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 ...

　　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 ...

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 ...

Bloom Filter布隆過濾器算法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 ...

布隆過濾器是什么？ 　　布隆過濾器可以理解為一個不怎么精確的 set 結構，當你使用它的 contains 方法判斷某個對象是否存在時，它可能會誤判。但是布隆過濾器也不是特別不精確，只要參數設置的合理，它的精確度可以控制的相對足夠精確，只會有小小的誤判概率 布隆過濾器基本使用 　　布隆過濾器 ...

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 ...

於Set，即內存中，這樣響應速度肯定也快，但是如何判斷哪些需要在內存哪些需要放在磁盤也是需要平衡的。3 ...

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 ...