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。它的优点是空间效率 ...

BloomFilter算法，是一种大数据排重算法。在一个数据量很大的集合里，能准确断定一个对象不在集合里；判断一个对象有可能在集合里，而且占用的空间不大。它不适合那种要求准确率很高的情况，零错误的场景。通过牺牲部分准确率达到高效利用空间的目的 ...

【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 ...

BloomFilter 概述 现在有一个非常庞大的数据，假设全是 int 类型。现在我给你一个数，你需要告诉我它是否存在其中(尽量高效)。 我想大多数想到的都是用 HashMap 来存放数据，因为它的写入查询的效率都比较高。但是在内存有限的情况下我们不能使用这种方式，因为很容易导致 ...

目标 想使用Docker安装的redis添加bloomfilter插件，以实现一个布隆过滤器，经过搜索发现docker中有整合的redis与bloomfilter插件的镜像。直接使用redislabs/rebloom镜像。 安装 docker ...

目录 1.基于 set 2.基于 bit 3.基于 HyperLogLog 4. 基于bloomfilter 这篇文章主要介绍了Redis实现唯一计数的3种方法分享,本文讲解了基于SET、基于 bit、基于 HyperLogLog三种方法,需要 ...

参考《javascript种难点实例精讲》 1. 遍历数组 算法1的主要思想是在函数内部新建一个数组，对传入的数组进行遍历。如果遍历的值不在新数组中就添加进去，如果已经存在就不做处理。 以上代码在运行后得到的结果为“[1, 4, 5, 7, 8, 10]”。 2. 利用对象 ...

Simhash算法是Google应用在网页去重中的一个常用算法，在开始讲解Simhash之前，首先需要了解： 什么是网页去重？为什么要进行网页去重？如何进行网页去重，其基本框架是什么？ 网页去重，顾名思义，就是过滤掉重复的网页。统计结果表明，近似重复网页的数量占网页总数 ...