文章目录 1.多级缓存2.为什么大厂在大表做水平分表时严禁使用自增主键3.布隆过滤器应用4.IP直连的问题以及如何解决5.负载均衡器是什么/类型/策略6.为何禁用外健约束7.慢SQL8.redis9.锁10.oom 1.多级缓存 1.客户端缓存 页面缓存,浏览器缓存,APP缓存 2.应用缓存 CDN缓存
直观的说，bloomFilter算法类似一个hash表，用来判断某个元素（key）是否在某个集合中。redis经常会涉及到缓存命中的问题，如果简单地判断是都存在，用布隆过滤器是很好的。 算法过程： 1. 首先需要k个hash函数，每个函数可以把key散列成为1个整数 2. 初始化时，需要一个长度为n比特的数组，每个
布隆过滤器 通过多个哈希函数生成多个哈希值，把生成的哈希值所在的bit位变为1，这样相对于hashmap，布隆过滤器存储占用更小的内存，但是缺点也很明显，就是去查一个值，如果算出来的每个bit位上都为1，也只能说它是可能存在，不能确定它一定存在，因为这些1可能是很多别的数据存储所生成的1。
布隆过滤器_转载 最佳实践 常见的使用场景有，利用布隆过滤器减少磁盘 IO 或者网络请求，因为一旦一个值必定不存在的话，我们可以不用进行后续昂贵的查询请求。 另外，既然你使用布隆过滤器来加速查找和判断是否存在，那么性能很低的哈希函数不是个好选择，推荐 MurmurHash、Fnv 这些。
一、什么情况下需要布隆过滤器？ 1、先来看几个比较常见的例子： 字处理软件中，需要检查一个英语单词是否拼写正确 在 FBI，一个嫌疑人的名字是否已经在嫌疑名单上 在网络爬虫里，一个网址是否被访问过 yahoo, gmail 等邮箱垃圾邮件过滤功能 这几个例子有一个共同的特点： 如何判断一个
文章目录 ①. 布隆过滤器BloomFilter的概述②. 布隆过滤器优缺点③. 布隆过滤器的使用场景④. 布隆过滤器原理⑤. 布谷鸟过滤器(了解) ①. 布隆过滤器BloomFilter的概述 ①. 它实际上是一个很长的二进制数组+一系列随机hash算法映射函数，主要用于判断一个元素是否在集合
背景：很多商城，商品详情的链接格式：https://item.jd.com/100005786822.html，不同的商品详情的链接不一样的地方在于商品编号，如，我有个商品1002002，那么商品详情的链接为https://item.jd.com/1002002.html； 当我们访问商品详情链接时，后台的逻辑：先从redis中查询该商品，如果不存在，再查数据库
一、缓存处理流程 前台请求，后台先从缓存中取数据，取到直接返回结果，取不到时从数据库中取，数据库取到更新缓存，并返回结果，数据库也没取到，那直接返回空结果。 二：缓存雪崩 概念：当缓存服务器重启或者大量缓存集中在某一个时间段失效，这样在失效的时候由于查询数据量
何为布隆过滤器？ 本质上是一种数据结构，是1970年由布隆提出的。它实际上是一个很长的二进制向量(位图)和一系列随机映射函数（哈希函数）。可以用于检索一个元素是否在一个集合中。 数据结构： 布隆过滤器是一个 bit 向量或者说 bit 数组，就是一个二进制的数据，数据存放0或1。如果我们
场景：在海量数据中（10亿无序，不定长，不重复）快速判断一个元素是否存在？ 布隆过滤器本质：1.位数组（二进制向量） 2.一系列随机映射函数 如下图 ==> 原理： 如果一个元素3个函数返回的结果是false 即有 一个是0，那这个元素肯定不存在。 如果一个元素3个函数返回的结果是true
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。 一、布隆过滤器简介
using System; using System.Collections; using System.Collections.Generic; using System.Text; namespace UserCheckDemo { public class BloomFilter { public BitArray _bloomArray; public Int64 BloomArrayLength { get; } public I
布隆过滤器是1970年由布隆提出的。他其实是一个很长的二进制向量外加一系列的随机函数函数来组成。 在正式说到布隆过滤器时，我们要先聊这样一个话题：在解决工程类问题时，很多问题的回答并不是只有这两种布尔状态：是 or 否而可能是这两种状态：一定没有 or 可能有亦或者可能是这两种
