1. 簡介 布隆過濾器是防止緩存穿透的方案之一。布隆過濾器主要是解決大規模數據下不需要精確過濾的業務場景，如檢查垃圾郵件地址，爬蟲URL地址去重， 解決緩存穿透問題等。 布隆過濾器：在一個存在一定數量的集合中過濾一個對應的元素，判斷該元素是否一定不在集合中或者可能在集合中。它的優點是空間效率 ...

BloomFilter算法，是一種大數據排重算法。在一個數據量很大的集合里，能准確斷定一個對象不在集合里；判斷一個對象有可能在集合里，而且占用的空間不大。它不適合那種要求准確率很高的情況，零錯誤的場景。通過犧牲部分准確率達到高效利用空間的目的 ...

【引】基數很大的集合，需要我們比較某個元素是不是存在於這個集合。如果這個查詢驗證的頻率還很高，那么如何設計呢？【方案】1.數據庫查詢可能我們要考慮的就是如何去分庫了，然后再hash到對應的庫中進行查找 ...

BloomFilter 概述 現在有一個非常龐大的數據，假設全是 int 類型。現在我給你一個數，你需要告訴我它是否存在其中(盡量高效)。 我想大多數想到的都是用 HashMap 來存放數據，因為它的寫入查詢的效率都比較高。但是在內存有限的情況下我們不能使用這種方式，因為很容易導致 ...

目標 想使用Docker安裝的redis添加bloomfilter插件，以實現一個布隆過濾器，經過搜索發現docker中有整合的redis與bloomfilter插件的鏡像。直接使用redislabs/rebloom鏡像。 安裝 docker ...

目錄 1.基於 set 2.基於 bit 3.基於 HyperLogLog 4. 基於bloomfilter 這篇文章主要介紹了Redis實現唯一計數的3種方法分享,本文講解了基於SET、基於 bit、基於 HyperLogLog三種方法,需要 ...

參考《javascript種難點實例精講》 1. 遍歷數組 算法1的主要思想是在函數內部新建一個數組，對傳入的數組進行遍歷。如果遍歷的值不在新數組中就添加進去，如果已經存在就不做處理。 以上代碼在運行后得到的結果為“[1, 4, 5, 7, 8, 10]”。 2. 利用對象 ...

Simhash算法是Google應用在網頁去重中的一個常用算法，在開始講解Simhash之前，首先需要了解： 什么是網頁去重？為什么要進行網頁去重？如何進行網頁去重，其基本框架是什么？ 網頁去重，顧名思義，就是過濾掉重復的網頁。統計結果表明，近似重復網頁的數量占網頁總數 ...