前言boolean 过滤器，顾名思义就是用来数据过滤，主要用来判断数据是否存在，经常用在redis 中，防止缓存失效，造成雪崩Boolean Filter布隆过滤器是一个叫“布隆”的人提出的，它本身是一个很长的二进制向量，存储的数据只能是0或1由于采用二进制向量存储(存储结构与bitmap类似)，只能存储状态数据，不存储元数据，非常节省内存空间核心：判定不在的数据一定不存在，存在的数据不一定存在
概念Bloom Filter（以下简称 BF）是一个空间高效率的概率型数据结构，用来确定一个元素是否是集合中一员。空间高效是指数据存储使用了 bit 的方式，相对来说比较紧凑，空间利用率较高。概率型是指查询时返回两种结果：“一定不在” 和 “可能在”。原理本质就是bit 数组，初始化每个 bit 都是 0，添加一个元素时， 会使用 n 个 hash 函数计算出 n 个 
本文大部分内容引自《Redis深度历险：核心原理和应用实践》，感谢作者！！！布隆过滤器作用1、布隆过滤器 (Bloom Filter)是专门用来解决去重问题的（新闻中已经看过的新闻去除，用户行为历史记录，邮箱系统的垃圾邮件过滤，爬虫URL去重；HBase、Cassandra 还有 LevelDB、RocksDB 内部都有布隆过滤器结构，布隆过滤器可以显著降低数据库的 IO 请求数量。当用户来查询某
定义和用法 FILTER_VALIDATE_BOOLEAN 过滤器把值作为布尔选项来验证。 Name: "boolean" ID-number: 258 可能的返回值： 如果是 "1"、"true"、"on" 和 "yes"，则返回 TRUE。 如果是 "0"、"false"、"off" 和 "no
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2020-06-03 08:31:00
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定义和用法 FILTER_VALIDATE_BOOLEAN 过滤器把值作为布尔选项来验证。 Name: "boolean" ID-number: 258 可能的返回值： 如果是 "1"、"true"、"on" 和 "yes"，则返回 TRUE。 如果是 "0"、"false"、"off" 和 "no
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2019-10-16 15:44:00
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SpringSecurity的总结SprngSecurity就是一系列的过滤器封装，在对servlet进行请求前进行数据过滤，完成用户的认证授权操作，针对不同的路由可以使用不同的过滤器链进行过滤。具体原理图如下：springSecurity的位置，在过滤器中，通过代理了一个过滤器进行扩展过滤器内部的结果Security过滤器排序以下是 Spring Security Filter 排序的完整列表：
# Redis布隆过滤器命令：删除过滤器
## 前言
在处理大规模数据集时，为了提高效率和减少计算资源的消耗，我们经常使用布隆过滤器（Bloom Filter）进行快速的元素查找和去重操作。Redis是一个流行的内存数据库，它集成了布隆过滤器，可以方便地进行元素的插入、查询和删除操作。
本文将详细介绍Redis布隆过滤器的删除操作，以及相应的命令和示例代码。
## Redis布隆过滤器简介
本文作者：卢玮，掌阅资深后端工程师为什么引入我们的业务中经常会遇到穿库的问题，通常可以通过缓存解决。 如果数据维度比较多，结果数据集合比较大时，缓存的效果就不明显了。 因此为了解决穿库的问题，我们引入Bloom Filter。开源项目地址：github.com/luw2007/blo…我们先看看一般业务缓存流程： 先查询缓存，缓存不命中再查询数据库。 然后将查询结果放在缓存中即使数据不存在，也
一、FFmpeg 过滤器 Filter 简介1、FFmpeg 过滤器概念2、FFmpeg 过滤器用法3、FFmpeg 过滤器工作流程4、FFmpeg 过滤器文
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
一、Redis现网常见问题解决1.1、缓存穿透——常见于不规范的key概念：访问一个不存在的key，缓存不起作用，请求会穿透到DB，流量大时DB会挂掉。解决方案：采用布隆过滤器（Bloom Filter，Redis自带），使用一个足够大的bitmap，用于存储可能访问的key，不存在的key直接被过滤；（推荐）或者访问key未在DB查询到值，也将空值写进缓存，但可以设置较短过期时间。1.2、缓存雪
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
# 使用 Shiro 过滤器与 Redis 实现认证与授权
## 引言
在 Web 应用程序的开发中，安全验证是一个必不可少的环节。Shiro 是一个功能强大且易于使用的 Java 安全框架，提供了身份验证、授权、加密等功能。而 Redis 是一个高性能的键值存储系统，可用于缓存用户信息、会话数据等。本文将介绍如何使用 Shiro 过滤器与 Redis 实现认证与授权。
## 环境准备
在
Altium中的过滤器可以完成筛选、检查功能，官方有AD19.1的帮助文档：https://www.altium.com/documentation/altium-designer/query-lang-pcbfunctions-membershipchecks-hasfootprinthasfootprint-ad?version=19.1（这个链接是精确到PCB Filter的HasFootp
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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Redis布隆过滤器布隆过滤器（Bloom Filter）是 Redis 4.0 版本提供的新功能，它被作为插件加载到 Redis 服务器中，给 Redis 提供强大的去重功能。相比于 Set 集合的去重功能而言，布隆过滤器在空间上能节省 90% 以上，但是它的不足之处是去重率大约在 99% 左右，也就是说有 1% 左右的误判率，这种误差是由布隆过滤器的自身结构决定的。俗话说“鱼与熊掌不可兼得”，
Spring常见问题解决 - @WebFilter 过滤器使用@Order控制执行顺序失效了？一. 案例复现二. 原理分析2.1 过滤器链中的对象来自哪里？2.2 总结三. 问题解决 一. 案例复现首先我来啰嗦几句。本文是使用@WebFilter 注解来装配过滤器的，与此同时，在启动类上需要加上注解@ServletComponentScan。这样，容器启动的时候，才能将自定义的过滤器注入到容器中
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
介绍二进制存储特点查询速度快解决问题缓存穿透黑名单等
原创
2022-12-13 10:25:01
319阅读
