如何判断Redis是不是变慢了？一个最直接的方法，就是查看 Redis 的响应延迟。第二个方法，也就是基于当前环境下的 Redis 基线性能做判断。所谓的基线性能呢，也就是一个系统在低压力、无干扰下的基本性能，这个性能只由当前的软硬件配置决定。从 2.8.7 版本开始，redis-cli 命令提供了–intrinsic-latency 选项，可以用来监测和统计测试期间内的最大延迟，这个延迟可以作为
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2023-06-13 16:03:28
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什么是布隆过滤器？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。把一个目标元素通过多个hash函数的计算，将多个随机计算出的结果映射到二进制向量的位中，依次来间接标记一个元素是否存在于一个集合中。布隆过滤器可以做什么？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。布隆过滤器特点如果布隆过滤器显示一个元素不
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2024-10-15 12:07:53
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目录0 爬取的数据，存到mysql中1 爬虫和下载中间件2 加代理，cookie，header，加入selenium2.1 加代理2.2 加cookie,修改请求头，随机生成UserAgent2.3 集成selenium3 去重规则源码分析（布隆过滤器）4 scrapy-redis实现分布式爬虫4.1 拓展面试题# 1 scrapy架构
-爬虫：写的一个个类
-引擎：
-调度器：排队
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2024-10-12 18:08:58
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wireshark过滤器的简单介绍 Wireshark的过滤器主要分为捕获过滤器和显示过滤器两种，其中捕获过滤器在数据包捕获时起作用，而显示过滤器用于在已捕获的数据包的集合中筛选数据。以下是一些Wireshark过滤器的详细介绍：捕获过滤器： 用处：捕获过滤器可以用来指定Wireshark在捕获数据包时需要满足的条件，只捕获符合条件的数据包。 例子：“tcp port 80”表示只捕获源端口或目
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2024-07-27 12:54:12
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状况：显示 Redis 持续间歇性掉线，后是服务器突然宕机 在阿里云上发现 CPU 持续 100%，使用 top 发现有个进程持续霸占 CPU，还杀不掉首先附上与挖矿病毒的生死决斗挖矿病毒开始于 2021-8-5 号进入服务器，直到 2021-8-19 号才被我察觉（原因为服务器宕机 —_—）嘛，由于种种原因，现在才想起来把这篇博客写好在苦恼了很久之后，终于在次日正午的时候，成功搞掉了 病毒的根源
在 Redis 存储的所有数据中，有一部分是被频繁访问的。有两种情况可能会导致热点问题的产生一个是用户集中访问的数据，比如抢购的商品，明星结婚和明星出轨的微博一种就是在数据进行分片的情况下，负载不均衡，超过了单个服务器的承受能力。热点问题可能引起缓存服务的不可用，最终造成压力堆积到数据库热点数据发现客户端我们可以在所有调用了 get、set 方法的地方，加上 key 的计数。但是这样的话，每一个地
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2024-04-09 11:05:00
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Redis实现布隆过滤器（下）Redis4.0通过模块化的形式集成了布隆过滤器，后续通过下面的命令就可以操作布隆过滤器，路径https://redis.io/commands/?group=bf那么我们怎么通过Java代码去操作布隆过滤器呢？RedisBloom官网提出了三种直接操作Redis布隆过滤器模块的方式，相关资料参考https://github.com/RedisBloom/RedisB
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2024-03-03 22:40:34
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概念Bloom Filter（以下简称 BF）是一个空间高效率的概率型数据结构，用来确定一个元素是否是集合中一员。空间高效是指数据存储使用了 bit 的方式，相对来说比较紧凑，空间利用率较高。概率型是指查询时返回两种结果：“一定不在” 和 “可能在”。原理本质就是bit 数组，初始化每个 bit 都是 0，添加一个元素时， 会使用 n 个 hash 函数计算出 n 个 
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2023-09-06 13:47:03
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（一）布隆过滤器布隆过滤器（英语，Bloom Filter）是1970年由布隆提出的。它实际是一个很长的二进制数组+多个随机Hash算法映射函数，主要用于判断一个元素是否在集合中。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，HashTable）等等数据结构都是这种思路。但是随着集合中元
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2023-08-19 20:33:55
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Redis随笔记录选用redis原因？传统关系型数据类已经不能适应于所有场景了，比如秒杀扣减库存，App首页的访问流量高峰等等，都容易让数据库崩溃，所以需要引入缓存中间件。目前比较常用的缓存中间件由redis和memcached,结合其优缺点，最终选择redis。redis的数据结构？(了解其使用场景)redis自身是一个map类型的存储方式，其中所有的数据都是采用key:value的形式存储我们