*/ public Boolean contains(Object value) { Boolean ret = true; for (SimpleHash f : func) { ret = ret && bits.get(f.hash(value)); } return ret; } /** * 静态内部类。用于 hash 操作！ */ public static class SimpleHash { private int cap; p
一.引入依赖 <!-- redis --> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId> </dependency> <!-- red
关于缓存穿透详细介绍、解决方案案例代码 什么是缓存穿透： 缓存穿透是指缓存和数据库中都没有的数据，而用户不断发起请求，如发起为id为“-1”的数据或id为特别大不存在的数据。这时的用户很可能是攻击者，攻击会导致数据库压力过大。 怎么解决呢： 这里引入一个新概念布隆过滤器，要
原理 见：https://www.cnblogs.com/mushroom/p/4556801.html 布隆过滤器作用 解决缓存穿透问题 过滤重复数据 在C#中的实现方式之一（来自外网） /// <summary> /// 布隆过滤器 /// </summary> /// <typeparam name="T">数据类型</typeparam> public class Filter<T
前言：送给面试的小伙伴，也送给我自己。很多小伙伴可能会被一次面试打击后，就有了害怕的想法，不敢去面试，馄饨也有这样的情况，这还是在今年春招的时候，虽然自己在学校做过几个项目，但是对于理论方面或者知识点，我基本上是空白，这就让我有了一种畏惧心理，我到底该不该面试，我面试的话什么
实现一个简单的布隆过滤器 1 什么是布隆过滤器 布隆过滤器是一个叫Bloom的人提出来的，其数据结构是一个只包含01的数组，即位数组+随机散列函数（hash函数），主要用于判断一个元素在一个亿级容量的容器中是否存在。常用于解决Redis的缓存穿透。其优点是效率高，占用空间少；缺点是容易
1 位图（BitMap） 在讨论布隆过滤器之前，先看一下位图是什么。 首先考虑一个问题场景 假如需要过滤某些不安全网页，现有100亿个黑名单页面，每个网页的URL最多占用64字节。现要设计一种网页过滤系统，可以根据网页的URL判断该网页是否在黑名单上。 最直观的想法必然是使用一个集合或者说数
缓存雪崩 缓存雪崩指的是Redis当中的大量缓存在同一时间全部失效，而假如恰巧这一段时间同时又有大量请求被发起，那么就会造成请求直接访问到数据库，可能会把数据库冲垮。 缓存雪崩一般形容的是缓存中没有而数据库中有的数据，而因为时间到期导致请求直达数据库。 解决方案 解决缓
先说一下自己的个人情况，大专生，18年通过校招进入湖南金蝶软件公司，干了接近3年的CRUD，今年年初，感觉自己不能够在这样下去了，长时间呆在一个舒适的环境会让一个人堕落！而我已经在一个企业干了三年的CRUD，已经让我变得不思进取，谈了2年的女朋友也因为我的心态和工资和我分手了。于是，我决
## 缓存雪崩缓存雪崩指的是Redis当中的大量缓存在同一时间全部失效，而假如恰巧这一段时间同时又有大量请求被发起，那么就会造成请求直接访问到数据库，可能会把数据库冲垮。缓存雪崩一般形容的是缓存中没有而数据库中有的数据，而因为时间到期导致请求直达数据库。## 解决方案解决缓存雪
redis 雪崩、穿透、击穿的区别 这都是涉及到服务器的高可用的部分。他们之间的区别如下 雪崩：同一时刻，大量的key 过期 穿透：就是访问的 redis 里面都没有，直接 击穿：某一个热点的 key 突然过期了，所有的请求都打到了 mysql 上 缓存雪崩 产生雪崩的是指一个时间段内，大量的key失效了，所
简介 Bloom Filter是由Howard Bloom在1970年提出的二进制向量数据结构，是一种空间效率很高的随机数据结构，它常常用来检测某个元素是否是巨量数据集合中的成员（比特币使用它对历史交易进行验证）。在判断一个元素是否属于某个集合时，有可能会把不属于这个集合的元素误认为属于这个集合（fa
