Redis中的HyperLogLog 一般我们评估一个网站的访问量，有几个主要的参数： pv，Page View，网页的浏览量 uv，User View，访问的用户 一般来说，pv 或者 uv 的统计，可以自己来做，也可以借助一些第三方的工具，比如 cnzz，友盟 ...

1.什么是布隆过滤器？ 首先，我们需要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。我们可以把它看作由二进制向量（或者说位数组）和一系列随机映射函数（哈希函数）两部分组成的数据结构。相比于我们平时常用的的 List、Map ...

简介： 布隆过滤器是一种实现去重的思想，不属于redis，它也可以在其他地方单独使用。 布隆过滤器也是做去重的，那和Hyperloglog有什么区别. Hyperloglog用来来估值，有偏差，它里面主要提供了两个方法： pfadd pfcount ...

　　我们在使用新闻客户端看新闻时，它会给我们不停地推荐新的内容，它每次推荐时要去重，去掉那些已经看过的内容。问题来了，新闻客户端推荐系统如何实现推送去重的？ 　　会想到服务器记录了用户看过的所有历史记录，当推荐系统推荐新闻时会从每个用户的历史记录里进行筛选，过滤掉那些已经存在的记录。问题是当用 ...

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 ...

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 ...

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 ...

通过在优锐课的java学习分享中，对于Redis有了更深的理解。了解如何通过Redis Java客户端Redisson在Java和Redis中使用Bloom过滤器。我们可以看到，码了很多专业的相关知识， 分享给大家参考学习。 布隆过滤器是一种概率数据结构，用于有效测试集合中是否存在元素 ...