## 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
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
HI！我是小小，我们昨天没有见面，是因为昨天小小一天都在火车上呆，准备去广州的考试，所以脱稿一天，不过今天，小小的小blog已经开始恢复更新了。 汇报一下进度 小小今天坐车路过武汉，武汉武昌的一张路过照片。 下面开始今天的正文，看见小小怎么辛苦的份上，滑到底下，给个素质三连？ 缓存雪崩 缓
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 解决缓存雪崩
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今天来聊一聊面试八股文：布隆过滤器。 说道布隆过滤器，就免不了说到缓存穿透。 缓存穿透 在高并发下，查询一个并不存在的值时，缓存不会被命中，导致大量请求直接落到数据库。 数据库的响应能力肯定没有缓存大，出线这样的情况，一般是黑客攻击，拖慢了系统的响应速度。 头脑风暴 朴素的分析
其实在之前的文章【缓存，确实很香，却也很受伤！】中，对缓存穿透的引发缘由及应对策略做过简要的描述。这篇文章将对这个问题再做下额外的扩展。 一、关于布隆过滤器 布隆过滤器支持两种操作：1、添加元素；2、判断元素是否存在。 布隆过滤器的特性：占用少量内存过滤海量数据 判断元素存在会
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
布隆过滤器（Bloom Filter，下文简称BF）由Burton Howard Bloom在1970年提出，是一种空间效率高的概率型数据结构。它专门用来检测集合中是否存在特定的元素。 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。 布隆过滤器的原理是，当一个元素被加入集合时，通过K个散列函数将这个元
## 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缓存穿透和缓存雪崩 缓存穿透 概念 一般的缓存系统，都是按照key值去缓存查询，如果不存在对应的value，就应该去DB中查找 。 这个时候，如果请求的并发量很大，就会对后端的DB系统造成很大的压力。这就叫做缓存穿透。 关键词：缓存value为空；并发量很大去访问DB。 原因 业务自身代码或
文章目录 前言一、布隆过滤器1、算法描述2、False positives 概率推导3、优势和劣势 二、布隆过滤器算法实现总结 前言 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
1. 节衣缩食-位图 在平时的开发中，会有一些bool 型数据需要存取，比如用户的签到记录，签了是1，没签是0，要记录365天。如果使用普通的key/value,每个用户需要记录365个，当用户数上亿的时候，需要的存储空间非常大。 为了解决这个问题，Redis 提供了位图数据结构，每天的签到记录只占一个
前言 很多同学面对多线程的问题都很头大，因为自己做项目很难用到，但是但凡高薪的职位面试都会问到。。毕竟现在大厂里用的都是多线程高并发，所以这块内容不吃透肯定是不行的。 今天这篇文章，作为多线程的基础篇，先来谈谈以下问题： 为什么要用多线程？程序 vs 进程 vs 线程创建线程的
作者：胡慢慢滚雪球 链接：https://www.zhihu.com/question/38573286/answer/507497251 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 在计算机中，判断一个元素是不是在一个集合中，通常是用hash来解决，这在数据量不大的时候是可以的，但是当数据量很
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
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
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
哈希表与布隆过滤器 哈希操作： 高维空间到低维空间的映射（映射规则自己规定）。 （哈希表的低维数据就是数组下标。） 哈希冲突无法避免因此更加强调处理方法 哈希表的处理方法： （1）开放定址法。（线性探测法：在已有计算下标情况下，再计算下面的一个下标。）（二次再散列（分别+1^ 2 + 2^2 +2 ^3 +
问题 老顾先来举个常会问到的面试题：现有50亿个电话号码，现有10万个电话号码，如何要快速准确的判断这些电话号码是否已经存在？ 上面的问题可以细化一下，也就是50亿个电话号码在数据库中，现在要快速、准确的判断提供的10万个电话号码是否存在。 我们小伙伴们是否脑子中会有以下方案
布隆过滤器 用途 实现实现过程布隆过滤器的误判率应用复杂度分析 代码实现 Bloom Filter（布隆过滤器）。 布隆过滤器是一个很长的二进制向量和映射函数。 用途 布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。 优点是空间效率和查询时间都会远远超过一般的算法，缺点是有一
位图在优点上，效率高效，并且具有空间小的优点，但缺点很明显，只能处理整型，因为其属性全部是描述整型的，因此在处理日常生活中很多的字符串上，就很有必要了，，因此将位图进行改造，变成布隆过滤器，就可以解决这个问题。 首先我们的思路肯定是，将字符串变成整型，这是毋庸置疑的，哈希的字符串算
#include "bloomfilter.h" #include <stdio.h> #define MAX_ITEMS 6000000 // 设置最大元素个数 #define ADD_ITEMS 1000 // 添加测试元素 #define P_ERROR 0.0001 // 设置误差 int main(int argc, char** argv) { // 1. 定义BaseBloomFilter
Java作为目前最受欢迎的语言，每年都会有很多转行、跨行等等的人加入到开发大军中来，但是Java开发也是会遇到瓶颈的，当我们遇到瓶颈的时候就会去寻求发展突破，尤其是从Java开发高级工程师向架构师迈进的时候，需要大量的实战经验和知识的积累，而循着前人的脚步去学习就会起到一个事半功
简介 布隆过滤器（Bloom Filter）是1970年由一个叫Bloom的老哥提出的。本质上属于一种数据结构，实际组成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
