概述什么是布隆过滤器 布隆过滤器（Bloom Filter）是1970年由布隆提出的，它实际上是由一个很长的二进制向量和一系列随意映射函数组成。 它是一种基于概率的数据结构，主要用来判断某个元素是否在集合内，它具有运行速度快（时间效率），占用内存小的优点（空间效率），但是有一定的误
哈希表这种数据结构能够非常快速的查找元素但它的缺点是空间效率不高位图提高了空间效率但位图只能用来判断元素是否存在关于位图的实现，在这里http://zhweizhi.blog.51cto.com/10800691/1784383 下面简单介绍一下布隆过滤器。现在，假如通过哈希算法，将一个字符串转化成int类型的数据，通过简单的线性探测（为什么不用其他方式，比如二次探测或者开链法呢？应该还是考虑了效
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2016-05-30 11:16:54
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算法（3）---布隆过滤器原理
开发一个电商项目，因为数据量一直在增加(已达亿级)，所以需要重构之前开发好的秒杀功能，为了更好的支持高并发，在验证用户是否重复购买的环节，就考虑用布隆过滤器。也顺便更加深入的去了解下布隆过滤器的原理，感觉还是蛮有意思的，这一连串的公式不静下心来思考，很容易被绕晕。 一、概述1、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
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
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2022-05-26 08:23:00
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通过在优锐课的java学习分享中，对于Redis有了更深的理解。了解如何通过Redis Java客户端Redisson在Java和Redis中使用Bloom过滤器。我们可以看到，码了很多专业的相关知识， 分享给大家参考学习。 布隆过滤器是一种概率数据结构，用于有效测试集合中是否存在元素。 使用Bloom筛选器可以帮助减少键/值对的昂贵磁盘查找次数。 使用Java编程语言，开发人
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2023-06-02 21:15:46
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------------------------------------------------------------------------------------------------------慢慢来，一切都来得及 介绍布隆过滤器（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
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2023-08-02 00:26:45
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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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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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pom.xml<dependency>
<groupId>com.google.guava</groupId>
<artifactId>guava</artifactId>
<version>28.0-jre</version>
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2023-06-15 03:51:50
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也可以看看这篇文章： 常见URL过滤方法1 直接查询比较 即假设要存储url A，在入库前首先查询url库中是否存在 A,如果存在，则url A 不入库，否则存入url库。这种方法准确性高，但是一旦数据量变大，占用的存储空间也变大，同时，由于要查库，数据一多，查询时间变长，存储效率下降。2 基于hash的存储 对于给定的url，通过建立的hash函数，来获得对应的hash值，并将该值存入库中。当
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2023-08-08 14:21:03
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第三百五十八节，Python分布式爬虫打造搜索引擎Scrapy精讲—将bloomfilter(布隆过滤器)集成到scrapy-redis中，判断URL是否重复 布隆过滤器(Bloom Filter)详解 基本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
上次说了redis穿透的问题，现在我们来解决一下吧，首先redis穿透是因为一个key在redis中未查询到，而频繁查询mysql导致mysql崩溃的问题。解决方案一是可以在未查询到的redis中添加一个空的key但这种做法还是不太妥当，解决方案二使用集合存储进行判断该key是否存在，而不是频繁查询mysql导致mysql崩溃，在使用map集合时，我们得想到map集合如果存储的数据量过多占用的资源
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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目录前言1. 预备知识1.1 哈希函数2. 布隆过滤器2.1 概念2.2 实现原理2.3 步骤2.4 实现 前言数组、链表、树等数据结构会存储元素的内容，一旦数据量过大，消耗的内存也会呈现线性增长 所以布隆过滤器是为了解决数据量大的一种数据结构讲述布隆过滤器的时候需要了解一些预备的知识点：比如哈希函数1. 预备知识1.1 哈希函数哈希函数指将哈希表中元素的关键键值映射为元素存储位置的函数一般的线
布隆过滤器概念及其公式推导布隆过滤器概念数据如何存入布隆过滤器误判情况实际应用面试题公式推导误判概率即失误率的证明和计算其他使用场景布隆过滤器概念数据如何存入布隆过滤器布隆过滤器是由一个很长的二进制矢量和一系列哈希函数组成的。二进制矢量本质是一个位数组：数组的每个元素都只占1bit空间，并且每个元素只能为0或1。布隆过滤器还拥有k个哈希函数，当一个元素加入布隆过滤器中的时候，会使用k个哈希函数对其
一：什么是 BloomFilter布隆过滤器（英语：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。主要用于判断一个元素是否在一个集合中。通常我们会遇到很多要判断一个元素是否在某个集合中的业务场景，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
文章目录一、布隆过滤器是什么？二、使用场景三、优缺点1.优点2.缺点四、原理 一、布隆过滤器是什么？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。通俗理解的话，就可以把布隆过滤器理解为一个set
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2023-08-17 22:17:23
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一、简述关于布隆过滤器的详细介绍，我在这里就不再赘述一遍了我们首先知道：BloomFilter使用长度为m bit的字节数组，使用k个hash函数，增加一个元素: 通过k次hash将元素映射到字节数组中k个位置中，并设置对应位置的字节为1。查询元素是否存在: 将元素k次hash得到k个位置，如果对应k个位置的bit是1则认为存在，反之则认为不存在。Guava 中已经有具体的实现，而在我们实际生产环
