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布隆过滤器基本使用 布隆过滤器有二个基本指令，bf.add 添加元素，bf.exists 查询元素是否存在，如果想要一次添加多个，就需要用到 b
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2023-06-29 14:00:59
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1. 布隆过滤器前言不知道从什么时候开始，本来默默无闻的布隆过滤器一下子名声大燥，在面试中面试官问到怎么避免缓存穿透，你的第一反应可能就是布隆过滤器，缓存穿透=布隆过滤器成了标配，但具体什么是布隆过滤器，怎么使用布隆过滤器不是很清楚，那今天我们就来把他说清楚，讲明白。。1.1 缓存穿透大家看下这幅图，用户可能进行了一次条件错误的查询，这时候redis是不存在的，按照常规流程就是去数据库找了，可是这
# Redis Hash 过滤 Values 值实现
## 简介
在使用 Redis 进行开发时，我们经常会使用 Hash 结构存储和操作数据。而有时候，我们需要根据某个特定的条件来过滤 Hash 中的 Values 值。本文将介绍如何使用 Redis 的命令和相关代码实现这一功能。
## 整体流程
下面是实现“Redis Hash 过滤 Values 值”的整体流程：
```mermaid
原创
2024-01-02 10:01:31
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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。hash原理Hash （哈希，或者散列）函数在计算机领域，尤其是数据快速查找领域，加密领域用的极广。 其作用是将一个大的数据集映射到一个小的数据集上面（
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2023-10-07 21:12:07
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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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# Redis 中的布隆过滤器与重写 Hash 方法
在大数据处理和系统设计中，效率和速度往往是两个关键的考量。布隆过滤器（Bloom Filter）是一种可以用来快速判断某个元素是否在集合中的数据结构，它具有空间效率高和查询时间快的特点。Redis 是一个强大的内存数据库，支持多种数据结构，其中就包括了布隆过滤器。本文将探讨布隆过滤器的基本概念、其原理以及如何在 Redis 中实现布隆过滤器，
原创
2024-10-15 05:20:21
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文章目录哈希表的优势实现链式hash哈希冲突设计与实现链式 hash为什么链式hash可以解决冲突实现 rehash什么时候触发 rehashrehash 扩容渐进式 rehash实现 哈希表的优势哈希表作为一种关键的数据结构应用非常普遍，比如在 Memcache 中，哈希表被用来作索引。而对于 Redis 来说，哈希表是键值对中的一种值类型，同时，Redis 也是用一个全局哈希表来保存所有的键
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2023-09-20 07:06:41
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文章目录hash（字典）hash常用方法hsethgethmsethmgethgetallhexistshincrbyhlenhdelhvalshincrbyfloathkeyshsetnx hash（字典）Redis 的字典相当于 Java 语言里面的 HashMap，它是无序字典，内部存储了很多键值对。 Redis hash 是一个string类型的field和value的映射表，hash特
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2023-08-15 13:36:44
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redis 中的hash命令可以看成具有String key 和String value的map容器。所以该类型非常适合存储值对象的信息。这里的结构像极了JavaBean对象，例如UserName、Age、Sex、Address等等。如果hash中包含的字段少，那么该类型占据的磁盘空间也就很少。每一个hash可以存储4294967295个键值对hash增、改：hset key 
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2023-07-07 17:11:27
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目录一、dict数据结构二、Redis的rehash2.1 redis中dict构成2.2 为什么进行rehash2.3 rehash触发条件2.4 rehash时其它操作三、渐进式rehash一、dict数据结构dict字典结构是一个key -> Value映射的数据结构，Redis的一个database中所有key到value的映射，就是使用一个dict来维护的。dict本质上是为了解决
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2023-08-30 08:14:44
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Redis HashRedis Hgetall 命令基本语法如下命令用于返回哈希表中，所有的字段和值。 在返回值里，紧跟每个字段名(field name)之后是字段的值(value)，所以返回值的长度是哈希表大小的两倍。redis 127.0.0.1:6379> HGETALL KEY_NAMEEg:redis 127.0.0.1:6379> HSET myhash field1 "f
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2023-07-09 22:10:31
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技术格言世界上并没有完美的程序，但是我们并不因此而沮丧，因为写程序就是一个不断追求完美的过程。背景介绍Redis 集群没有使用一致性hash，而是引入了哈希槽的概念，预分好16384个桶，根据 CRC16(key) mod 16384的值，决定将一个key放到哪个桶中，每个Redis物理结点负责一部分桶的管理，当发生Redis节点的增减时，调整桶的分布即可。Hash tag的使用背景场景1为了实现
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2023-06-13 12:15:30
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2023-05-29 11:18:19
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1、Hash(哈希)
Redis hash 是一个 string 类型的 field（字段） 和 value（值） 的映射表，hash 特别适合用于存储对象。其中value相当于一个map集合，即key-mapRedis 中每个 hash 可以存储 232 - 1 键值对（40多亿）2、基本命令
所有hash命令都是以H开头2.1、hset命令
Hset 命令用于为哈希表中的字段赋值 。如果哈希表
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2023-05-29 11:01:52
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Redis存在五种基础类型：字符串(String)、列表(List)、哈希(Hash)、集合(Set)、有序集合(Sorted Set)。本次列举出Hash的常用操作。 Redis官网：https://redis.io/ 一、哈希(Hash)介绍 哈希(Hash)是Redis 中基本的类型，一个 key 对应着一个集合，其中集合中以field-va
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2023-07-19 16:37:17
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今天带来的是Redis操作的第二部分：Redis操作Hash。总体上来讲与操作字符串的方式基本相同。hash类似于java中的map，存储的基本上都是String类型的key和value的键值对，在内存足够大的情况下，一个hash结构可以存储2的32次方-1个键值对。但是需要注意的是，由于 redis是一个内存数据库, 所有数据基本上都存在于内存当中, 会定时以追加或者快照的方式刷新到硬盘中。
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2023-08-30 08:51:46
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1. hash数据类型与结构hash类型介绍hash数据结构 是一个键值对（key-value）集合,它是一个 string 类型的 field 和 value 的映射表，redis本身就是一个key-value型数据库，因此hash数据结构相当于在value中又套了一层key-value型数据。所以redis中hash数据结构特别适合存储关系型对象。比如用来存储学生基本信息，或者用户信息等。1.
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2023-06-13 20:12:02
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在Redis中，键值对（Key-Value Pair）存储方式是由字典（Dict）保存的，而字典底层是通过哈希表来实现的。通过哈希表中的节点保存字典中的键值对。我们知道当HashMap中由于Hash冲突（负载因子）超过某个阈值时，出于链表性能的考虑，会进行Resize的操作。Redis也一样。在redis的具体实现中，使用了一种叫做渐进式哈希(rehashing)的机制来提高字典的缩放效率，避免
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2023-07-07 16:18:15
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redis 哈希里存哈希(Introduction)Redis is an open-source, in-memory key-value data store. A Redis hash is a data type that represents a mapping between a string field and a string value. Hashes can hold many
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2023-09-02 18:49:11
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哈希在很多编程语言中都有着很广泛的应用，而在Redis中也是如此，在redis中，哈希类型是指Redis键值对中的值本身又是一个键值对结构，形如value=[{field1，value1}，...{fieldN，valueN}]，其与Redis字符串对象的区别如下图所示:一：内部编码 哈希类型的内部编码有两种：ziplist(压缩列表),hashtable(哈希表)。只有当存储的数据量比较小
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2023-07-09 20:43:23
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