前言 本文主要描述,使用布隆過濾實現高效緩存。文中采用數組做為緩存,如果需要高並發命中,則需將文中的數組換成Redis數據庫。 布隆過濾 布隆緩存的創建過程如下: 1,先定義緩存bit數組(BitArray),數組的長度就是緩存數據的最大數量。 2,然后將字符串通過哈希運算,求出 ...
爬蟲進階 使用布隆過濾器去重 原文鏈接:https: www.cnblogs.com blog p .html 原文作者:博客園 曲高終和寡 如果你看到這一行,說明爬蟲在本人還沒有發布完成的時候就抓走了我的文章,導致內容不完整,請去上述的原文鏈接查看原文 寫爬蟲的人,一定會遇到很多問題 尤其是寫分布式,大規模爬蟲的時候, 這一條數據是否已經在數據庫里了 是否已經在本機的內存里了 是否已經在別的服 ...
2018-07-20 11:41 1 1580 推薦指數:
前言 本文主要描述,使用布隆過濾實現高效緩存。文中采用數組做為緩存,如果需要高並發命中,則需將文中的數組換成Redis數據庫。 布隆過濾 布隆緩存的創建過程如下: 1,先定義緩存bit數組(BitArray),數組的長度就是緩存數據的最大數量。 2,然后將字符串通過哈希運算,求出 ...
需求 查詢一個小時之內的用戶訪問量(一個用戶算一個) 難點:如果用戶量很多,要想用Set等數據結構實現去重不太現實,隨時都會OOM,這時就得利用布隆過濾器,先判斷user是否存在,不存在則計數+1,存在則不做計算,這樣能節省大量的內存空間 利用Flink官方實現的布隆過濾器來實現 ...
bitmap去重與布隆過濾器原理 1. bitmap去重 通過一個比特位來存一個地址,占用內存很小 2. 布隆過濾器 BloomFilter 會開辟一個m位的bitArray(位數組),開始所有數據全部置 0 。當一個元素過來時,能過多個哈希函數(h1,h2,h3....)計算不同的在哈希 ...
tablename where id='XXX',或者是使用 Redis 普通的查詢方法 get XXX ...
的解決辦法。 1.2.這時布隆過濾器就可以很好的解決這個需求了,可以節約90%以上的空間,缺點就是稍微有那么 ...
http://blog.csdn.net/jiaomeng/article/details/1495500中這么介紹布隆過濾器 Bloom Filter是一種空間效率很高的隨機數據結構,它利用位數組很簡潔地表示一個集合,並能判斷一個元素是否屬於這個集合。Bloom Filter的這種高效 ...
什么是布隆過濾器 1970年,由布隆提出來的一個用於判斷元素是否在集合中的高效的算法,集合中的元素可以增加,但是要刪除一個元素比較困難,同時還有少量的誤報率。 在數據量比較小的時候,我們可以使用 Hash 來判斷元素是否命中,但是當元素增加起來后,Hash 算法需要的空間就會急速增長 ...
1、數據格式 View Code 2、處理類 3、Utils工具類 ...