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go 布隆过滤器_布隆过滤器 redis

拉长时间业务肯定是接受不了的，但是按照以往的经验，这部分数据并不全部需要处理，可能仅有一半真正需要调用A服务，所以我们可以把1亿数据给过滤掉。这里我们维护一个布隆过滤器来进行数据的过滤。...布隆过滤器的概念（百科）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。 2. 布隆过滤器应用场景 deny list 数据判重预过滤 3....特性容易发现，布隆过滤器存在假阳性的情况，即将不在集合中的元素误判为在集合中。过滤器中的元素个数越多，假阳性的可能性越大。...上代码 // CalBloomSize 计算布隆过滤器位图大小 // elemNum 元素个数 // errorRate 误判率 func CalBloomSize(elemNum uint64, errRate

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布隆过滤器的原理_什么是布隆过滤器

作用嘛就是用来过滤非法key，避免缓存穿透（请求直接打到数据库），布隆过滤器底层用的是位数组，不仅节省空间，性能也嘎嘎猛，而且占用内存不会随着使用变大先贴demo后BB public class MyBloomFilter...Integer currentBeanCount = 0; //你的布隆过滤器容量 private int DEFAULT_SIZE = Integer.MAX_VALUE; //bit数组，用来存放结果...if (size <= (2 << 8)) throw new RuntimeException("size is too small"); DEFAULT_SIZE = size; } //获取当前过滤器的对象数量...，5 对应位数组：[1，0，1，0，0，1] 判断某个未知key存不存在的时候，假设我们计算出来的下标是0，2，4 对应位数组：[1，0，1，0，1，0] 此时位数组内5对应下标值为0，而已知key...位数组的5对应下标位1，说明这两个一定不是同一个key 相反，如果某个key计算出来的下标为[1，0，1，0，0，1]，只能说这个key可能存在，因为这个位置可能是其它key计算出来的如果对上面的hash

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布隆过滤器

这就是布隆过滤器的基本思想。 ...手动Bloom Filter 实现我们上面已经说了布隆过滤器的原理，知道了布隆过滤器的原理之后就可以自己手动实现一个了。...如果你想要手动实现一个的话，你需要：一个合适大小的位数组保存数据几个不同的哈希函数添加元素到位数组（布隆过滤器）的方法实现判断给定元素是否存在于位数组（布隆过滤器）的方法实现。...fpp，bit数组大小的m的计算方式： (2)哈希函数选择由预估数据量n以及bit数组长度m，可以得到一个hash函数的个数k：哈希函数的选择对性能的影响应该是很大的，一个好的哈希函数要能近似等概率的将字符串映射到各个...布隆过滤器就是其中的 Module。

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布隆过滤器

什么是布隆过滤器本质上布隆过滤器是一种数据结构，比较巧妙的概率型数据结构（probabilistic data structure），特点是高效地插入和查询，可以用来告诉你 “某样东西一定不存在或者可能存在...实现原理与HashMap比较想象，不同之处在于布隆过滤器是存储的Bit位数组，内容值只有1 与 0 非常显著的减少了存储大小。所以布隆过滤器只能判断是否匹配，而无法获取对应匹配值。...了解HashMap数据结构的同学都应该知道HashMap会有概率发生碰撞，在发生碰撞时会生成链表或红黑树来解决，那布隆过滤器是如何解决这个问题的呢？布隆过滤器数据结构 ?...只能通过增加计算Hash的条数或增加数组长度来减少碰撞可能。布隆过滤器如何支持删除根据上边了解到的信息，我们知道因布隆过滤器是使用bit位数组存储的，如果支持删除操作的话，可能会影响其他值的匹配。...那么我们还有其他方式来使布隆过滤器支持删除吗？ ? 我们可以改变一下数据结构，将数组改为计数形式就可以实现，用空间来换功能。

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布隆过滤器

前言前两天, 一个大学同学问我布隆过滤器, 我本想反手甩他一篇我写的文章, 尴尬的是我找了找发现没有写过.......既然一个数字会发生碰撞, 那我一个链接生成10个数字, 你如果10个数字同时碰撞的概率就小得多了吧. 至此, 布隆过滤出来了....如果你需要确定的知道它有没有存在, 就只能将它自身进行存储, 在节省空间的时候本身就已经丢失了部分精度. 但是无妨, 我们的爬虫还是能够容忍这种情况的. 介绍完毕, 这就是布隆过滤器了....完事看了上面, 布隆的基本概念也齐活了. 布隆的特点如下: 说你不在, 你一定不在说你在, 你可能在其适合于这种允许存在一定误判的场景. 也就是宁可放过一个, 绝不错杀一千的场景....看了布隆过滤器, 其涉及的大小只有两个, 1. 数组的大小. 2. hash函数的个数. 而选取合适的值就可以尽量的降低误判概率. 涉及高深的数学领域, 咱也不太懂.

