java过滤器能够对目标资源的请求和响应进行截取。过滤器的工作方式分为四种，配置在<dispatcher></dispatcher>中。<filter>指定一个过滤器。
<filter-name>用于为过滤器指定一个名字，该元素的内容不能为空。
<filter-class>元素用于指定过滤器的完整的限定类名。
<init-param
转载
2023-07-04 12:06:45
70阅读
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
转载
2013-11-10 12:15:00
147阅读
2评论
一个元素是否属于某个集合时，有可能会把不属于这个集合的元
转载
2023-07-05 20:07:44
76阅读
在这篇博文中，我将详细探讨如何通过 Redis 中的位图（bitmap）实现布隆过滤器（Bloom Filter）的原理、架构及其应用场景。
随着大数据技术的迅速发展，布隆过滤器作为一种用于判断元素是否在集合中的概率型数据结构，受到了广泛的关注。布隆过滤器可以高效地判断某个元素是否存在于一个可能很大的数据集里，它以固定的空间复杂度提供了快速的查询效率。然而，其主要问题是能产生假阳性，意味着可能会
Bloom Filter概念和原理 焦萌 2007年1月27日 Bloom Filter是一种空间效率很高的随机数据结构，它利用位数组很简洁地表示一个集合，并能判断一个元素是否属于这个集合。Bloom Filter的这种高效是有一定代价的：在判断一个元素是否属于某个集合时，有可能会把不属于这...
转载
2013-11-29 15:38:00
57阅读
2评论
#include <stdio.h> #include <stdlib.h> void set_bitmap(char* b, unsigned int i) { b[i / 8] |= 1 << (i & 7); } void unset_bitmap(char* b, unsigned int ...
转载
2021-08-31 00:23:00
68阅读
2评论
么Bloom filter不会返回假（即不存在），也就是说false negative是不可能的。
原创
精选
2023-06-04 22:47:30
286阅读
set to 0. There must also be k differenthash functions defined, each of whichmaps or hashes some
转载
2023-07-07 11:05:38
67阅读
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。
原创
2021-07-09 15:49:37
475阅读
安装及使用布隆过滤器以前的文章有布隆去重的原理，今天来个使用 Redis5中BloomFilter和Redisson 安装及使用Centos7 上 Redis 5.x 安装及使用布隆过滤器（BloomFilter ）1 进入redis安装目录：cd /usr/local/redis-5.0.4
2. 下载插件： git clone https://github.com/RedisBloom/Re
转载
2023-06-25 20:58:17
174阅读
Counting Bloom Filter是 改进型，将记录标准的存在位0和1，扩展为计数器counter。记录有几个元素。插入加一，删除减一。多占几倍存储空间。 标准的Bloom Filter是一种简单的数据结构，只有插入，查询两个操作。不支持删除操作，所以静态集合上可以很...
转载
2013-10-17 20:48:00
188阅读
2评论
背景最近有一个项目是点击日志（10亿/天）实时计算，架构上简单来说就是利用flunted去从前端机收集原始日志，然后发给Kafka，Spark消费日志并计算保存结果到Redis。Kafka的Producer和Consumer端的配置是异步且保证不丢消息，因此当超时发生时，就可能会导致消息的重发或者重复消费，需要在消费环节保证幂等。Spark消费逻辑主要是根据多个维度进行计数计算，因此，我们需要在计
原创
2021-03-20 11:59:25
588阅读
Bloom Filter概念和实现原理背景我们在判断某一个元素是否在某个集合里面时，一般是将集合里面的所有元素都保存下来，然后直接读取磁盘上的数据再进行判断，但是如果数据量很大，此时读取速度就会降低，这时我们可以将数据提前存储到内存中，内存读取速度会快很多，但是数据量在逐渐增大时，内存的开销也在逐渐增大，检索的时间也会变长。此时，在数据量特别大的情况下，需要一个时间和空间上都具有优势的数据结构。介
原创
2024-07-22 11:39:29
91阅读
1 Bloom filter 计算方法 如需要判断一个元素是不是在一个集合中，我们通常做法是把所有元素保存下来，然后通过比较知道它是不是在集合内，链表、树都是基于这种思路，当集合内元素个数的变大，我们需要的空间和时间都线性变大，检索速度也越来越慢。 Bloom filter 采用的是哈希函数的...
转载
2013-11-29 15:41:00
84阅读
2评论
是一种hash方法，其实核心思想就是，将一个字符串通过多个普通hash函数映射到hash表上，然后再进行检索的时候同样计算hash函数，如果全都都hash表上出现过，那么说明有极大的可能出现过，如果没有出现那么一定没有出现过。可以通过公式计算采取多少个普通hash函数和多大映射空间使正确率变得最低。...
转载
2015-10-16 16:28:00
202阅读
2评论
1.把第一个URL按照三种Hash算法，分别生成三个不同的Hash值。 2.把第二个URL也按照三种Hash算法，分别生成三个不同的Hash值。 3.依次比较每一个Hash结果，只有当全部结果都相等时，才判定两个URL相同。 具体怎样映射呢？流程如下：1.创建一个空的Bitmap集合。 2.把第一个 ...
转载
2021-10-29 10:39:00
132阅读
2评论
如何查看一个东西是否在有大量数据的池子里面？ Bloom Filter(布隆过滤器)是一种空间效率很高的随机数据结构，它利用位数组很简洁地表示一个集合，并能判断一个元素是否属于这个集合。Bloom Filter的这种高效是有一定代价的：在判断一个元素是否属于某个集合时，有可能会把不属于这个集合的元素
转载
2021-05-12 13:32:00
351阅读
Bloom Filter实现大数据集查询 1、什么情况下需要布隆过滤器？ 先来看几个比较常见的例子 字处理软件中，需要检查一个英语单词是否拼写正确 在 FBI，一个嫌疑人的名字是否已经在嫌疑名单上 在网络爬虫里，一个网址是否被访问过 yahoo, gmail等邮箱垃圾邮件过滤功能 这几个例子有一个共
转载
2020-05-13 22:24:00
81阅读
2评论
布隆过滤器原理很简单：就是把一个字符串哈希成一个整数key，然后选取一个很长的比特序列，开始都是0，在key把此位置的0变为1；下次进来一个字符串，哈希之后的值key，如果在此比特位上的值也是1，那么就说明这个字符串存在了。如果按照上面的做法，那就和哈希算法没有什么区别了，哈希算法还有重复的呢。布隆过滤器是将一个字符串哈希成多个key，我还是按照书上的说吧。先建立一个16亿二进制常量，然后将这16
转载
精选
2016-04-01 14:39:16
2031阅读
本文介绍的是我用Scala实现的Bloom filter。 源代码在github（https://githu
转载
2022-05-07 15:28:47
304阅读
