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
布隆过滤器 本质上布隆过滤器是一种概率型数据结构（probabilistic data structure），特点是高效地插入和查询，可以用来知道 “某样东西一定不存在或者可能存在”。 相比于传统的 List、Set、Map 等数据结构，它更高效、占用空间更少，但是缺点是其返回的结果是概率性的，而不 ...
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2021-04-23 20:19:00
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如果想判断一个元素是不是在一个集合里，一般想到的是将集合中所有元素保存起来，然后通过比较确定。链表、树、散列表（又叫哈希表，Hash table）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。同时检索速度也越来越慢，上述三种结构的检索时间复杂度分别为：O(n), O(log n), O(n/k)。
讲述布隆过滤器的原理之前，我们先思考一下，通常你判断某个
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2021-08-17 15:02:38
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引言在介绍布隆过滤器之前我们首先引入几个场景。场景一在一个高并发的计数系统中，如果一个key没有计数，此时我们应该返回0，但是访问的key不存在，相当于每次访问缓存都不起作用了。那么如何避免频繁访问数量为0的key而导致的缓存被击穿？有人说， 将这个key的值置为0存入缓存不就行了吗？确实，这是一个好的方案。大部分情况我们都是这样做的，当访问一个不存在的key的时候，设置一个带有过期时间的标志，然
原创
2022-05-31 09:06:54
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什么是布隆过滤器 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，可以用来告诉
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2021-11-04 07:44:00
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假设你现在要给项目添加IP黑名单功能，此时你手上有大约 1亿个恶意IP的数据集，有一个IP发起请求，你如何判断这个IP在不在你的黑名单中？
我是廖志伟，一名Java开发工程师、幕后大佬社区创始人、Java领域优质创作者、CSDN博客专家。拥有多年一线研发经验，研究过各种常见框架及中间件的底层源码，对于大型分布式、微服务、三高架构（高性能、高并发、高可用）有过实践架构经验。
原创
2022-05-17 10:16:51
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布隆过滤器，一种数据结构，用于判断一个东西一定不存在或有可能存在。其本质，是一个bit数组。它将一个对象分在或有可能存在。但是由上可知...
文章目录布隆过滤器简介适用场景布隆过滤器原理举例codeBytesBloomFilter测试用例Testindex(i), 即index(i) = HA...
布隆过滤器的作用就是判断元素，在某个元素集中是否存在。 hashmap的问题实际上hashmap也能达到同样的效果，但与布隆过滤器的区别如下：hashmap的大致原理就是，把所有装入的键值对都存到一个Entry对象里，然后根据key值hash出一个常数，作为该键值对的索引值，并把键值对存入与索引值相同下标的数组，下次寻找该键值对时，直接hash传入key值，然后查找数组下标与hash结果
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2019-05-14 21:33:00
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Bloom Filter是一种空间利用率很高的随机数据结构，它用位数组很简洁地表示一个集合，并能判断一个元素是否包含于该集合。Bloom Filter用一定的代价换取这种高效:在判断一个元素是否包含于该集合时，有一定的几率(即误判率 false positive rate)产生误判(false positive)。因此，Bloom Filter不合适那些“零错误”的应用场合。在能容忍低错误率的应用
原创
2013-10-08 17:09:24
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布隆过滤器 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。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/查询时间都是常数
原创
2016-05-12 23:22:48
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//BloomFilter.h
#pragma once
#ifndef __BLOOM_FILTER_H__
#define __BLOOM_FILTER_H__
#include <string>
#include "BitMap.hpp"
#include "HashFuncer.h"
template &
原创
2016-05-13 22:05:04
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什么是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。实现思想 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，然后通过比较确定。链表，树等等
原创
2016-07-04 23:15:30
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如果想判断一个元素是不是在一个集合里，一般想到的是将集合中所有元素保存起来，然后通过比较确定。链表、树、散列表（又叫哈希表，Hash table）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。同时检索速度也越来越慢，上述三种结构的检索时间复杂度分别为：O(n), O
原创
2021-08-17 15:02:36
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from bloom_filter import BloomFilter # 生成一个装1亿大小的 bloom = BloomFilter(max_elements=100000000, error_rate=0.1) # 向bloom添加URL bloom.add('https://www.xxx
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2019-12-30 22:43:00
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#0 布隆过滤器 布隆过滤器由Burton Howard Bloom于1970年提出。一个布隆过滤器代表一个集合，可以判断一个元素是否在集合中，但这种判断不是精准的判断，即存在误判率，具体误判率是多少取决布隆过滤器结构的设计。 #1 哈希函数 哈希函数的输入域可以是非常大的范围，比如，任意一个字符串 ...
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2021-07-30 10:12:00
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// 创建布隆过滤器，设置存储的数据类型，预期数据量，误判率 (必须大于0，小于1) int insertions = 10000000; double fpp = 0.0001; BloomFilter<String> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnel ...
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2021-07-19 23:10:00
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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。 一、布隆过滤器简介 当你往简单数组或列表中插 ...
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2021-08-12 17:53:00
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