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布隆过滤器

---- 在Redis的缓存穿透中了解到布隆过滤器，不禁想了解其奇妙之处 1....布隆过滤器的作用判断传入数据是否已经存在，由这个基本功能可以泛生出：防止Redis缓存穿透海量数据去重垃圾邮件过滤 2....什么是布隆过滤器布隆过滤器（Bloom Filter）是1970年由一个叫布隆的人提出的，它本质是一个很长的二进制向量（位数组）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。...其优点是空间效率和查询时间都比一般的算法好太多，这是布隆过滤器的出名之处。缺点是有一定的误识别率和删除困难在布隆过滤器的位数组中，每个元素占一个位（1bit）其内容只能是0或1。...Hash值计算可能会有冲突，不同的数据 "存入" 布隆过滤器的结果可能相同，也就是说布隆过滤器只能判断数据不存在，而无法明确判断数据存在。

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布隆过滤器

背景之前读吴军《数学之美》的时候提到布隆过滤器，觉得蛮有意思的，所以总结一下。...解决的问题大数据量的时候, 判断一个元素是否在一个集合中。实现原理布隆过滤器（Bloom Filter）的核心实现是一个超大的位数组和几个哈希函数。...假设位数组的长度为m，哈希函数的个数为k ? 布隆过滤器以上图为例，具体的操作流程：假设集合里面有3个元素{x, y, z}，哈希函数的个数为3。...移除集合中的元素这个在布隆过滤器中是不允许的，理解原理我们就知道，如果将是1的位置重置成0会影响其他元素是不是在集合中的判断。...对于关小黑屋再放出来这种需求，我们可以换一个思路，再加一个布隆过滤器————“被移除的元素”，当然现在公司都比较土豪，直接用redis存一个过期时间就可以，那就不在我们讨论之列了，布隆过滤器的初衷是用少许的误判来极大的节省空间

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布隆过滤器

今天是第一篇，我们来讲讲布隆过滤器。...马上布隆过滤器就要过50岁的生日，讲布隆过滤器也算是老生常谈了。什么是布隆过滤器？...那么问题来了，我们如何选择布隆过滤器值域的大小？...所有其它的固定集合大小的数据结构都没有这样的性质。而且布隆过滤器的k个hash函数完全不相关，比较适合硬件上的并行计算。...此时，布隆过滤器是最好的选择。布隆过滤器可以与一些key-value的数据库一起使用，来加快查询。通常key-value存储系统的values存在硬盘，查询就是件费时的事。

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什么是布隆过滤器？如何实现布隆过滤器？

布隆过滤器（Bloom Filter）是一种空间效率极高的概率型数据结构，用于判断一个元素是否在一个集合中。...1.布隆执行过程布隆过滤器的具体执行步骤如下：在 Redis 中创建一个位数组，用于存储布隆过滤器的位向量。初始化多个哈希函数，并将每个哈希函数的计算结果对应的位数组位置设置为 1。...添加元素到布隆过滤器时，对元素进行多次哈希计算，并将对应的位数组位置设置为 1。查询元素是否存在时，对元素进行多次哈希计算，并检查对应的位数组位置是否都为 1。...2.布隆使用场景布隆过滤器的主要使用场景有以下几个：大数据量去重：可以用布隆过滤器来进行数据去重，判断一个数据是否已经存在，避免重复插入。...3.如何实现布隆过滤器？在 Redis 中不能直接使用布隆过滤器，但我们可以通过 Redis 4.0 版本之后提供的 modules (扩展模块) 的方式引入，它的实现步骤如下。

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布隆过滤器

布隆过滤器redis第三方扩展库布隆过滤器github地址类似的还有 counting bloomcuckoo 布谷鸟过滤器wget https://github.com/RedisBloom/RedisBloom.../refs/heads/master.zipunzip master.zipcd RedisBloom-masterll#里边有个Makefile文件make#执行后多了一个redisbloom.so的扩展库...service redis_6379 stopredis-server /etc/redis/6379.conf --loadmodule opt/lnf/redis5/redisbloom.so启动了带布隆的...redis通过redis-cli -p 6379 连上后输入bf可以看到多了很多bf、cf的命令布隆过滤器用来解决缓存穿透问题比如网站有的数据只有1.2.3，但用户输入4来查询，缓存里没有，就直接向数据库去查询...，但数据库其实也没有啊，这样如果很多这种情况（现实中也存在），就直接穿透到数据库，让数据库执行查询且是空的查询，这样就给数据库增加了不必要的压力图片图片

