标签：存在 hash 数据 布隆 命中 https 过滤器 bloom

1.bloom简介

2.bloom的设计思想

　　bloom实现的总体思想是使用bitset，存储数据的hash值，一般一个数据会使用多个hash函数生成值

　　这样查看目标数据是否存在的时候，只要看相应的hash值对应的位置是否都为1，即可判断是否不存在。

　　这里要注意的是：

　　　　bloom返回true，不代表一定存在，因为有一定的误差范围

　　　　bloom返回false，则说明数据一定不存在，因为同样的数据产生的hash值总是相同，所以只要加入bitset，则下次查询相应位一定为1.

　　　　bloom能精确判断数据不存在，模糊判断数据存在（精度度可控制），不能反查出原生数据

　下图是bloom命中，而且实际也存在这个值的情况

　　下图是bloom命中，但是实际不存在这个值的情况

　　下面是bloom没命中，实际不存在这个值的情况（bloom没命中，则肯定不会存在这个值）

　　下面是查询时bloom过滤器的工作逻辑

 参考文档：

　　https://www.jasondavies.com/bloomfilter/

　　https://hackernoon.com/probabilistic-data-structures-bloom-filter-5374112a7832

标签：存在,hash,数据,布隆,命中,https,过滤器,bloom
来源： https://www.cnblogs.com/gc65/p/12845874.html

本站声明： 1. iCode9 技术分享网（下文简称本站）提供的所有内容，仅供技术学习、探讨和分享；
2. 关于本站的所有留言、评论、转载及引用，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关；
3. 关于本站的所有言论和文字，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关；
4. 本站文章均是网友提供，不完全保证技术分享内容的完整性、准确性、时效性、风险性和版权归属；如您发现该文章侵犯了您的权益，可联系我们第一时间进行删除；
5. 本站为非盈利性的个人网站，所有内容不会用来进行牟利，也不会利用任何形式的广告来间接获益，纯粹是为了广大技术爱好者提供技术内容和技术思想的分享性交流网站。