由于Redis实现了setbit和getbit操作，天然适合实现布隆过滤器，redis也有布隆过滤器插件。这里使用php+redis实现布隆过滤器。首先定义一个hash函数集合类，这些hash函数不一定都用到，实际上32位hash值的用3个就可以了，具体的数量可以根据你的位序列总量和你需要存入的量决定，上面已经给出最佳值。class BloomFilterHash
{
/**
* 由Justin
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2023-09-28 11:40:28
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# 使用 Python 和 Redis 实现布隆过滤器
布隆过滤器（Bloom Filter）是一种空间效率极高的概率型数据结构，可用于快速判断某个元素是否在一个集合中。尽管存在一定的误判率，但它的优势在于快速查找和节省存储空间。广泛应用于网络爬虫、缓存系统等场景。
本文将介绍如何使用 Python 和 Redis 实现布隆过滤器，提供相关代码示例，并讨论其内部原理。
## 1. 布隆过滤器
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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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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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，挨个判断是否和校验的身份证号码相同来判断。而布隆过滤器就是通过一个提高空间和时间效率的一种算法，来快速判断一个元素是否存在于集合中。另外还有一个问题，如果采用遍历的方式，还有一个比较大的问题就是
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2023-10-11 15:13:50
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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
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2023-09-25 20:26:33
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一种节省空间的概率数据结构布隆过滤器可以理解为一个不怎么精确的 set 结构，当你使用它的 contains 方法判断某个对象是否存在时，它可能会误判。但是布隆过滤器也不是特别不精确，只要参数设置的合理，它的精确度可以控制的相对足够精确，只会有小小的误判概率。当布隆过滤器说某个值存在时，这个值可能不存在；当它说不存在时，那就肯定不存在。打个比方，当它说不认识你时，肯定就不认识；当它说见过你时，可能
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2024-02-27 10:28:36
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一、什么是布隆过滤器？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。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。 二、布隆过滤器的使用场景网页爬虫对URL的去重，避免爬取相同的URL地址；反垃圾邮件，从数十亿个垃圾邮件列表中判断某邮箱是
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2023-08-21 16:04:58
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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
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2023-10-12 22:29:13
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一、什么是布隆过滤器布隆过滤器（Bloom Filter）是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。它是一种数据结构，比较巧妙的概率型数据结构（probabilistic data structure），特点是高效的插入和查询，可以用于检索一个元素是否在一个集合中。优点：相比于传统的list、set、map等数据结构，它更高效、占用空间更少。 缺点：返回的结果是概率性（存在误差），不是确切的。二
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2023-07-28 22:23:52
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布隆过滤器（Bloom）是一种可以判断某个数据是否存在的数据结构，或者也可以说是判断集合中是否包含某个成员的数据结构。布隆过滤器的特点如下：判断时间与数据个数无关（O(1)）空间效率非常好无法删除元素偶尔会出错（! ）“偶尔会出错”这一条貌似违背了我们关于数据结构的常识，不过面对大量数据时，我们的目的是缩小查找的范围，因此大多数情况下，少量的误判并不会产生什么问题。此外，布隆过滤器的误判都是假阳性
简介：布隆过滤器是一种实现去重的思想，不属于redis，它也可以在其他地方单独使用。布隆过滤器也是做去重的，那和Hyperloglog有什么区别.Hyperloglog用来来估值，有偏差，它里面主要提供了两个方法：pfaddpfcount 但是没有判断是否包含的命令，例如pfexist，pfcontains这样的命令。举个例子:在刷进入头条的时候
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2023-07-29 12:52:14
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为什么需要布隆过滤器想象一下遇到下面的场景你会如何处理：手机号是否重复注册用户是否参与过某秒杀活动伪造请求大量 id 查询不存在的记录，此时缓存未命中,如何避免缓存穿透针对以上问题常规做法是：查询数据库，数据库硬扛，如果压力并不大可以使用此方法，保持简单即可。改进做法：用 list/set/tree 维护一个元素集合，判断元素是否在集合内，时间复杂度或空间复杂度会比较高。如果是微服务的话可以用 r
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2024-02-23 21:09:19
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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
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常见的一台MySql服务器的并发量为600左右redis数据类型：(9种) string、hash、list、set、zset、bitmap、hyperloglogs、geo、streams爬虫判断url是否爬取过？url地址过滤方法布隆过滤器BloomFilter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
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2023-11-12 08:19:16
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布隆过滤器是什么？布隆过滤器可以理解为一个不怎么精确的 set 结构，当你使用它的 contains 方法判断某个对象是否存在时，它可能会误判。但是布隆过滤器也不是特别不精确，只要参数设置的合理，它的精确度可以控制的相对足够精确，只会有小小的误判概率。当布隆过滤器说某个值存在时，这个值可能不存在；当它说不存在时，那就肯定不存在。打个比方，当它说不认识你时，肯定就不认识；当它说见过你时，可能根本就没
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2023-10-08 07:03:39
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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
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2023-12-19 20:56:13
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java 自定义实现的布隆过滤器布隆过滤器是一种检索一个元素是否在一个集合中的算法，它的优势是空间效率和查询时间都比通常的算法要好的多，缺点是有必定的误识别率。git它能准确判断一个元素不在集合中，大几率判断一个元素在集合中。github基本原理布隆过滤器数据结构布隆过滤器是一个 bit 向量或者说 bit 数组，长这样：redis若是咱们要映射一个值到布隆过滤器中，咱们须要使用多个不一样的哈希
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2023-10-26 22:14:18
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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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作者丨会点代码的大叔在正式讲解布隆过滤器之前，先让我们看看这个业务场景：Redis 是软件架构中常用的组件，最常见的用法是将热点数据缓存到 Redis 中，以减少数据库的压力；查询过程中最常见的用法是：查询 Redis，如果能查询到则直接返回，如果 Redis 中不存在则继续查询数据库。这种方式可以减少数据库的访问次数，但是“当缓存中没有，就查询数据库”，在高并发的环境中依然会有风险，比如 90%
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2023-12-05 19:19:59
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