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布隆过滤器

什么是布隆过滤器布隆过滤器（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。...当判断A是否存在时，按照写入的计算方式，计算如果值都为1，则A存在，否则A不存在。...的时候将需要缓存的数据放在布隆过滤器中。...缺点及改进布隆过滤器的缺点主要是有一定的误识别率和删除困难，错误识别率可以使用google工具来指定识别率，但是无法达到100%。 ...目前我们知道布隆过滤器可以支持 add 和 isExist 操作，那么 delete 操作可以么，答案是不可以，例如上图中的 bit 位 4 被两个值共同覆盖的话，一旦你删除其中一个值例如 “tencent

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布隆过滤器

布隆过滤器 1、布隆过滤器原理 1.1 什么是布隆过滤器布隆过滤器（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。 ...如图所示：查询过程布隆过滤器主要作用就是查询一个数据，在不在这个二进制的集合中，查询过程如下： 1、通过K个哈希函数计算该数据，对应计算出的K个hash值 2、通过hash值找到对应的二进制的数组下标...：计算元素的数量比如预计有多少个sku bloomFilter.tryInit(10001,0.001); } } 2.2 给商品详情页添加布隆过滤器 1、查看商品详情页添加布隆过滤器...布隆过滤器指导有哪些数据，这样别人使用随机数攻击的时候直接就给他返回，不用再去查Redis了。

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布隆过滤器

本文将详解布隆过滤器的相关算法和参数设计，在此之前希望大家可以先通过谷歌黑板报的数学之美系列二十一－布隆过滤器（Bloom Filter）来得到些基础知识。一....在下面的介绍中n为元素数，m为布隆过滤器或哈希表的slot数，k为布隆过滤器重hash function数。...误判概率的证明和计算假设布隆过滤器中的hash function满足simple uniform hashing假设：每个元素都等概率地hash到m个slot中的任何一个，与其它元素被hash到哪个slot...设计和应用布隆过滤器的方法应用时首先要先由用户决定要add的元素数n和希望的误差率P。这也是一个设计完整的布隆过滤器需要用户输入的仅有的两个参数，之后的所有参数将由系统计算，并由此建立布隆过滤器。...系统首先要计算需要的内存大小m bits: 再由m，n得到hash function的个数：至此系统所需的参数已经备齐，接下来add n个元素至布隆过滤器中，再进行query。

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布隆过滤器

接下来看看布隆过滤器是怎么做的。 2....布隆过滤器原理：布隆过滤器使用了布隆算法来存储数据，明确一点，布隆算法存储的数据不是 100% 准确的，即布隆过滤器认为这个 key 存在，实际上它也有可能不存在，如果它认为这个key 不存在，那么它一定不存在...可以使用 guava 中的布隆过滤器；使用 hutools 工具包中的布隆过滤器； redis 有 bitMap，也可以用作布隆过滤器，推荐使用 redisson 构造布隆过滤器；三、hutools...中的布隆过滤器源码分析这里带大家分析一下 hutools 中的布隆过滤器源码，看看人家怎么实现的。...这个数组有五个不同实现的对象，可以简单地理解为 hutools 中的布隆过滤器用了五个 hash 函数去计算 key 对应的索引。

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布隆过滤器

什么是布隆过滤器布隆过滤器本质上是一种概率型的数据结构，用于检索一个元素是否在集合中，它将告诉你一个数据“一定不存在或可能存在。...布隆过滤器由一个很长的二进制向量（位向量、位数组、Bit Array）和一系列的随机映射函数组成。布隆过滤器的优点是高效、占用空间少。但缺点是返回的结果是概率性的，而不是准确的。...当检索一个不存在于这个布隆过滤器中的元素w时，给出的结果却是w存在于该布隆过滤器中。造成这种问题的原因是，布隆过滤器存在一定的误报率。...对于布隆过滤器的bit位数m，插入元素数量n，误报率p，哈希函数个数k，我们可以使用以下的公式在决定哈希函数个数和布隆过滤器长度。 ?...布隆过滤器的使用场景根据布隆过滤器的特点，有以下的应用场景： 1、判定给定数据是否存在。 2、爬虫对于已经爬取过的url去重。 3、缓存穿透。 4、邮箱的垃圾邮件过滤、黑名单等。

