一、布隆的定义是什么？ 布隆过滤器（英语：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远远超过一般的算法，缺点是有一定的误识别率和删除困难。Bloom ...

- 功能核心点 　　* 经典互联网商品抢购秒杀功能 - 功能api 　　* 商品秒杀接口 - 数据落地存储方案 　　* 通过分布式redis减库存 　　* DB存最终订单信息数据 - api性能调优 　　* 性能瓶颈在高并发秒杀 　　* 技术难题在于超卖问题 秒杀系统功能步骤 ...

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 ...

Bloom Filter布隆过滤器算法背景如果想判断一个元素是不是在一个集合里，一般想到的是将集合中所有元素保存起来，然后通过比较确定。链表、树、散列表（又叫哈希表，Hash table）等等数据结构都是这种思路，存储位置要么是磁盘，要么是内存。很多时候要么是以时间换空间，要么是以空间换时间 ...

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。但是布隆过滤器也不是特别不精确，只要参数设置的合理，它的精确度可以控制的相对足够精确，只会有小小的误判概率 布隆过滤器基本使用 　　布隆过滤器 ...

前面讲到bloomfilter的原理及guava实现的bloomfilter的用法，现在看看redis如何实现： 一、bitmaps 　　我们知道计算机是以二进制位作为底层存储的基础单位，一个字节等于8位。 　　比如“big”字符串是由三个字符组成的，这三个 ...

【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 ...

1、布隆过滤器 内容参考：https://www.jianshu.com/p/2104d11ee0a2 1、数据结构 布隆过滤器是一个BIT数组，本质上是一个数据，所以可以根据下标快速找数据 2、哈希映射 1、布隆需要记录见过的数据，这里的记录需要通过hash函数对数 ...