布隆過濾器 假如有1億個不重復的正整數(大致范圍已知),但是只有1G的內存可用,如何判斷該范圍內的某個數是否出現在這1億個數中?最常用的處理辦法是利用位圖,1*108/1024*1024*8=11.9,也只需要申請12M的內存 ...
布隆過濾器出現的背景: 如果想判斷一個元素是不是在一個集合里,一般想到的是將集合中所有元素保存起來,然后通過比較確定。鏈表 樹 散列表 又叫哈希表,Hash table 等等數據結構都是這種思路,存儲位置要么是磁盤,要么是內存。很多時候要么是以時間換空間,要么是以空間換時間。 在響應時間要求比較嚴格的情況下,如果我們存在內里,那么隨着集合中元素的增加,我們需要的存儲空間越來越大,以及檢索的時間越 ...
2020-03-25 00:25 0 1292 推薦指數:
布隆過濾器 假如有1億個不重復的正整數(大致范圍已知),但是只有1G的內存可用,如何判斷該范圍內的某個數是否出現在這1億個數中?最常用的處理辦法是利用位圖,1*108/1024*1024*8=11.9,也只需要申請12M的內存 ...
布隆過濾器 譚文濤 2021-12-24 假如你在程序員的面試中碰到如下問題,你該如何回答: 1、 比如中國現在接種第3針加強針新冠疫苗的人數已超過10億,怎樣快速判斷出一位持有中國身份證的居民沒有接種第3針疫苗? 2、 因為你和領導喜歡公司同一個妹子,你的領導想辭退你,但你平時的工作 ...
試想一下這樣的場景,當黑客故意訪問不存在的數據,導致程序不斷訪問DB數據庫的數據,數據庫會不會掛掉?答案是會的。所以為了避免這種情況發生,當黑客訪問不存在的緩存時能夠迅速返回避免緩存及DB掛掉,引出了今天講的布隆過濾器。 布隆過濾器(Bloom Filter)是1970年由布隆提出的。它實際上 ...
1.拋磚引玉 有些項目中,緩存可能是這樣設計的: 前端用戶查詢數據時: 先去緩存或nosql(redis mongodb等)里面查。如果能找到,就直接把數據返回給用戶。 如果緩存里面也沒有(緩存沒命中),才去數據庫中查找。 上面這個設計的目的,是為了用緩存給mysql降低 ...
布隆過濾器 布隆過濾器主要用於判斷一個元素是否在一個集合中,它可以使用一個位數組簡潔的表示一個數組。它的空間效率和查詢時間遠遠超過一般的算法,但是它存在一定的誤判的概率,適用於容忍誤判的場景。如果布隆過濾器判斷元素存在於一個集合中,那么大概率是存在在集合中,如果它判斷元素不存在一個集合中 ...
前面講到bloomfilter的原理及guava實現的bloomfilter的用法,現在看看redis如何實現: 一、bitmaps 我們知道計算機是以二進制位作為底層存儲的基礎單位,一個字節等於8位。 比如“big”字符串是由三個字符組成的,這三個 ...
一 前言 假如有一個15億用戶的系統,每天有幾億用戶訪問系統,要如何快速判斷是否為系統中的用戶呢? 方法一,將15億用戶存儲在數據庫中,每次用戶訪問系統,都到數據庫進行查詢判斷,准確性高,但是查詢速度會比較慢。 方法二,將15億用戶緩存在Redis內存中,每次用戶訪問系統,都到 ...
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 ...