1：什么是缓存穿透 一个常见的缓存使用方式：读请求来了，先查下缓存，缓存有值命中，就直接返回；缓存没命中，就去查数据库，然后把数据库的值更新到缓存，再返回。 缓存穿透：指查询一个一定不存在的数据，由于缓存是不命中时需要从数据库查询，查不到数据则不写入缓存，这将导致这个不存在的数据每次
简介 布隆过滤器是一种概率型数据结构（Probabilistic data structures），对插入和查询比较高效，能够计算 “某样东西 一定不存在 或者 可能存在 ”。 如果存在那就是可能存在（hash的碰撞）如果不存在那就一定不存在 相比于传统的 List、Set、Map 等数据结构，它更高效插入和查询、占用空间
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【引】基数很大的集合，需要我们比较某个元素是不是存在于这个集合。如果这个查询验证的频率还很高，那么如何设计呢？【方案】1.数据库查询可能我们要考虑的就是如何去分库了，然后再hash到对应的库中进行查找元素。这会是一个比较复杂，实施起来也麻烦的方案。2.HashSet对于查询的热点数据
布隆过滤器本质上是一个巨大的二进制数组，以Redis中的布隆过滤器实现为例，Redis中的布隆过滤器底层是一个大型位数组（二进制数组）+多个无偏hash函数。 多个无偏hash函数： 无偏hash函数就是能把元素的hash值计算的比较均匀的hash函数，能使得计算后的元素下标比较均匀的映射到位数组
1.什么是布隆过滤器 本质上布隆过滤器是一种数据结构，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”。 相比于传统的 List、Set、Map 等数据结构，它更高效、占用空间更少， 但是缺点是其返回的结果是概率性的，而不是确切的。 实现原理： 布隆过滤器是一
1.什么是缓存穿透？ 缓存穿透指的是，攻击者在访问数据时，使用一些不存在的KEY访问我们的应用， 后端应会先在redis中去查找，由于查找不到数据，就会去数据库中获取数据，这样攻击者就可以透过缓存访问数据库。 因此数据库的压力会太大而导致应用崩溃。因此我们可以采用布隆过滤器防止这个问题
为什么不用Map：当处理海量数据，比如千万上亿时，Map占用的内存极高，性能变差，出现碰撞的Hash碰撞的概率过高时，可能会变回链表。 用途 布隆过滤器用于判断海量数据内，某个对象是否一定不存在（不存在误判），或者可能存在（存在一定的误判率） 原理 布隆过滤器器是一个Bit向量或者说是一个Bit
用于判断一个元素是否在一个集合中 一个元素占一个bit，初始化为0或1 如何计算 拥有k个hash函数，一个元素加入，进行k次计算得到k个hash值，根据hash值，在维数组中把对应下标位置标为1 如何判断 将元素进行k次哈希运算，得k个值，在数组中判断每个数组是否都为1 False positives概率 ——
讲完了hashmap，继续将关于hash的其他用途 布隆过滤器就是另一种经典用法，他是用来快速判断一个key是否存在的方法 通过这个key进行多次hash运算得到多个值，比如通过三次hash得到三个不同的值， 然后写入数组中对应值得下标的位置，都标为1 那么下次来查询的时候，我同样通过对这个key进行
单机版-Guava 引入guava依赖： <dependency> <groupId>com.google.guava</groupId> <artifactId>guava</artifactId> <version>31.0.1-jre</version> </dependency> 测试: @
纯java从0到1实现一个布隆过滤器 gitee地址 本文简介布隆过滤器原理 主要介绍如何使用java实现一个bloom filter 一、位图 我们知道布隆过滤器实际上就是一个超级大的位图； 上面维护了所有黑名单（或者白名单）数据。 一个key过来或根据hash运算获取到所有对应位图上的点位，判断这
