文章已收录Github精选，欢迎Star：https://github.com/yehongzhi 概念 布隆过滤器(BloomFilter)是由一个叫“布隆”的小伙子在1970年提出的，它是一个很长的二进制向量，主要用于判断一个元素是否在一个集合中。 原理 在介绍原理之前，要先讲一下Hash函数的概念。 我们在Java中的Hash
前言 在日常工作中，经常要判断一个元素是否在一个集合中。假设你要向浏览器添加一项功能，该功能可以通知用户输入的网址是否是恶意网址，此时你手上有大约 1000 万个恶意 URL 的数据集，你该如何实现该功能。按我之前的思维，要判断一个元素在不在当前的数据集中，首先想到的就是使用 hash ta
一、缓存穿透 去缓存层没有查到数据，而去数据库中查找数据。 注意：不能避免低频的缓存穿透，可以避免高频的缓存穿透。 二、缓存雪崩 三、布隆算法 通过一定的错误率换取空间，错误率是由于存在hash碰撞导致的，降低错误率的方法：1.加大数组的长度，2.增加hash函数的
引言 正在午睡，突然收到线上疯狂报警的邮件，查看这个邮件发现这个报警的应用最近半个月都没有发布，应该不至于会有报警，但是还是打开邮件通过监控发现是由于某个接口某个接口流量暴增，CPU暴涨。为了先解决问题只能先暂时扩容机器了，把机器扩容了一倍，问题得到暂时的解决。最后复盘为什么
红黑树—>非严格的平衡二叉搜索树 AVL树—>严格的平衡二叉树 unordered_map 数组+hash函数将字符串通过hash函数生成一个整数再映射到数组；它增删改查的时间复杂度是O(1)hash函数的作用：避免插入的时候字符串比较；hash函数计算出来的值通过对数组长度的取模能随机分布在数组
主要作用：根据给定的布隆过滤器判断值是否存在。尤其适用于当数据量非常大时的判断。但是会存在一定的误判率，属于是牺牲了准确率来提升判断速度和节省存储空间。 原理是将数据映射到一个很长的二进制向量上，通过查询映射数据在二进制向量的存在情况来判断数据是否存在。 核心概念
布隆过滤器 原理插入查询 实现应用缺点及改进 原理 插入 布隆过滤器（BloomFilter） 将待插入的元素通过预先设置的M个哈希函数进行运算，得到M个K值，每个K值表示事先初始化的一个长度为 N的比特位数组上的第K个位置（k<=N)，最后将这M位置设置为1。 查询 将要查询的元素经过 M个哈
1.什么是布隆过滤器？ 首先，我们需要了解布隆过滤器的概念。 布隆过滤器（Bloom Filter）是一个叫做 Bloom 的老哥于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
前言 我们之前讲了Redis的缓存雪崩、穿透、击穿。在文章里我们说了解决缓存穿透的办法之一，就是布隆过滤器，但是上次并没有讲如何使用布隆过滤器。 作为暖男的老哥，给你们补上，请叫我IT老暖男。 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
布隆过滤器如何防止Redis缓存穿透 一、什么是缓存穿透？二、什么是布隆过滤器？三、布隆过滤器原理3.1 存入过程3.2 查询过程3.3 删除过程 四、布隆过滤器如何防止Redis缓存穿透？ 兄弟们在学习缓存穿透时，听说解决缓存穿透传统方案之一就是使用布隆过滤器，那什么是布隆过滤器呢？
hash function hash函数 通过计算得到一个数据的hash值的函数 md5、sha1……好像都是对一个数据反复进行了大量的二进制运算，比如：或、与……，具体实现看源码 Features: （在使用同一个hash function的前提下）相同的输入有相同的输出，不同输入均匀分布（但是不同的输入也可能计算出的h
【刷题笔记】位运算: 从人脑到电子脑的演变 理解位运算对于非计算机科学专业的选手需要一个思考的过程 然而对于计算机科学的选手来说，从理解简单的位运算到复杂的复合位运算 仍然是一个过程 这里就实用主义的角度出发，总结一下做到的题目用到的复合位运算 2的幂 n&(n-1) 这个
布隆过滤器初探与解读 布隆过滤器出现的背景布隆过滤器大概的函数使用例子布隆过滤器和Hashmap使用的区别Hashmap存在的问题布隆过滤器的优缺点目前讨论比较多的场景和出现的问题具体案例分析公众号阅读数统计背景使用 写在最后 布隆过滤器 布隆过滤器可以用来存储ke
