什么情況下需要布隆過濾器? 先來看幾個比較常見的例子 字處理軟件中,需要檢查一個英語單詞是否拼寫正確 在 FBI,一個嫌疑人的名字是否已經在嫌疑名單上 在網絡爬蟲里,一個網址是否被訪問過 yahoo, gmail等郵箱垃圾郵件過濾功能 這幾個例子有一個共同的特點 ...
一 什么是緩存穿透 當用戶想要查詢一個數據,發現redis內存數據庫沒有,出現緩存未命中,於是轉向持久層數據庫查詢。發現也沒有,於是本次查詢失敗。當用戶很多的時候,緩存都沒有命中,於是都去請求了持久層數據庫,給持久層數據庫造成很大的壓力,這就是緩存穿透。 於是我們就需要有一個能實現 快速判斷是否存在 的方案,在確定不存在時就不在去后台查詢數據庫了,避免了緩存穿透,布隆過濾器應運而生。 二 什么是布 ...
2020-05-13 14:44 0 1998 推薦指數:
什么情況下需要布隆過濾器? 先來看幾個比較常見的例子 字處理軟件中,需要檢查一個英語單詞是否拼寫正確 在 FBI,一個嫌疑人的名字是否已經在嫌疑名單上 在網絡爬蟲里,一個網址是否被訪問過 yahoo, gmail等郵箱垃圾郵件過濾功能 這幾個例子有一個共同的特點 ...
Bloom filter 適用范圍:可以用來實現數據字典,進行數據的判重,或者集合求交集 基本原理及要點: 對於原理來說很簡單,位數組+k個獨立hash函數。將hash函數對應的值的位數組置1,查找時如果發現所有hash函數對應位都是1說明存在,很明顯這個過程並不保證查找 ...
應用場景 主要是解決大規模數據下不需要精確過濾的場景,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(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 ...
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 ...
介紹: 布隆過濾器(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比一般的算法要好的多,缺點是有一定的誤識別率和刪除困難。 應用例子 ...
一、什么情況下需要布隆過濾器? 1、先來看幾個比較常見的例子: 字處理軟件中,需要檢查一個英語單詞是否拼寫正確 在 FBI,一個嫌疑人的名字是否已經在嫌疑名單上 在網絡爬蟲里,一個網址是否被訪問過 yahoo, gmail 等郵箱垃圾郵件過濾功能 這幾個例子有一個 ...
1、原理 布隆過濾器的巨大用處就是,能夠迅速判斷一個元素是否在一個集合中。因此他有如下三個使用場景: 網頁爬蟲對URL的去重,避免爬取相同的URL地址 反垃圾郵件,從數十億個垃圾郵件列表中判斷某郵箱是否垃圾郵箱(同理,垃圾短信) 緩存穿透,將所有可能存在的數據緩存放到布 ...
1 位圖(BitMap) 在討論布隆過濾器之前,先看一下位圖是什么。 首先考慮一個問題場景 假如需要過濾某些不安全網頁,現有100億個黑名單頁面,每個網頁的URL最多占用64字節。現要設計一種網頁過濾系統,可以根據網頁的URL判斷該網頁是否在黑名單上。 最直觀的想法必然是使用一個 ...