### 布隆过滤波器 本质上来讲，布隆过滤器是一种数据结构，是一种低成本、高性能、巧妙的概率型数据结构（probabilistic data structure），可以高效地更新和查询，可以用来实现大数据量情况下的 **“某样东西一定不存在或者可能存在”**。 这种看似不能够100%的告诉我们准确结果的数据结构，由
布隆过滤器是一种数据结构，是由一串很长的二进制向量组成，可以将其看成一个二进制数组。既然是二进制，那么里面存放的不是0，就是1。初始默认值都是0。 结合上图分析： 布隆过滤器无法判断数据一定存在，因为不同的数据通过hash函数算出来的结果可能会有重复的，所以会误判； 安装 1.wg
guava提供的实现方式 1、引入Guava pom配置 <dependency> <groupId>com.google.guava</groupId> <artifactId>guava</artifactId> <version>29.0-jre</version> </dependency> 2、代码实现 import com.google.common.hash.BloomFilte
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”。相比于传统的 List、Set、Map 等数据结构，它更高效、占用空间更少，但是缺点是其返回的结果
背景： 在使用word文档时，word如何判断某个单词是否拼写正确？ 网络爬虫程序，怎么让它不去爬相同的url页面？ 垃圾邮件（短信）过滤算法如何设计？ 公安办案时，如何判断嫌疑人是否在网逃名单中？ 缓存穿透问题如何解决？ 缓存穿透 mysql数据库，为了快速索引，减少磁盘IO，使用b+树；mysql中可
前言 作为这个时代码代码的秃头人员，对Redis肯定是不陌生的，如果连Redis都没用过，还真不好意思出去面试，指不定被面试官吊打多少次。 毕竟现在互联网公司和一些创业公司都要用到Redis，像亚马逊、谷歌、阿里、腾讯都要使用，可见精通Redis使用真的很有必要。 所以，今天则分享出腾讯云大神
首先要了解一下位图 位图：int[10]，每个int类型的整数是4*8=32个bit，则int[10]一共有320个bit，每个bit非0即1，初始化的时候都是0 添加数据的时候，将数据进行hash得到hash值，对应到bit位，将该bit改为1，hash函数可以定义多个，则一个数据添加会将多个(hash函数个数)bit改为1，多个hash函数的目的
Redis redis缓存雪崩 原因 redis中同一时间大量缓存过期，造成请求直接到数据库增加数据库压力；redis宕机，请求直接入数据库查询增大数据库压力 解决方案 针对redis不可用 采用redis集群，保证一节点挂掉不会影响cache 限流，避免同时处理大量的请求 针对redis中缓存同时过期 设置
java值传递还是引用传递？（值传递） 对于基本数据来说，在进行传递的时候， 将数据的值复制了一份进行的传递，所以我们也比较好理解的这种值传递；而对于对象数据类型，因为该对象本身指向的是它在内存中的地址，所以方法调用的时候，实际上是创建的地址的副本，所以在方法中对其值进行改变的时候，他的
布隆过滤器是一种基于 Hash 的高效查找结构，能够快速回答“某个元素是否在一个集合内”的问题，布隆过滤器因为其高效性大量应用于安全和隐私保护领域，例如信息检索、注册等。 布隆过滤器采用了多个 Hash 函数来提高空间利用率，对于一个给定输入来说，通过多个Hash 函数计算出多个地址，
1、位图 位图是空间利用率极高的数据结构，能够使用很少的存储空间来存储更多的数据。 位图只标记数据的状态，用0和1来表示，1表示存在，0表示不存在 在java中，一个int有4个字节的长度，占据32个bit，只能存储一个数字，而在位图中可以标记32条数据。 例如 5在位图的存储形式：从右向左数5位，存储的
缓存的使用姿势（3）：缓存穿透了怎么办？ 什么是缓存穿透缓存穿透的解决方案回种空值使用布隆过滤器 总结 我们应该知道，对于缓存来说，命中率是它的生命线。 在低缓存命中率的系统中，大量查询商品信息的请求会穿透缓存到数据库，因为数据库对于并发的承受能力是比较脆弱的。一旦数据
前言 作为这个时代码代码的秃头人员，对Redis肯定是不陌生的，如果连Redis都没用过，还真不好意思出去面试，指不定被面试官吊打多少次。 毕竟现在互联网公司和一些创业公司都要用到Redis，像亚马逊、谷歌、阿里、腾讯都要使用，可见精通Redis使用真的很有必要。 所以，今天则分享出腾讯云大神
