日常开发中，一个常见需求是判断一个元素是否在一个集合中。比如当你在浏览器中输入一个网址的时候，浏览器会判断网址是否在黑名单里。通常的解决方案是直接查询数据库，看看是否存在相关的记录，不过这往往会比较慢，于是我们又会引入缓存来提升速度，可是当数据比较多的时候，缓存会消耗大量的内存。有没有既速度快又节省内存的解决方案呢？本文介绍一种算法：布隆过滤器（Bloom filter[1]）。所谓布隆过滤器，是
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
LOL：布隆才是联盟最尽职的辅助，一个盾技能全都挡虽然说辅助一哥的位置经常是锤石、泰坦之类的英雄，不过从尽职尽责上面来说，辅助一哥的位置绝对应该是布隆的，他在保护AD方面绝对是足够尽职了，可以将所有打向AD的伤害给挡下来，那我们就看看布隆的盾能挡住多少技能吧！和布隆的盾类似的就是亚索的风墙了，不过亚索风墙只能抵挡一些有弹道的飞行物，普攻的子弹也会算城市飞行物，所以才能被挡下来，潘森的E明确表示挡住
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
关于BloomFilter先要了解什么是hash函数。哈希函数布隆过滤器离不开哈希函数，所以在这里有必要介绍下哈希函数的概念，如果你已经掌握了，可以直接跳到下一小节。哈希函数的性质:经典的哈希函数都有无限大的输入值域(无穷大)。经典的哈希函数的输出域都是固定的范围(有穷大，假设输出域为S)当给哈希函数传入相同的值时，返回值必一样当给哈希函数传入不同的输入值时，返回值可能一样，也可能不一样。输入值会
前言在「面试」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
上次说了redis穿透的问题，现在我们来解决一下吧，首先redis穿透是因为一个key在redis中未查询到，而频繁查询mysql导致mysql崩溃的问题。解决方案一是可以在未查询到的redis中添加一个空的key但这种做法还是不太妥当，解决方案二使用集合存储进行判断该key是否存在，而不是频繁查询mysql导致mysql崩溃，在使用map集合时，我们得想到map集合如果存储的数据量过多占用的资源
我们知道，在用户和DB之间加入缓存可以有效缓解DB存取数据的性能瓶颈。就以Redis为例，缓存可以把DB中的数据以一个key-value的形式放入内存以便降低请求的平均延时，然而在流量洪峰之后很可能出现大范围key失效的缓存雪崩问题，除了设置key存活时间的偏移量，还可以通过BloomFilter布隆过滤器来解决缓存雪崩问题。一、查询原理布隆过滤器，可以说是一个二进制向量和一系列随机映射函数实现。
MySQL数据库四种数据类型：布尔类型、微整型、枚举类型和集合类型，都逐一分析这四种数据类型的特性，以及针对每种数据类型做相应的深入分析和案例测试，挖掘出MySQL手册没有详细写清楚的部分，相关技术文章可以从数据类型系列第一篇文章MySQL数据库数据类型之ENUM、SET、BOOL/BOOLEAN、TINYINT特性介绍开始阅读。本文内容属于基于在此之前分享的9篇关于四种数据类型的文
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，
转载
2023-08-30 08:49:38
82阅读
什么是布隆过滤器布隆过滤器是一种内存友好的数据结构，它可以高效地判断一个元素是否存在于一个集合中，以及大幅减少磁盘/数据库等IO操作。与哈希表和树等数据结构不同，它可以实现非常高的查找速度和存储效率，适用于需要快速并且高效地处理大数据集的场景。布隆过滤器原理布隆过滤器的基本思想是使用多个哈希函数对元素进行多次哈希，然后在对应的位上置位。其中K个互不相关的哈希函数会把元素映射成K个整数值，这些整数值
转载
2023-06-26 23:02:40
83阅读
