需求 　　查询一个小时之内的用户访问量（一个用户算一个） 难点：如果用户量很多，要想用Set等数据结构实现去重不太现实，随时都会OOM，这时就得利用布隆过滤器，先判断user是否存在，不存在则计数+1，存在则不做计算，这样能节省大量的内存空间 利用Flink官方实现的布隆过滤器来实现 ...

[爬虫进阶]使用布隆过滤器去重 原文链接:https://www.cnblogs.com/blog5277/p/9340637.html 原文作者:博客园--曲高终和寡 *******************如果你看到这一行,说明爬虫在本人还没有发布完成的时候就抓走了我的文章,导致内容不完整 ...

tablename where id='XXX'，或者是使用 Redis 普通的查询方法 get XXX ...

Bloom Filter布隆过滤器算法背景如果想判断一个元素是不是在一个集合里，一般想到的是将集合中所有元素保存起来，然后通过比较确定。链表、树、散列表（又叫哈希表，Hash table）等等数据结构都是这种思路，存储位置要么是磁盘，要么是内存。很多时候要么是以时间换空间，要么是以空间换时间 ...

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 ...

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 ...