转载于https://zhuanlan.zhihu.com/p/433689454 布隆过滤器（Bloom Filter）是由 Bloom 于 1970 年提出的。我们可以把它看作由二进制向量（或者说位数组）和一系列随机映射函数（哈希函数）两部分组成的数据结构。相比于我们平时常用的的 List、Map 、Set 等数据结构，它占用空间更少并且效率
（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
布隆过滤器介绍 什么是布隆过滤器 在Redis中,布隆过滤器: 防止缓存穿透 ,经常将二者联系起来 布隆过滤器能够实现使用较少的空间来判断一个指定的元素是否包含在一个集合中 布隆过滤器并不保存这些数据,所以只能判断是否存在,而并不能取出改元素 布隆过滤器常见使用场景 idea中
来源：www.cnblogs.com/Courage129/p/14337466.html 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,有的话返回,如果
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,有的话返回,如果没有的话可能就要去数据库里面查询,这时候有一个
一、缓存穿透 1、概念 缓存穿透的概念很简单，用户想要查询一个数据，发现redis内存数据库没有，也就是缓存没有命中，于是向持久层数据库查询。发现也没有，于是本次查询失败。当用户很多的时候，缓存都没有命中，于是都去请求了持久层数据库。这会给持久层数据库造成很大的压力，这时候就相当于
最近整理一份关于Redis常见面试题的，也会根据自己的经验， 标注一些出现的概率，最高5颗★出现的概率最高。比如这样: Redis 最适合的场景, 可以简单的说说吗?出现概率: ★★★★ 整体目录大概如下: 目录 一、Redis基础知识 1、什么是 Redis, 有哪些优缺点? 2、Redis 最适合的场
布隆过滤器的算法，用来判断一个元素是否在一个集合中。这种算法由一个二进制数组和一个Hash算法组成。 它的基本思路如下： 把集合中的每一个值按照提供的Hash算法算出对应的Hash值，然后将Hash值对数组长度取模后得到需要计入数组的索引值，并且将数组这个位置的值从0改成1。在判断一个
什么是布隆过滤器？ 布隆过滤器是一种数据结构，特点是高效的插入和查询，而且非常节省空间。通过对位（bit）的操作，可以用来告诉你”某个值一定不存在或者可能存在“。相比于传统的 List、Set、Map 等数据结构，它更高效、占用空间更少，但是缺点是 hash 碰撞造成的误判。 场景 一般使用较多
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
目录 什么情况下需要布隆过滤器？常规思路布隆过滤器介绍（原理） 原文连接：链接: https://www.cnblogs.com/cpselvis/p/6265825.html. 什么情况下需要布隆过滤器？ 1、字处理软件中，需要检查一个英语单词是否拼写正确 2、在 FBI，一个嫌疑人的名字是否已经在嫌疑名单上 3、在网络爬
布隆过滤器 定义 布隆过滤器是一种概率型数据结构，它的特点是高效的插入和查询，能明确告知某个字符串一定不存在或者可能存在。 布隆过滤器相比传统的查询结构（例如：hash，set，map等数据结构）更加高效，占用空间更小；但是其缺点是它返回的结果是概率性的，也就是说结果存在误差的，虽然这
文章目录 布隆过滤器布隆过滤器的概念布隆过滤器的实现哈希函数个数和布隆过滤器长度模拟实现 布隆过滤器的删除小结 海量数据处理相关题5.1哈希切割5.2位图应用5.3布隆过滤器扩展 布隆过滤器 布隆过滤器的概念 比如说一个论坛要实现注册功能，每个人都有昵称(主码)。现
还有人不懂布隆过滤器吗？ 1.介绍 我们在使用缓存的时候都会不可避免的考虑到如何应对 缓存雪崩 ， 缓存穿透 和 缓存击穿 ,这里我们就来讲讲如何解决缓存穿透。 缓存穿透是指当有人非法请求不存在的数据的时候，由于数据不存在，所以缓存不会生效，请求会直接打到数据库上，当大量请求集中在
