深度解析布谷鸟过滤器0 引言布隆过滤器（Bloom Filter），诞生于UNIX元年（1970年）的一个老牛逼的过滤器，与时间戳同寿，经久不衰老而弥坚，查重性能至今令人非常满意。美中不足的是有一点误判率并且支持删除元素比较困难。44年后，卡内基梅隆大学的Bin Fan等人发了篇文章，标题是《布谷鸟过滤器：雀食吊过布隆》，号称有更好的空间利用率、更高的性能、更低的误判率、对删除操作更好的支持。听起
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2023-10-16 02:33:45
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缓存穿透缓存穿透是指请求了缓存和数据库中都没有的数据，频繁请求这类数据，那么数据库就要频繁响应这种不必要的查询，会导致数据库压力过大。那么如何将这些请求阻挡在外呢?主要有两个思路：1.从缓存和数据库中都取不到得数据，这时也可以将key-value对写为key-null，缓存有效时间可以设置短点，如两分钟2.使用过滤器布隆过滤器布隆过滤器(Bloom Filter)大概的思路就是,当你请求的信息来的
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2023-10-27 09:35:20
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布谷鸟过滤器一、布隆过滤器二、布谷鸟过滤器三、优缺点四、参考资料一、布隆过滤器布隆过滤器有exists方法通过对位数组的hash计算判断某元素是否在集合中，实现去重功能。但布隆过滤器有一下缺点： 不支持反向删除元素：一旦对位数组进行了赋值，无法将其删除。查询性能弱：布隆过滤器使用多个hash函数计算 ...
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2021-11-01 10:23:00
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大家都知道,在计算机中,IO一直是一个瓶颈,很多框架以及技术甚至硬件都是为了降低IO操作而生,今天聊一聊过滤器,先说一个场景:我们业务后端涉及数据库,当请求消息查询某些信息时,可能先检查缓存中是否有相关信息,有的话返回,如果没有的话可能就要去数据库里面查询,这时候有一个问题,如果很多请求是在请求数据库根本不存在的数据,那么数据库就要频繁响应这种不必要的IO查询,如果再多一些,数据库大多数IO都在响
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2023-11-25 17:57:27
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# Java布谷鸟过滤器实现指南
布谷鸟过滤器（Cuckoo Filter）是一种高效的空间利用率和查找性能的概率数据结构，适用于大规模数据集的检查。本文将带你从头开始实现一个简单的Java布谷鸟过滤器。
## 整体流程
首先，让我们来了解实现布谷鸟过滤器的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 定义数据结构 |
| 2 | 实现插入功能
原创
2024-10-16 03:30:35
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这一篇讲的是布谷过滤器(cuckoo fliter)，这个名字来源于更早发表的布谷散列(cuckoo hash)，尽管我也不知道为什么当初要给这种散列表起个鸟名=_=由于布谷过滤器本身的思想就源自于布谷散列，那么我们就从布谷散列开始说它的设计思想。产生布谷散列表的一个重要背景是人们对于球盒问题的分析：给定N个球，随机的放在N个盒子里，在装球最多的盒子里，球的个数的期望是多少？答案是Θ(logN/l
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2024-01-02 11:01:44
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# Java布谷鸟过滤器实现
## 简介
在这篇文章中，我将向你介绍如何使用Java实现布谷鸟过滤器。布谷鸟过滤器是一种高效的数据结构，用于判断一个元素是否存在于集合中。它的特点是占用空间小、查询效率高，适用于处理大量数据。
## 整体流程
下面是实现Java布谷鸟过滤器的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1. 创建布谷鸟过滤器对象 | 创建一个布谷鸟过滤
原创
2023-09-18 03:21:38
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1.概述缓存穿透：当查询的数据在缓存（redis）中没有时，一般业务上就会去查询数据存储（数据库），这种情况称为缓存穿透。穿透的数量太大会造成数据存储撑不住（数据库）而宕机。解决思路：用一个结构来记录哪些数据是存在于缓存中的。但这个结构不能太长，要是把所有缓存中的数据都 单独记一条在某个结构中，那就相当于又造了个缓存，完全失去意义。目前常用的方案是布隆过滤器或者布谷鸟过滤器来解决缓存穿透问题。2.
