿的问
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2023-12-19 20:56:13
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本文目录本文导读一、什么是布隆过滤器（Bloom Filter）二、布隆过滤器的工作原理与设计思想三、Redis中的布隆过滤器1、安装 RedisBloom1.1、docker镜像安装1.2、直接编译2、Redis中布隆过滤器的使用四、布隆过滤器特点与使用场景总结本文导读本文系统性学习布隆过滤器（Bloom Filter），了解什么是布隆过滤器，布隆过滤器的原理，同时学习Redis中的布隆过滤器的
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2023-07-19 13:57:57
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在学习redis过程中提到一个缓存穿透的问题， 书中参考的解决方案之一是使用布隆过滤器， 那么就有必要来了解一下什么是布隆过滤器。在参考了许多博客之后， 写个总结记录一下。一、布隆过滤器简介什么是布隆过滤器？本质上布隆过滤器( BloomFilter )是一种数据结构，比较巧妙的概率型数据结构（probabilistic data structure），特点是高效地插入和查询，可以用来告诉你 “某
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2023-08-16 17:08:04
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