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 ...
大家看下这幅图,用户可能进行了一次条件错误的查询,这时候redis是不存在的,按照常规流程就是去数据库找了,可是这是一次错误的条件查询,数据库当然也不会存在,也不会往redis里面写值,返回给用户一个空,这样的操作一次两次还好,可是次数多了还了得,我放redis本来就是为了挡一挡,减轻数据库的压力,现在redis变成了形同虚设,每次还是去数据库查找了,这个就叫做缓存穿透,相当于redis不存在了, ...
2020-04-22 09:40 0 909 推荐指数:
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
数据过滤在很多场景都会应用到,特别是在大数据环境下。在数据量很大的场景实现过滤或者全局去重,需要存储的数据量和计算代价是非常庞大的。很多小伙伴第一念头肯定会想到布隆过滤器,有一定的精度损失,但是存储性能和计算性能可以达到几何级别的提升。很多第三方框架也实现了相应的功能,比如hbase框架 ...