在学习redis过程中提到一个缓存穿透的问题， 书中参考的解决方案之一是使用布隆过滤器， 那么就有必要来了解一下什么是布隆过滤器。在参考了许多博客之后， 写个总结记录一下。 一、布隆过滤器简介 什么是布隆过滤器？ 本质上布隆过滤器( BloomFilter )是一种数据结构，比较巧妙的概率型 ...

一、什么是布隆过滤器？ 布隆过滤器可以用来判断一个元素是否在一个集合中。它的优势是只需要占用很小的内存空间以及有着高效的查询效率。 对于布隆过滤器而言，它的本质是一个位数组：位数组就是数组的每个元素都只占用1bit ，并且每个元素只能是0或者1 布隆过滤器除了一个位数组，还有 K 个哈希函数 ...

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 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 ...

布隆过滤器［1］（Bloom Filter）是由布隆（Burton Howard Bloom）在1970年提出的。它实际上是由一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数组成，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（假 ...

一. 布隆过滤器 直观的说，bloom算法类似一个hash set，用来判断某个元素（key）是否在某个集合中。和一般的hash set不同的是，这个算法无需存储key的值，对于每个key，只需要k个比特位，每个存储一个标志，用来判断key是否在集合中。 算法：1. 首先需要k个hash函数 ...

参考： https://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/62443757 https://www.cnblogs.com/liyulong1982/ ...