前言 本文主要描述，使用布隆过滤实现高效缓存。文中采用数组做为缓存，如果需要高并发命中，则需将文中的数组换成Redis数据库。 布隆过滤 布隆缓存的创建过程如下： 1，先定义缓存bit数组（BitArray），数组的长度就是缓存数据的最大数量。 2，然后将字符串通过哈希运算，求出 ...

需求 　　查询一个小时之内的用户访问量（一个用户算一个） 难点：如果用户量很多，要想用Set等数据结构实现去重不太现实，随时都会OOM，这时就得利用布隆过滤器，先判断user是否存在，不存在则计数+1，存在则不做计算，这样能节省大量的内存空间 利用Flink官方实现的布隆过滤器来实现 ...

bitmap去重与布隆过滤器原理 1. bitmap去重 通过一个比特位来存一个地址，占用内存很小 2. 布隆过滤器 BloomFilter 会开辟一个m位的bitArray(位数组)，开始所有数据全部置 0 。当一个元素过来时，能过多个哈希函数（h1,h2,h3....）计算不同的在哈希 ...

tablename where id='XXX'，或者是使用 Redis 普通的查询方法 get XXX ...

的解决办法。 1.2.这时布隆过滤器就可以很好的解决这个需求了，可以节约90%以上的空间，缺点就是稍微有那么 ...

　　http://blog.csdn.net/jiaomeng/article/details/1495500中这么介绍布隆过滤器 　　Bloom Filter是一种空间效率很高的随机数据结构，它利用位数组很简洁地表示一个集合，并能判断一个元素是否属于这个集合。Bloom Filter的这种高效 ...

什么是布隆过滤器 1970年，由布隆提出来的一个用于判断元素是否在集合中的高效的算法，集合中的元素可以增加，但是要删除一个元素比较困难，同时还有少量的误报率。 在数据量比较小的时候，我们可以使用 Hash 来判断元素是否命中，但是当元素增加起来后，Hash 算法需要的空间就会急速增长 ...

1、数据格式 View Code 2、处理类 3、Utils工具类 ...