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2024-07-01 21:01:03
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1、布隆过滤器使用场景1.布隆过滤器的特性是：去重,多数去重场景都跟这个特性有关。比如爬虫的时候去掉相同的URL，推送消息去掉相同的消息等。2.解决缓存击穿的问题。3.反垃圾邮件，从数十亿个垃圾邮件列表中判断某邮箱是否垃圾邮箱(同理，垃圾短信).1、数据结构布隆过滤器是一个BIT数组，本质上是一个数据，所以可以根据下标快速找数据其内部维护一个全为0的bit数组，需要说明的是，布隆过滤器有一个误判率
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2023-10-27 16:34:39
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# 使用 Redis 布隆过滤器的完整指南
在现代开发中，我们常常需要判断某个元素是否存在于集合中，而布隆过滤器（Bloom Filter）是一种高效的概率性数据结构。Redis 提供了布隆过滤器命令，可以帮助我们在内存中实现这一功能。本文将逐步引导您如何在 Redis 中实现布隆过滤器。
## 整体流程
下面的表格展示了实现 Redis 布隆过滤器的主要步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-15 06:03:43
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布隆过滤器的方式解决缓存穿透问题1、原理 布隆过滤器的巨大用处就是，能够迅速判断一个元素是否在一个集合中。因此他有如下三个使用场景: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否垃圾邮箱（同理，垃圾短信）缓存穿透，将所有可能存在的数据缓存放到布隆过滤器中，当黑客访问不存在的缓存时迅速返回避免缓存及DB挂掉。OK，接下来我们来谈谈布隆过滤器的原理其
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2024-09-30 10:40:51
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一、概述：针对key的通用操作二、相关命令列表：命令原型 时间复杂度 命令描述 返回值KEYS pattern获取所有匹配pattern参数的Keys。需要说明的是，在我们的正常操作中应该尽量避免对该命令的调用，因为对于大型数据库而言，该命令是非常耗时的，对Redis服务器的性能打击也是比较大的。pattern支持glob-style的通配符格式，如*表示任意一个或多个字符，?表示任意字符，[ab
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2023-08-17 10:54:46
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目录1、布隆过滤器使用场景2、布隆过滤器简介3、Redis实现布隆过滤器①、bitmaps②、Redisson4、guava 工具 本篇博客我们主要介绍如何用Redis实现布隆过滤器，但是在介绍布隆过滤器之前，我们首先介绍一下，为啥要使用布隆过滤器。
1、布隆过滤器使用场景 比如有如下几个需求： ①、原本有10亿个号码，现在又来了10万个号码，要快速准确判断这10万个号码是否在10亿个号码库
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2024-07-17 15:28:53
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# Redis布隆过滤器命令：删除过滤器
## 前言
在处理大规模数据集时，为了提高效率和减少计算资源的消耗，我们经常使用布隆过滤器（Bloom Filter）进行快速的元素查找和去重操作。Redis是一个流行的内存数据库，它集成了布隆过滤器，可以方便地进行元素的插入、查询和删除操作。
本文将详细介绍Redis布隆过滤器的删除操作，以及相应的命令和示例代码。
## Redis布隆过滤器简介
原创
2023-11-02 05:30:26
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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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前言本文讲述布隆过滤器 (RedisBloom) 的基本原理和安装使用。RedisBloom是什么？RedisBloom 是 Redis 中过滤器模块，可以用来判断值是否存在，常用来解决缓存穿透问题。查询数据时，先用 RedisBloom 判断数据是否存在，不存在则直接返回，存在则从缓存 / 数据库获取后返回。比如查询接口，可以将数据库能查出数据的条件值先添加到过滤器中，后续请求接口前先用过滤器进
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2023-05-25 15:31:53
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# Redis 过滤的探索
## 引言
Redis，作为一个开源的高性能键值存储数据库，广泛应用于缓存、消息队列和实时数据处理等场景。随着数据量的不断增加，如何高效地管理和过滤这些数据成了开发者需要面对的一个挑战。在这篇文章中，我们将探讨Redis中的过滤机制，包括基本概念、一些使用场景及代码示例。希望能对你们的工作提供一些启发。
## 什么是Redis过滤？
Redis 过滤是一种数据筛
本文大部分内容引自《Redis深度历险：核心原理和应用实践》，感谢作者！！！布隆过滤器作用1、布隆过滤器 (Bloom Filter)是专门用来解决去重问题的（新闻中已经看过的新闻去除，用户行为历史记录，邮箱系统的垃圾邮件过滤，爬虫URL去重；HBase、Cassandra 还有 LevelDB、RocksDB 内部都有布隆过滤器结构，布隆过滤器可以显著降低数据库的 IO 请求数量。当用户来查询某
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2023-08-27 08:20:30
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