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假阳性数布隆过滤器

是一种数据结构,用于快速判断一个元素是否存在于一个集合中。它通过使用多个哈希函数和位数组来实现。

概念: 假阳性数布隆过滤器(False Positive Bloom Filter)是布隆过滤器(Bloom Filter)的一种变种。布隆过滤器是一种空间效率高、查询时间快的数据结构,用于判断一个元素是否属于一个集合。而假阳性数布隆过滤器则是在布隆过滤器的基础上,通过引入计数器来减少误判的概率。

分类: 假阳性数布隆过滤器属于概率型数据结构,它可以在有限的空间内存储大量的元素,并且可以快速判断一个元素是否存在于集合中。它的主要特点是可以通过调整参数来控制误判率和内存占用。

优势:

  1. 空间效率高:假阳性数布隆过滤器可以存储大量的元素,而且占用的内存空间相对较小。
  2. 查询时间快:假阳性数布隆过滤器通过多个哈希函数和位数组的快速计算,可以在常数时间内判断一个元素是否存在于集合中。
  3. 可调节的误判率:通过调整参数,可以控制假阳性数布隆过滤器的误判率,使其适应不同的应用场景。

应用场景: 假阳性数布隆过滤器在以下场景中有广泛的应用:

  1. 缓存系统:可以用于判断一个数据是否存在于缓存中,从而提高缓存的命中率。
  2. 分布式系统:可以用于判断一个数据是否存在于分布式系统的某个节点中,从而减少网络通信的开销。
  3. 垃圾邮件过滤:可以用于判断一个邮件是否为垃圾邮件,从而提高邮件过滤的准确性。
  4. URL去重:可以用于判断一个URL是否已经被爬取过,从而避免重复爬取。

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    大家看下这幅图,用户可能进行了一次条件错误的查询,这时候 redis 是不存在的,按照常规流程就是去数据库找了,可是这是一次错误的条件查询,数据库当然也不会存在,也不会往 redis 里面写值,返回给用户一个空,这样的操作一次两次还好,可是次数多了还了得,我放 redis 本来就是为了挡一挡,减轻数据库的压力,现在 redis 变成了形同虚设,每次还是去数据库查找了,这个就叫做缓存穿透,相当于 redis 不存在了,被击穿了,对于这种情况很好解决,我们可以在 redis 缓存一个空字符串或者特殊字符串,比如 &&,下次我们去 redis 中查询的时候,当取到的值是空或者 &&,我们就知道这个值在数据库中是没有的,就不会在去数据库中查询。

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