布隆过滤器 　　假如有1亿个不重复的正整数（大致范围已知），但是只有1G的内存可用，如何判断该范围内的某个数是否出现在这1亿个数中？最常用的处理办法是利用位图，1*108/1024*1024*8=11.9，也只需要申请12M的内存 ...

布隆过滤器 谭文涛 2021-12-24 假如你在程序员的面试中碰到如下问题，你该如何回答： 1、 比如中国现在接种第3针加强针新冠疫苗的人数已超过10亿，怎样快速判断出一位持有中国身份证的居民没有接种第3针疫苗？ 2、 因为你和领导喜欢公司同一个妹子，你的领导想辞退你，但你平时的工作 ...

试想一下这样的场景，当黑客故意访问不存在的数据，导致程序不断访问DB数据库的数据，数据库会不会挂掉？答案是会的。所以为了避免这种情况发生，当黑客访问不存在的缓存时能够迅速返回避免缓存及DB挂掉，引出了今天讲的布隆过滤器。 布隆过滤器（Bloom Filter）是1970年由布隆提出的。它实际上 ...

1.抛砖引玉 有些项目中，缓存可能是这样设计的： 前端用户查询数据时： 先去缓存或nosql（redis mongodb等）里面查。如果能找到，就直接把数据返回给用户。 如果缓存里面也没有（缓存没命中），才去数据库中查找。 上面这个设计的目的，是为了用缓存给mysql降低 ...

布隆过滤器 　　布隆过滤器主要用于判断一个元素是否在一个集合中，它可以使用一个位数组简洁的表示一个数组。它的空间效率和查询时间远远超过一般的算法，但是它存在一定的误判的概率，适用于容忍误判的场景。如果布隆过滤器判断元素存在于一个集合中，那么大概率是存在在集合中，如果它判断元素不存在一个集合中 ...

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 ...

一 前言 假如有一个15亿用户的系统，每天有几亿用户访问系统，要如何快速判断是否为系统中的用户呢？ 方法一，将15亿用户存储在数据库中，每次用户访问系统，都到数据库进行查询判断，准确性高，但是查询速度会比较慢。 方法二，将15亿用户缓存在Redis内存中，每次用户访问系统，都到 ...

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 ...