击穿、穿透和雪崩都是在redis作为缓存时发生的。 当redis作为缓存的时候，key是会过期，可能是因为到了过期时间，或者因为LRU/LFU。 ============================================================================================== 击穿： 产生原因：由于key过期了，造成了并发的访问数
布隆过滤器的概念 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。 如果想要判断
转载请表明出处 背景 对 布隆过滤器 画个重点，它应该在 “过滤” 二字上，这个算法的重点在于把曾经来过跟从未来过的事物区分开，具体过滤那种事物（曾经来过or从未来过），由具体场景决定。它一般用于数据库存储中过滤不存在的行（减少访问磁盘），推荐系统去重等等场景。 SET 说到去重，很容易
前言 前面在说缓存穿透的时候说到解决方案的时候正好有提到布隆过滤器，正好现在就来说一说这个布隆过滤器是怎么一回事，在说布隆过滤器之前可能需要先说下位图算法 位图 位图（Bitmap），又称栅格图（英语：Raster graphics）或点阵图，是使用像素阵列(Pixel-array/Dot-matrix点阵)来表示的图像（
Java 布隆算法结构 public class BloomFilterDemo { private Listseeds = Arrays.asList(10,20,30,40,50,60,70,80); private ListsimpleHashes =new ArrayList<>(); private static final int MAXIMUM_CAPACITY =1 <<30; private BitSetbitSet =n
1.什么是redis缓存穿透 恶意用户不断去访问不存在redis里的key-value，绕过了redis缓存，直接访问数据库，导致后端服务压力变大 2.如何解决redis缓存穿透 可以考虑通过布隆过滤器，先在redis里面查询数据，如果不存在，就查询key是否在布隆过滤器里面，如果在，则直接返回 "查询结果不存在" 类
一·简介 布隆过滤器（Bloom Filter）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。本质上布隆过滤器是一种数据结构，比
布隆过滤器 在讲述布隆过滤器的原理之前，我们先思考一个问题，如果想要判断一个元素是否存在，你通常会怎么做？一般的做法都是将其保存起来然后通过比较确认，一共会有如下几种情况： 如果使用线性表或者数组存储，则查找的时间复杂度为 O(n)。 如果使用树存储，则查找的时间复杂度为 O(l
背景 如果我们使用缓存，那样会带来缓存三大问题，缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿。这里针对缓存穿透并使用布隆过滤器解决。 缓存穿透就是有心用户利用缓存和数据库都必不存在的数据来发送恶意请求，从而绕过缓存，直接访问数据库，最终导致数据库崩溃的问题。 这是一个通用的问题，关键
一、认识布隆过滤器 场景：如果遇到网页黑名单系统、垃圾邮件过滤系统、爬虫的网站判重系统等题目，又看到系统容忍一定程度的失误率，但是对空间要求比较严格，那么大概率考布隆过滤器的知识。 一个布隆过滤器精确地代表一个集合，并可以精确判断一个元素是否在集合中。 到底有多精确取决于
Redis 相信大家对于Redis第一印象都是“缓存”，它相比Memcache 而言更加易于理解、使用和控制。但Redis作为互联网技术领域使用最为广泛的存储中间件，其实还是有很多其他的应用场景的。当系统的并发量达到一定的量级，流量涨上来了，Redis的其他功能就需要应用起来了。 Redis到底有多
Hbase文件存储特点： 同一个region的文件按照列族存储，而不是按行存储；也就导致了在一个Hfile文件中，存储的是一个列族的多行数据。 Hbase系统读取数据特点： 通常是读取一行数据，或者是读取单个cell数据；当region中存储大量数据后，列族目录下就会有大量的Hfile文件；而不论是读取