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布隆过滤器

首先，先来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。...相比于我们平时常用的的 List、Map 、Set 等数据结构，它占用空间更少并且效率更高，但是缺点是其返回的结果是概率性的，而不是非常准确的。...理论情况下添加到集合中的元素越多，误报的可能性就越大；并且，存放在布隆过滤器的数据不容易删除。布隆过滤器示意图位数组中的每个元素都只占用 1 bit ，并且每个元素只能是 0 或者 1。...总结：一个名叫 Bloom 的人提出了一种来检索元素是否在给定大集合中的数据结构，这种数据结构是高效且性能很好的，但缺点是具有一定的错误识别率和删除难度。...并且，理论情况下，添加到集合中的元素越多，误报的可能性就越大。

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布隆过滤器原理以及应用_bitmap与布隆过滤器

3.原理：布隆过滤器实际上就是一个字节数组，字节数组的值是0或1，在添加元素的时候，对值通过多个hash函数的计算，得到多个0,1然后在字节数组里面在相应的位置设置值。...这样处理完所有的值之后，一个完整的布隆过滤器就完成了。...之后就进入应用阶段了，判断值在不在布隆过滤器里面了，如果新输出的对象是之前处理放在布隆过滤器里面的，那就一定是存在，因为两次计算得到的hash值是一样的，肯定在，那对于新的对象了，这时就有可能会出现误杀了...，新的值的hash值可能与老的值hash一样，于是布隆过滤器就认为，这个值是黑名单里的了，会造成误杀的结果。...4.改进：通常误杀的话，可以通过两个方法去补救，再建立一个白名单，从布隆器本身去优化，降低误杀率。

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什么是布隆过滤器？如何实现布隆过滤器？

布隆过滤器（Bloom Filter）是一种空间效率极高的概率型数据结构，用于判断一个元素是否在一个集合中。...1.布隆执行过程布隆过滤器的具体执行步骤如下：在 Redis 中创建一个位数组，用于存储布隆过滤器的位向量。初始化多个哈希函数，并将每个哈希函数的计算结果对应的位数组位置设置为 1。...添加元素到布隆过滤器时，对元素进行多次哈希计算，并将对应的位数组位置设置为 1。查询元素是否存在时，对元素进行多次哈希计算，并检查对应的位数组位置是否都为 1。...2.布隆使用场景布隆过滤器的主要使用场景有以下几个：大数据量去重：可以用布隆过滤器来进行数据去重，判断一个数据是否已经存在，避免重复插入。...3.如何实现布隆过滤器？在 Redis 中不能直接使用布隆过滤器，但我们可以通过 Redis 4.0 版本之后提供的 modules (扩展模块) 的方式引入，它的实现步骤如下。

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Redis布隆过滤器

布隆过滤器是什么布隆过滤器可以理解为一个不怎么精确的 set 结构，当你使用它的 contains 方法判断某个对象是否存在时，它可能会误判。...Redis 官方提供的布隆过滤器到了 Redis 4.0 提供了插件功能之后才正式登场。...布隆过滤器的原理每个布隆过滤器对应到 Redis 的数据结构里面就是一个大型的位数组和几个不一样的无偏 hash 函数。所谓无偏就是能够把元素的 hash 值算得比较均匀。 ?...注意：使用时不要让实际元素远大于初始化大小，当实际元素开始超出初始化大小时，应该对布隆过滤器进行重建，重新分配一个 size 更大的过滤器，再将所有的历史元素批量 add 进去使用场景缓存穿透会使用到布隆过滤器...布隆过滤器在 NoSQL 数据库领域使用非常广泛，我们平时用到的 HBase、Cassandra 还有 LevelDB、RocksDB 内部都有布隆过滤器结构，布隆过滤器可以显著降低数据库的 IO 请求数量

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浅谈布隆过滤器

这种情况也造成了布隆过滤器的删除问题，因为布隆过滤器的每一个 bit 并不是独占的，很有可能多个元素共享了某一位。如果我们直接删除这一位的话，会影响其他的元素。...首先我们必须保证删除的元素的确在布隆过滤器里面。这一点单凭这个过滤器是无法保证的。另外计数器回绕也会造成问题。在降低误算率方面，有不少工作，使得出现了很多布隆过滤器的变种。...Redis 官方提供的布隆过滤器到了 Redis 4.0 提供了插件功能之后才正式登场。布隆过滤器作为一个插件加载到 Redis Server 中，给 Redis 提供了强大的布隆去重功能。...上面使用的布隆过滤器只是默认参数的布隆过滤器，它在我们第一次 add 的时候自动创建。...Redis 还提供了自定义参数的布隆过滤器，bf.reserve 过滤器名 error_rate initial_size error_rate：允许布隆过滤器的错误率，这个值越低过滤器的位数组的大小越大

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