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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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
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2023-08-20 18:40:48
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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
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2023-06-28 16:22:24
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文章目录布隆过滤器的在Redis中的作用布隆过滤器的场景什么是布隆过滤器布隆过滤器原理Redis 集成布隆过滤器下载安装继承Redis 布隆过滤器实战添加订单ID到过滤器判断订单是否存在Redission 布隆过滤器实战 布隆过滤器的在Redis中的作用在Redis 缓存击穿（失效）、缓存穿透、缓存雪崩怎么解决？中我们说到可以使用布隆过滤器避免「缓存穿透」。我们只要记录了每个用户看过的历史记录，
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2023-08-30 08:49:38
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本文目录本文导读一、什么是布隆过滤器（Bloom Filter）二、布隆过滤器的工作原理与设计思想三、Redis中的布隆过滤器1、安装 RedisBloom1.1、docker镜像安装1.2、直接编译2、Redis中布隆过滤器的使用四、布隆过滤器特点与使用场景总结本文导读本文系统性学习布隆过滤器（Bloom Filter），了解什么是布隆过滤器，布隆过滤器的原理，同时学习Redis中的布隆过滤器的
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2023-07-19 13:57:57
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python实现布隆过滤器及原理解析 布隆过滤器( BloomFilter )是一种数据结构，比较巧妙的概率型数据结构（probabilistic data structure），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”。这篇文章主要介绍了python实现布隆过滤器 ,需要的朋友可以参考下 在学习redis过程中提到一个缓存击穿的问
在学习redis过程中提到一个缓存穿透的问题， 书中参考的解决方案之一是使用布隆过滤器， 那么就有必要来了解一下什么是布隆过滤器。在参考了许多博客之后， 写个总结记录一下。一、布隆过滤器简介什么是布隆过滤器？本质上布隆过滤器( BloomFilter )是一种数据结构，比较巧妙的概率型数据结构（probabilistic data structure），特点是高效地插入和查询，可以用来告诉你 “某
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2023-08-16 17:08:04
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1.什么是布隆过滤器百度的概念：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比一般的算法要好的多，缺点是有一定的误识别率和删除困难。 2.优点相比于其它的数据结构，布隆过滤器在空间和时间方面都有巨大的优势。布隆过滤器存储空间和插入/查询时间
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2023-07-05 23:49:12
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你在么？在！一定在么？不在！一定不在么？你想要100%的准去性，还是99%的准确性附带较高的速度和较小的资源消耗。任何算法都是时间效益、资源消耗、准确性的平衡（1天的时间 10元的投入 生产10个单位的产品，还是 0.6天的时间 6元的投入 生产9个单位的产品）存在即合理，只是在不同场景下的不同选择。1.布隆过滤器百度百科
布隆过滤器（Bloom Filter）是1970年由布隆提出的
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2023-08-11 20:24:44
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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比一般的算法要好的多，缺点是有一定的误识别率和删除困难。本质上布隆过滤器是一种数据结构，比较巧妙的概率型数据结构（probabilistic data structure），特点是高效地插入和查询，可以用来
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2023-08-08 11:09:56
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一、前言 布隆过滤器的作用是判断一个元素是否存在于一个集合中。 比如有一个集合存储了全国所有人的身份证号码，那么该集合大小有十几亿的大小，此时如果判断一个身份证是否存在于该集合中，最简单也是最笨的办法就是遍历集合
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2023-06-14 22:17:17
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布隆过滤器，看名字就知道，不就是一个过滤器么！首先，过滤器大家都知道，像筛子啊，纱网啊等用来过滤大颗粒的工具。使用过滤器可以过滤一些不需要的东东，最终获取我们想要的。还记得某个矿泉水的广告么，全部工序经过20道以上的过滤流程！牛皮爆了！可能过滤沙子什么的也都算一层过滤吧！【微微一笑：呵呵】前几天，看Redis方面的东西的时候，看到了一个结构，叫做BitMap，等看完之后，我打呼：好家伙
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2023-09-19 21:46:33
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布隆过滤器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比一般的算法要好的多，缺点是有一定的误识别率和删除困难。但是布隆过滤器可以控制错误率。具体的布隆过滤器相关的内容可查找相关资料，非常详细，其优势就是占用内存比hash表要小得多，非常适合用于做过滤的场景Guava中的布隆过滤器Guava是google开发的java基础
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2023-07-07 16:58:56
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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,
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2023-08-10 12:17:52
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布隆过滤器（Bloom Filter），是一个很长的二进制向量和一系列随即映射函数。布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中，它的空间效率和查询时间都远超一般的算法，但是有一定的误识别率和删除困难。原理当一个元素被加入到集合中时，通过k个散列函数将这个元素映射称一个位数组的k个点，把他们设置为1。检索时，我们只需要看 这些点是否都是1就知道集合中有没有了；如果这些点中有任何一个0，则被检索元
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2023-08-12 15:19:58
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一：概念缓存穿透：查询一条不存在的数据，缓存中没有，则每次请求都打到数据库中，导致数据库瞬时请求压力过大，多见于爬虫恶性攻击布隆过滤器：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比一般的算法要好的多，缺点是有一定的误识别率和删除困难。原理：使用二进
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2023-08-01 14:40:37
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目录1. 布隆过滤器(Bloom filter)2. 假阳性概率分析(Probability of false positives)哈希函数个数 k 的确定3. 时间/空间复杂度3.1 时间3.2 空间4. 优缺点4.1 优点4.2 缺点5. 常见应用场景6. 实现1. 布隆过滤器(Bloom filter)简单的说，布隆过滤器由一个长度为 m 的位数组和 k 个哈希函数组成。数组初始化为0。当添
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2023-08-08 08:48:54
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其实对布隆过滤器的了解是因为“布隆”这个英雄！哈哈哈哈哈哈。 布隆过滤器的使用场景： 我们都知道，我们只要在浏览器的地址栏中输入url就可以访问自己想要访问的资源了，比例如http://www.baidu.com 但是有些网站你前一阵子还可以访问，但是最近访问的时候发现访问时报404，这时什么原因呢？也许是服务器被开发人员主动的关闭了，也许该网站所提供的资源不符合社会主义核心
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2023-08-08 08:47:38
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content{:toc}布隆过滤器原理布隆过滤器是用来判断一个元素是否出现在给定集合中的重要工具，具有快速，比哈希表更节省空间等优点，而缺点是存在一定的误识别率(fast-positive)，也就是它可能会把不是集合内的元素判定为存在于集合内，不过这样的概率相当小。其原理也比较简单，如图所示，S 集合中有 n 个元素，利用 k 个哈希函数，将 S 中的每个元素映射到一个长度为 m 的位(bit)
文章目录布隆过滤器的使用场景布隆过滤器实现原理布隆过滤器的误差 布隆过滤器的使用场景在redis缓存的那篇文章中，讲到了出现缓存穿透的时候，因为redis和数据库都没有数据，所以如果出现大量的空返回，这样无意义的值，大量的查询打到redis和数据库当中，会对两者的性能产生较大的性能影响。所以在这里我们使用布隆过滤器（bloom filter）在进入redis查询前来判断所要查询的数据是否存在。下
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2023-08-04 20:28:56
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