布隆过滤器(Bloom Filter)的原理和实现
什么情况下需要布隆过滤器？ 先来看几个比较常见的例子 字处理软件中，需要检查一个英语单词是否拼写正确 在 FBI，一个嫌疑人的名字是否已经在嫌疑名单上 在网络爬虫里，一个网址是否被访问过 yahoo, gmail等邮箱垃圾邮件过滤功能 这几个例子有一个共同的特点 ...
原文：缓存穿透解决方案之布隆过滤器(Bloom Filter)原理及Guava中的实现
一 什么是缓存穿透 当用户想要查询一个数据，发现redis内存数据库没有，出现缓存未命中，于是转向持久层数据库查询。发现也没有，于是本次查询失败。当用户很多的时候，缓存都没有命中，于是都去请求了持久层数据库，给持久层数据库造成很大的压力，这就是缓存穿透。 于是我们就需要有一个能实现 快速判断是否存在 的方案，在确定不存在时就不在去后台查询数据库了，避免了缓存穿透，布隆过滤器应运而生。 二 什么是布 ...
2020-05-13 14:44 0 1998 推荐指数：
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Bloom Filter(布隆过滤器)的概念和原理
Bloom filter 适用范围：可以用来实现数据字典，进行数据的判重，或者集合求交集 基本原理及要点： 对于原理来说很简单，位数组+k个独立hash函数。将hash函数对应的值的位数组置1，查找时如果发现所有hash函数对应位都是1说明存在，很明显这个过程并不保证查找 ...
布隆过滤器（Bloom Filter）原理以及应用
应用场景 主要是解决大规模数据下不需要精确过滤的场景，如检查垃圾邮件地址，爬虫URL地址去重，解决缓存穿透问题等。 布隆过滤器（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 ...
布隆过滤器 Bloom Filter
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 ...
布隆过滤器(Bloom Filter)
介绍： 布隆过滤器（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比一般的算法要好的多，缺点是有一定的误识别率和删除困难。 应用例子 ...
浅析布隆过滤器(Bloom Filter)的实现原理及应用
一、什么情况下需要布隆过滤器？ 1、先来看几个比较常见的例子： 字处理软件中，需要检查一个英语单词是否拼写正确 在 FBI，一个嫌疑人的名字是否已经在嫌疑名单上 在网络爬虫里，一个网址是否被访问过 yahoo, gmail 等邮箱垃圾邮件过滤功能 这几个例子有一个 ...
布隆过滤器的方式解决缓存穿透问题
1、原理 布隆过滤器的巨大用处就是，能够迅速判断一个元素是否在一个集合中。因此他有如下三个使用场景: 网页爬虫对URL的去重，避免爬取相同的URL地址 反垃圾邮件，从数十亿个垃圾邮件列表中判断某邮箱是否垃圾邮箱（同理，垃圾短信） 缓存穿透，将所有可能存在的数据缓存放到布 ...
布隆过滤器（Bloom Filter）详解及应用
1 位图（BitMap） 在讨论布隆过滤器之前，先看一下位图是什么。 首先考虑一个问题场景 假如需要过滤某些不安全网页，现有100亿个黑名单页面，每个网页的URL最多占用64字节。现要设计一种网页过滤系统，可以根据网页的URL判断该网页是否在黑名单上。 最直观的想法必然是使用一个 ...