今天在看Redis缓存穿透问题时里面讲到了布隆过滤器，研究了一番，总结一下。一、什么是布隆过滤器布隆过滤器，Bloom Filter是1970年由Bloom提出的，它是由一组哈希（Hash）函数和一个位阵列组成。布隆过滤器可以用于查询一个元素是否存在于一个集合当中，查询结果为以下二者之一：这个元素可能存在于这个集合当中。这个元素一定不存在于这个集合当中。布隆过滤器的优点是空间效率和查询时间都比一般
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2023-08-14 07:26:44
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Moodle插件之Filters（过滤器）
Moodle插件之Filters（过滤器）过滤器是一种在输出之前自动转换内容的方法。目的： 创建名为helloworld的过滤器，实现将预输出的“world”字符串替换成“hello world”，并在此基础上升级，提供替换字符串和新字符串的设置，要求过滤器根据设置进行替换。基本目录结构： 以过滤器名
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2024-02-02 16:36:39
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问题：如何判断一个元素是否存在于一个集合中最简单直观的办法就是常用的数据结构与算法---哈希表。但是哈希表的特点是必须存储每一个加入的值，所以空间复杂度与值的数目成正比，并且一般哈希表是有装载因子这个指标，所以一般空间会大于元素的个数。在海量数据的情况下并不是很合适。Bloom 过滤器就是针对海量数据情况下查询某一个元素是否存在的一种方法。其基本的思路是：找一个很大的bit数组m和k个哈希函数，每
原创
2022-11-11 11:54:47
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# Java Bloom 过滤器详解
在计算机科学领域，布隆过滤器（Bloom Filter）是一种空间效率高、用于判断一个元素是否存在于一个集合中的数据结构。布隆过滤器的主要应用场景是在需要快速判断元素是否存在，而对误判容忍度较高的情况下，比如网页爬虫中的URL去重、拼写检查等。
## 原理简介
布隆过滤器由一个位数组和多个哈希函数组成。当一个元素被加入集合时，通过多个哈希函数分别计算出多
原创
2024-07-06 06:30:25
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# 深入探索Bloom过滤器在Java中的实现
在大数据和高性能计算的时代，数据处理的效率变得尤为重要。Bloom过滤器作为一种高效的空间优化数据结构，能够快速判断一个元素是否在一个集合中。本文将详细介绍Bloom过滤器的概念、原理及其在Java中的实现，同时提供代码示例以帮助理解。
## 什么是Bloom过滤器？
Bloom过滤器是一种概率型数据结构，用于检测一个元素是否在一个集合中。其优
1. 过滤器简介1. 过滤器是什么？ Filter也称之为过滤器,过滤器是对数据进行过滤，预处理。开发人员可以对客户端提交的数据进行过滤处理，比如敏感词，也可以对服务端返回的数据进行处理。还有就是可以验证用户的登录情况，权限验证，对静态资源进行访问控制，没有登录或者是没有权限时是不能让用户直接访问这些资源的。类似的过滤器还有很多的功能，比如说编码，压缩服务端给客户端返回的各种数据，等等。2. 过
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2023-09-24 20:58:21
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Java Web之Filter过滤器原理简介与功能演示原理简介什么是FilterFilter的方法Filter的拦截路径Filter过滤器的编写步骤功能演示要求思路准备未加Filter过滤器演示添加Filetr过滤器 原理简介什么是Filter Filter被称作过滤器，其基本功能就是对Servlet容器调用Ser
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2023-07-04 12:06:43
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1. ##web.xml配置
<filter>
<filter-name>demo1</filter-name>
<filter-class>cn.itcast.web.filter.FilterDemo1</filter-class>
</filter>
<
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2023-09-19 21:25:24
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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。 如果想要判断一个元素是不是在一个集合里，一般想到的是将所有元素保存起来，然
原创
2016-05-12 22:24:53
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m Filter不适合那些“零错误”的应用场合。而在能容忍低错误率的应用场合下，Bloom Filter通过极少的错误换取了存储空间的极大节省。原理Bloom Fi
原创
2021-07-09 16:49:27
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布隆过滤器本质上是一种数据结构 设计得十分精巧 特点是高效的插入和查询 可以用来告诉你 某种东西是否一定不存在。 false is ...
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2020-10-24 00:28:00
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布隆过滤器（Bloom Filter）是一种基于 Bitmap 的概率数据结构，它用于快速判断一个元素是否在一个集合中。虽然它不能完全准
# 下面给出python的实现，使用murmurhash算法 import mmh3 from bitarray import bitarray # zhihu_crawler.bloom_filter # Implement a simple bloom filter with murmurhas
原创
2021-07-09 16:00:57
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一：何为缓存穿透举个栗子，当用户查询一个数据，首先查redis内存数据库发现没有，即缓存没命中。于是向持久层数据库（mongo，mysql等）查询，发现也没有，于是本次查询失败。当用户很多的时候，缓存都没有命中，于是都去请求了持久层数据库。这会给持久层数据库造成很大的压力，这就是缓存穿透。缓存穿透和缓存击穿的区别：缓存击穿，是指一个key非常热点
原创
2022-02-11 17:58:59
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目录
Bloom Filter简介
布隆过滤器的原理
布隆过滤器的实现
使用guava实现
使用redis实现
Bloom Filter简介
Bloom Filter 布隆过滤器，由一个叫布隆的小伙子提出，故而用他的名字来命名，可以判断元素是否在指定集合中。
常见的应用场景
避免缓存击穿
爬虫：过滤新抓取到的url，已抓取存储的就不再处理
黑白名单：过滤垃圾邮件（检
原创
2021-09-07 15:59:34
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# 使用StringRedisTemplate操作Bloom Filter解决实际问题
## 引言
在当今的大数据时代，处理大规模数据时，经常会遇到如何高效判断某个元素是否存在的问题。Bloom Filter作为一种空间节省的概率型数据结构，可以用来解决这个问题。本文将通过Spring的`StringRedisTemplate`来实现Bloom Filter，并展示如何在实际项目中应用。
#
一、简介Bloom Filter是1970年由Bloom提出的，最初广泛用于拼写检查和数据库系统中。近年来，随着计算机和互
原创
2022-08-04 17:26:56
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数学之美系列二十一 － 布隆过滤器（Bloom Filter）2007年7月3日 上午 09:35:00发表者：Google（谷歌）研究员 吴军 From:http://www.googlechinablog.com/2007/07/bloom-filter.html在日常生活中，包括在设计计算机软件时，我们经常要判断一个元素是否在一个集合中。比如在字处理软件中，需要检查一个英语单词是否
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精选
2010-01-27 22:37:58
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原文链接：http://blog.csdn.net/qq_38646470/article/details/794316591.概念：如果想判断一个元素是不是在一个集合里，一般想到的是将所有元素保存起来，然后通过比较确定。链表，树等等数据结构都是这种思路.但是随着集合中元素的增加，我们需要的存储空间越来越大，检索速度也越来越慢。不过世界上还有一种叫作散列表（又叫哈希表，Hashtable）的数据结
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2018-03-03 17:39:01
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一 前言
假如有一个15亿用户的系统，每天有几亿用户访问系统，要如何快速判断是否为系统中的用户呢？
方法一，将15亿用户存储在数据库中，每次用户访问系统，都到数据库进行查询判断，准确性高，但是查询速度会比较慢。
方法二，将15亿用户缓存在Redis内存中，每次用户访问系统，都到Redis中进行查询判断，准确性高，查询速度也快，但是占用内存极大。即使只存储用户ID，一个用户ID一个字符，则15亿*
原创
2021-07-12 17:59:08
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