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
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2023-06-25 20:58:17
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前期准备 redis原生并不带布隆过滤器，需要单独下载并自行编译和加载。 1.下载redisbloom插件(redis官网下载即可) https://github.com/RedisLabsModules/redisbloom/ wget https://github.com/RedisLabsMo
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2020-09-20 22:18:00
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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
Redis实现队列功能，一般是使用LPUSH命令和BRPOP命令来配合完成。不过队列也有自己的优先级，如果存在多个队列，但是只有一个消费者，怎么实现消费的优先级？BRPOP的基本语法BLPOP LIST1 LIST2 .. LISTN TIMEOUT
第一个是键名，第二个是超时时间，单位是秒，如果列表为空或者超过了超时时间还没获取到新元素，就返回一个nil，否则返回一个含有两个元素的列表，第一
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2023-09-19 21:25:57
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要想使用redis提供的布隆过滤器，必须添加redis 4.0版本以上的插件才行，具体参照网上安装步骤。一 Docker安装RedisBloom需要先进行安装，推荐使用Docker进行安装，简单方便:docker pull redislabs/rebloom:latest
docker run -p 6379:6379 --name redis-redisbloom redislabs/reblo
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2023-10-07 16:15:55
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【引】基数很大的集合，需要我们比较某个元素是不是存在于这个集合。如果这个查询验证的频率还很高，那么如何设计呢？【方案】1.数据库查询可能我们要考虑的就是如何去分库了，然后再hash到对应的库中进行查找元素。这会是一个比较复杂，实施起来也麻烦的方案。2.HashSet对于查询的热点数据，我们也可以存于Set，即内存中，这样响应速度肯定也快，但是如何判断哪些需要在内存哪些需要放在磁盘也是需要平衡的。3
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2023-07-09 20:35:22
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一、BLPOP key [key ...] timeout
BLPOP 是阻塞式列表的弹出原语。 它是命令 LPOP 的阻塞版本，这是因为当给定列表内没有任何元素可供弹出的时候， 连接将被 BLPOP 命令阻塞。 当给定多个 key 参数时，按参数 key 的先后顺序依次检查各个列表，弹出第一个非空列表的头元素。timeout 参数表示的是一个指定阻塞的最大秒数的整型值。当 timeout 为 0
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2023-08-07 22:32:04
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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
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2013-11-10 12:15:00
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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
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2023-07-05 20:07:44
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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...
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2013-11-29 15:38:00
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#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 ...
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2021-08-31 00:23:00
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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
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set to 0. There must also be k differenthash functions defined, each of whichmaps or hashes some
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2023-07-07 11:05:38
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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
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bitset的好处很多，尤其是第一次接触到这个结构的人。觉得只需要一个key就可以很简单的处理这个标志位的数据， 甚至说几个亿的offset占用内存也会很小。但在项目实际使用过程中还是要好好算算这笔账的。bitset占用的内存是用最大的offset来决定的，根本不会管你实际要存多少有效数据，计算公式为占用内存bit = 最大offset
占用内存B = 最大offset / 8
占用内存KB =
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2023-11-06 13:30:55
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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
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背景： 有一个接口，用户传入包名列表，返回包名对应的游戏信息，可能存在恶意传入大量不存在的包名，导致跨过缓存直接查询数据库。版本说明： redis：4.0.14 spring-data-redis：1.7.11.RELEASE redisson：3.2.0项目中使用redis实现布隆过滤器的几种方式：第一种：redis bloom 模块 + redisTemplate + lua 脚本redis
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2024-07-28 10:58:01
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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...
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2013-10-17 20:48:00
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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...
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2013-11-29 15:41:00
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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。...
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2015-10-16 16:28:00
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