为防止 缓存穿透的情况，我们有时候会引入 布隆过滤器来 增加一层防护， 具体demo如下 一、 搭建好 Redisson 环境， 详见 https://www.cnblogs.com/cgsdg/p/16225349.html 二、 创建 布隆过滤器， 并添加基础数据 import org.redisson.api.RBloomFilter; import org.redisson.api.Redis
一、背景 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？ 垃圾邮件过滤算法如何设计？ 公安办案时，如何判断某嫌疑人是否在网逃名单中？ 缓存穿透问题如何解决？ 需求 上面的需求都是从海量数据中查询某个字符串是否存在？ 二、平衡二叉
package main import ( "fmt" "math" ) type BloomFilter struct { MLength int64 //过滤器长度 MArr []int64 //过滤器数组 NCount int64 //插入元素个数 FalseRate float64 //误报率 KHash int
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
【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
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: @
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
需求：50亿个电话号码，查找10万个，判断10w个电话号码是否存在？ 用bitmap/hyperloglog的话，亿级数据也是非常吃内存哟。 是个啥： 由一个初始值都为0的bit数组和多个哈希函数构成，用于快速判断某个数据是否存在。(多个hash函数，减少hash冲突概率) 本质：用于快速判断数据是否存在于一个大
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
1. 简介 布隆过滤器是防止缓存穿透的方案之一。布隆过滤器主要是解决大规模数据下不需要精确过滤的业务场景，如检查垃圾邮件地址，爬虫URL地址去重， 解决缓存穿透问题等。 布隆过滤器：在一个存在一定数量的集合中过滤一个对应的元素，判断该元素是否一定不在集合中或者可能在集合中。它的
1、Bloom Filter的核心是一个【m】位的bitset和【k】个hash函数。 初始时bitset中所有位的值都设置为0，假设取【m = 10】，【k = 3】，用蓝色表示某位为0，红色表示为1 2、插入数据 插入元素的过程是三步走： （1）计算k个hash值 （2）将k个hash值对m取模得到k个下标 （3）将b
#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
目录 1. Redis概述： 2. Redis的主要应用场景： 3. 缓存穿透及布隆过滤器 （1）缓存穿透（大量查询一个不存在的key）定义 （2）解决方法 ps：布隆过滤器原理 ps：布隆过滤器另一个用途——推荐去重 1. Redis概述： Redis是一个开源的Key-Value存储系统，其中Value支持String、list、set、hash、zse
布隆过滤器是一种概率数据结构，用来高效地测试集合中是否存在某个元素。使用布隆过滤器有助于减少在磁盘中查找键值的次数，从而降低开销。在Java开发中，可以使用各种现成的布隆过滤器，包括Google出品的Guava BloomFilter类。Redis是一款开源内存数据结构存储，可用来实现NoSQL数据库。但
【随笔记】Redis（三）布隆过滤器BloomFilter 由简入繁，水滴石穿。 BloomFilter 它是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数，主要用于检索一个元素是否在一个集合内。优点很明显，就是空间效率和查询时间都比其他的算法快，缺点同样明显，就是有误识别率和删除困难。 例如：当一个
大数据量集合，如何准确快速的判断某个数据是否在大数据量集合中 本篇博客我们主要介绍如何用Redis实现布隆过滤器，但是在介绍布隆过滤器之前，我们首先介绍一下，为啥要使用布隆过滤器。 1、布隆过滤器使用场景 比如有如下几个需求： ①、原本有10亿个号码，现在
缓存可以说是我们对数据库的一道保护墙，缓存穿透就是冲破了我们的保护墙，每个缓存都有一个缓存的 Key，当相同的 Key 过来时，我们就直接取缓存中的数据返回给调用方，而不用去查询数据库，如果调用方传来的永远都是我们缓存中不存在的 Key，这样每次都需要去数据库中查询一次，就会导致数
Guava中的布隆过滤器 采用Guava 27.0.1版本的源码，BF的具体逻辑位于com.google.common.hash.BloomFilter类中。开始读代码吧。 BloomFilter类的成员属性 不多，只有4个。 /** The bit set of the BloomFilter (not necessarily power of 2!) */ private final LockFreeBitArray
布隆过滤器 1、为什么出现布隆过滤器 Hash表 需要把实实在在的具有特定长度的元素的信息指纹存储在内存或者硬盘的哈希表中，这个存储量非常大，而且哈希表的存储空间的利用率只有一半。 为什么哈希表的存储空间的利用率只有一半。 Hash Table 常用于频繁进行 key/value 模式的
1. 什么是布隆过滤器? 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。 在介绍原理之前，要先讲一下Hash函数的概念。 我们在Java中的HashMap，HashSet其实也接触过hashcode()这个函数， 哈希函数是可
from pybloom_live import BloomFilter f=BloomFilter(1000,0.001) for x in range(0,1000): f.add(x) print(4 in f) 运行结果如下：
一个场景，比如jwt token 回收的问题（token 合法，但是阻止请求） krakend 的解决方法是基于bloom filter 机制 保留blocked token 在内存中 基于rpc的blocked token 传播 token 检查&&阻止非法请求 使用 bloom fliter clinet 官方以及包含了client 的实现，可以直接使用 参考配置 具
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
原文:Redis详解（十三）------ Redis布隆过滤器目录1、布隆过滤器使用场景2、布隆过滤器简介3、Redis实现布隆过滤器①、bitmaps②、Redisson4、guava 工具 本篇博客我们主要介绍如何用Redis实现布隆过滤器，但是在介绍布隆过滤器之前，我们首先介绍一下，为啥要使用布隆过滤器。
由于基本看完了 《Redis 设计与实现》中的单机部分内容，所以就可以看一些面试常常会问到的相关问题，带着问题去学习，这样效率会更高。 缓存穿透 简介 缓存穿透(缓存击穿) 表示恶意用户请求很多不存在的数据，由于数据库中都没有，缓存中肯定也没有，导致这些请求短时间内直接落在了数据库上