常见的一台MySql服务器的并发量为600左右redis数据类型：(9种) string、hash、list、set、zset、bitmap、hyperloglogs、geo、streams爬虫判断url是否爬取过？url地址过滤方法布隆过滤器BloomFilter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结构（probabilistic data structure），特点是高效地插入
布隆过滤器主要用于判断一个元素是否在一个集合中。假如某个数据集很大 ,比如说在 Mysql 中 ,数据量很大 ,即使加上了索引 ,大量的查询也会影响性能 (缺页,底层IO等)而布隆过滤器就是为了解决这种问题 ,可以看到一个值通过多个 hash 函数在一个 bitmap 中进行 01赋值 .查询某个变量的时候我们只要看看这些点是不是都是 1 就可以大概率知道集合中有没有它了
- 如果这些点有任何一个
转载
2023-06-28 16:03:59
81阅读
前言前面在说缓存穿透的时候说到解决方案的时候正好有提到布隆过滤器，正好现在就来说一说这个布隆过滤器是怎么一回事，在说布隆过滤器之前可能需要先说下位图算法位图位图（Bitmap），又称栅格图（英语：Raster graphics）或点阵图，是使用像素阵列(Pixel-array/Dot-matrix点阵)来表示的图像（摘自百度百科）。我们可以理解为是一个 bit 数组，每个元素存储数据的状态（由于每
转载
2023-08-12 15:20:13
71阅读
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。Bloom Filter原理当一个元素被加入集合时，通过K个散列函数将这个元素映射成一个位数组中的K个点，把它们置为1。检索时，我们只要看看这些点是不
转载
2023-08-20 14:57:17
90阅读
在程序的世界中，布隆过滤器是程序员的一把利器，利用它可以快速地解决项目中一些比较棘手的问题。如网页 URL 去重、垃圾邮件识别、大集合中重复元素的判断和缓存穿透等问题。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
转载
2023-10-25 15:45:08
41阅读
目录一、布隆过滤器BloomFilter1.1、面试题1.2、 布隆过滤器简介1.2.1、设计思想 1.3、特点 1.4、布隆过滤器原理 1.4.1、实现原理与数据结构 1.4.2、添加key、查询key 1.4.3、hash冲突导致数据不精准 1.4.4、三步骤 1.4.5、布隆过滤器误判，为什么不要删除
布隆过滤器（Bloom Filter）引出布隆过滤器（判断元素是否存在）布隆过滤器介绍（概率型数据结构）布隆过滤器的原理（二进制 + 哈希函数）布隆过滤器的误判率（公式）布隆过滤器的实现布隆过滤器的构造布隆过滤器 - 添加元素设置指定位置元素的二进制值为1布隆过滤器 - 判断元素是否存在查看指定位置的二进制的值布隆过滤器 - 完整代码10亿网站爬虫问题 数据结构与算法笔记：恋上数据结构笔记目录引
转载
2023-10-12 07:34:54
120阅读
# 使用 Redis 实现布隆过滤器
## 引言
在现代数据处理和存储中，有时我们需要在性能和内存之间找到平衡。布隆过滤器（Bloom Filter）是一种空间效率极高的概率数据结构，用于测试一个元素是否在一个集合里面。它支持快速查询，但可能会出现假阳性（即判定一个元素在集合中，但实际上不在）。Redis 是一个优秀的键值存储系统，它支持多种数据结构，布隆过滤器便是其中之一。本文将介绍如何在
我们在使用新闻客户端看新闻时，它会给我们不停地推荐新的内容，它每次推荐时要去重，去掉那些已经看过的内容。问题来了，新闻客户端推荐系统如何实现推送去重的？ 会想到服务器记录了用户看过的所有历史记录，当推荐系统推荐新闻时会从每个用户的历史记录里进行筛选，过滤掉那些已经存在的记录。问题是当用户量很大，每个用户看过的新闻又很多的情况下，这种方式，推荐系统的去重工作在性能上跟的上么？
