在學習redis過程中提到一個緩存穿透的問題， 書中參考的解決方案之一是使用布隆過濾器， 那么就有必要來了解一下什么是布隆過濾器。在參考了許多博客之后， 寫個總結記錄一下。 一、布隆過濾器簡介 什么是布隆過濾器？ 本質上布隆過濾器( BloomFilter )是一種數據結構，比較巧妙的概率型 ...

一、什么是布隆過濾器？ 布隆過濾器可以用來判斷一個元素是否在一個集合中。它的優勢是只需要占用很小的內存空間以及有着高效的查詢效率。 對於布隆過濾器而言，它的本質是一個位數組：位數組就是數組的每個元素都只占用1bit ，並且每個元素只能是0或者1 布隆過濾器除了一個位數組，還有 K 個哈希函數 ...

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 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 ...

布隆過濾器［1］（Bloom Filter）是由布隆（Burton Howard Bloom）在1970年提出的。它實際上是由一個很長的二進制向量和一系列隨機映射函數組成，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（假 ...

一. 布隆過濾器 直觀的說，bloom算法類似一個hash set，用來判斷某個元素（key）是否在某個集合中。和一般的hash set不同的是，這個算法無需存儲key的值，對於每個key，只需要k個比特位，每個存儲一個標志，用來判斷key是否在集合中。 算法：1. 首先需要k個hash函數 ...

參考： https://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/62443757 https://www.cnblogs.com/liyulong1982/ ...