Redis中的HyperLogLog 一般我們評估一個網站的訪問量，有幾個主要的參數： pv，Page View，網頁的瀏覽量 uv，User View，訪問的用戶 一般來說，pv 或者 uv 的統計，可以自己來做，也可以借助一些第三方的工具，比如 cnzz，友盟 ...

1.什么是布隆過濾器？ 首先，我們需要了解布隆過濾器的概念。 布隆過濾器（Bloom Filter）是一個叫做 Bloom 的老哥於1970年提出的。我們可以把它看作由二進制向量（或者說位數組）和一系列隨機映射函數（哈希函數）兩部分組成的數據結構。相比於我們平時常用的的 List、Map ...

簡介： 布隆過濾器是一種實現去重的思想，不屬於redis，它也可以在其他地方單獨使用。 布隆過濾器也是做去重的，那和Hyperloglog有什么區別. Hyperloglog用來來估值，有偏差，它里面主要提供了兩個方法： pfadd pfcount ...

　　我們在使用新聞客戶端看新聞時，它會給我們不停地推薦新的內容，它每次推薦時要去重，去掉那些已經看過的內容。問題來了，新聞客戶端推薦系統如何實現推送去重的？ 　　會想到服務器記錄了用戶看過的所有歷史記錄，當推薦系統推薦新聞時會從每個用戶的歷史記錄里進行篩選，過濾掉那些已經存在的記錄。問題是當用 ...

1、布隆過濾器 內容參考：https://www.jianshu.com/p/2104d11ee0a2 1、數據結構 布隆過濾器是一個BIT數組，本質上是一個數據，所以可以根據下標快速找數據 2、哈希映射 1、布隆需要記錄見過的數據，這里的記錄需要通過hash函數對數 ...

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 ...

一、布隆的定義是什么？ 布隆過濾器（英語：Bloom Filter）是1970年由布隆提出的。它實際上是一個很長的二進制向量和一系列隨機映射函數。布隆過濾器可以用於檢索一個元素是否在一個集合中。它的優點是空間效率和查詢時間都遠遠超過一般的算法，缺點是有一定的誤識別率和刪除困難。Bloom ...

通過在優銳課的java學習分享中，對於Redis有了更深的理解。了解如何通過Redis Java客戶端Redisson在Java和Redis中使用Bloom過濾器。我們可以看到，碼了很多專業的相關知識， 分享給大家參考學習。 布隆過濾器是一種概率數據結構，用於有效測試集合中是否存在元素 ...