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2024-02-21 23:23:07
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常用
端口对照
端口：0 服务：Reserved 说明：通常用于分析操作系统。这一方法能够工作是因为在一些系统中“0”是无效端口，当你试图使用通常的闭合端口连接它时将产生不同的结果。一种典型的扫描，使用IP地址为0.0.0.0，设置ACK位并在以太网层广播。 端口：1 服务：tcpmux 说
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2023-10-22 08:25:25
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一、布隆过滤器定义：布隆过滤器（Bloom Filter，BF）从形式上看是一个bit数组，也是一种概率型的数据结构（probabilistic data structure），是一个很长的二进制位图和一系列随机映射函数或哈希函数。当插入某个元素时，使用多个不同的哈希函数生成不同的哈希值，并对指向的位置置为1。特点是高效地插入和查询，可以用来告诉你“某样东西一定不存在或者可能存在”。优点：1）相对
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2024-04-18 14:03:01
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1、下载安装免费版或者收费版，这里就不演示了 打开BurpSuite之后的界面像这样，点击Proxy和options，这里可以看见IP：127.0.0.1和端口80802、选中IP，勾选running 可以看到报错了，显示该端口已经被占用 解决：重新添加个IP和端口 添加之后，运行成功 3、打开控制面板→大图标→Internet选项4、连接→局域网设置 5、选择为LAN使用代理服务器，地址和端口和
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2024-01-30 21:53:56
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大家都知道,在计算机中,IO一直是一个瓶颈,很多框架以及技术甚至硬件都是为了降低IO操作而生,今天聊一聊过滤器,先说一个场景:我们业务后端涉及数据库,当请求消息查询某些信息时,可能先检查缓存中是否有相关信息,有的话返回,如果没有的话可能就要去数据库里面查询,这时候有一个问题,如果很多请求是在请求数据库根本不存在的数据,那么数据库就要频繁响应这种不必要的IO查询,如果再多一些,数据库大多数IO都
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2024-01-28 06:23:44
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1、本质寻找最值的算法2、算法的基本思想此算法结合莱维飞行寻找函数最小值。其中莱维飞行简单来说就是产生一种随机步长的算法，以短步长为主，偶尔产生长步长，避免函数新解取到被求解方程式的局部最小值。求解最小值的过程中出现最优解的迭代过程主要有两种迭代思路（结合自然界布谷鸟的借巢育子的行为）：（1）采用莱维飞行的路径来寻找较优解（布谷鸟首先采用莱维飞行找窝下蛋）；（2）找到的较优解有一定的概率Pa被替换
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2024-04-15 17:19:53
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# 布谷鸟过滤器 Python实现
## 引言
在现代社会中，电子邮件已经成为了人们生活和工作中不可或缺的一部分。然而，随着电子邮件的流行，垃圾邮件的数量也呈指数级增长，给人们的日常工作带来了很大的困扰。为了解决这个问题，许多过滤器技术被开发出来，其中布谷鸟过滤器是一种比较有效的方法。
布谷鸟过滤器是一种基于概率的过滤器，它可以根据已经观察到的事件的概率来判断新的事件是否属于某个类别。在垃圾
原创
2023-11-08 04:32:16
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预防缓存穿透方案 - 布隆过滤器/布谷鸟过滤器缓存穿透解决方案布隆过滤器说明原理使用布谷鸟过滤器 缓存穿透解决方案本文是预防缓存穿透，并不是预防缓存击穿，缓存击穿需要自己写同步方法，这里不多说缓存击穿问题，缓存雪崩和击穿看这一种是通过保存null值，和提前限制条件，来确保不会出现缓存穿透，这种方式在黑客随机访问的情况下，会不停的保存不必要的null值，redis内存使用会浪费很多。
一种是使用过
定义：CuckooHash（布谷鸟散列）是为了解决哈希冲突问题而提出，利用较少的计算换取较大的空间。
特点：
占用空间少，查询速度快。
来源：之所以起这个名字是因为布谷鸟生性贪婪，不自己筑巢，而是在别的鸟巢里面鸟蛋孵化，先成长的幼鸟会将别的鸟蛋挤出，这样独享“母爱”，类似于哈希冲突处理过程
算法描述:使用hashA、hashB计算
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2024-05-30 07:09:56
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布隆过过滤器用于解决 缓存穿透问题布隆过滤器 本质就是二进制 01组成的二进制数组，工作原理也很简单 就是判断用户访问的数据是否存在于缓存中，布隆过滤器工作原理前置知识 哈希函数：通过同一个哈希函数 得到的哈希值不相同 那么两个哈希值原始输入的值肯定是不同的。通过同一个哈希函数，得到的哈希值相同， 两个哈希值的原始值有可能相同 有可能不同。总结下来也就是 哈希值不同 原来的值肯定不同
# Redis 布谷鸟过滤器简介
在现代互联网应用中，处理海量数据时常面临一个难题：如何高效地判断某个元素是否存在于一个集合中。在这种情况下，布谷鸟过滤器（Cuckoo Filter）作为一种高级的概率数据结构，能够以较低的内存消耗实现高效的查询。Redis 作为一个广泛使用的键值存储系统，也引入了布谷鸟过滤器，以便优化其数据处理能力。
## 什么是布谷鸟过滤器？
布谷鸟过滤器是一种基于哈希
# 布谷鸟过滤器在Redis中的实现指南
布谷鸟过滤器（Cuckoo filter）是一种高效的空间节约性数据结构，主要用于支持快速的集合类操作，如查找、删除和插入。在本文中，我们将探讨如何在Redis中实现布谷鸟过滤器。这个过程可以简单分为以下步骤：
## 流程步骤概述
| 步骤 | 描述 |
|------|-------------------
用于判断一个元素是否在一个集合中一个元素占一个bit，初始化为0或1如何计算 拥有k个hash函数，一个元素加入，进行k次计算得到k个hash值，根据hash值，在维数组中把对应下标位置标为1如何判断 将元素进行k次哈希运算，得k个值，在数组中判断每个数组是否都为1False positives概率 ——误差率由于hash 冲突本来不在布隆过滤器的数据，查询时显示在里面容量越大，误差下降，插入元素