目录缓存穿透处理缓存穿透: 布隆过滤器缓存雪崩 缓存穿透 缓存穿透说简单点就是大量请求的 key 根本不存在于缓存中，导致请求直接到了数据库上，根本没有经过缓存这一层。举个例子：某个黑客故意制造我们缓存中不存在的 key 发起大量请求，导致大量请求落到数据库。 # 缓存穿透情况的处理
缓存穿透就是查询一次不存在的数据，因为不存在，所以也不会往redis里写值，这样一直查不存在的数据就会导致一直查数据库，redis并没有起到作用。 解决这个可以让redis缓存一个空值或者缓存一个特殊的字符串，但如果别人故意每次用不同的不存在的值恶意攻击的话，即使缓存了空值也还是没有， 这
一、 三种去重方式 1.HashSet 使用java中的HashSet不能重复的特点去重。优点是容易理解。使用方便。 缺点：占用内存大，性能较低。 2.Redis去重 使用Redis的set进行去重。优点是速度快（Redis本身速度就很快），而且去重不会占用爬虫服务器的资源，可以处理更大数据量的数据爬取。 缺
什么是布隆过滤器 布隆过滤器（Bloom Filter），是1970年，由一个叫布隆的小伙子提出的，距今已经五十年了。 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，二进制大家应该都清楚，存储的数据不是0就是1，默认是0。 主要用于判断一个元素是否在一个集合中，0代表不存在某个数据，1代表存在
文章目录 前言一、缓存穿透？二、缓存失效（击穿）三、缓存雪崩四、热点缓存Key的重建优化五、缓存与数据库的双写不一致1、双写不一致2、读写并发不一致3、 解决方案： 六、总结 前言 今天和大家分享Redis作为缓存使用时常见的问题以及解决方案。像缓存穿透、缓存失效（击穿）以及
日常开发中，大家经常使用缓存，但是你知道大型的互联网公司面对高并发流量，要注意缓存穿透问题吗!!! 本 文会介绍布隆过滤器，空间换时间，以较低的内存空间、高效解决这个问题。 本篇文章的目录： 1、性能不够，缓存来凑 现在的年轻人都喜欢网购，没事就逛逛淘宝，剁剁手，买些自己喜欢的东西
一、算法介绍 布隆过滤器是一种多哈希函数映射的快速查找算法，通常用于在大数据量场景下快速判断数据存在性。该算法通过牺牲正确性从而在空间和时间上都有不错的效率。 二、算法原理 当一个元素被加入集合时，通过N个散列函数将这个元素映射成一个位图中的N个点，将它们置为1。判断某
前言 对于从事后端开发的同学来说，缓存已经变成的项目中必不可少的技术之一。 没错，缓存能给我们系统显著的提升性能。但如果你使用不好，或者缺乏相关经验，它也会带来很多意想不到的问题。 今天我们一起聊聊如果在项目中引入了缓存，可能会给我们带来的下面这三大问题。看看你中招了没？ 1
JDK 提供的并发容器总结 ConcurrentHashMap CopyOnWriteArrayList ConcurrentLinkedQueue BlockingQueue ConcurrentSkipListMap 2. 线程池 ======= 使用线程池的好处 Executor 框架 (重要)ThreadPoolExecutor 类简单介绍 (重要)ThreadPoolExecutor 使用示例 几
一个低配版BloomFilter public class MyBloomFilter { // 后面hash函数会用到，用来生成不同的hash值，可以随便给，但别给奇数 private final int[] ints = {6, 8, 16, 38, 58, 68}; // 统计当前对象数量 private Integer currentBeanCount = 0; // 你的布隆
不太精确的set结构，使用contains方法判断对象是否存在时可能误判。 只要参数设置合理，精确度就相对足够精确。 只会误判存在，不会误判不存在。 一种数据结构，由一串很长的二进制向量组成，可以看成一个二进制数组，当做一个容器，初始默认值都是0。 1、使用场景 （1）爬虫：判断某个url是否已
