Flink 用布隆過濾器來實現UV統計
需求 查詢一個小時之內的用戶訪問量（一個用戶算一個） 難點：如果用戶量很多，要想用Set等數據結構實現去重不太現實，隨時都會OOM，這時就得利用布隆過濾器，先判斷user是否存在，不存在則計數+1，存在則不做計算，這樣能節省大量的內存空間 利用Flink官方實現的布隆過濾器來實現 ...
原文：干貨，使用布隆過濾器實現高效緩存！
前言 本文主要描述，使用布隆過濾實現高效緩存。文中采用數組做為緩存，如果需要高並發命中，則需將文中的數組換成Redis數據庫。 布隆過濾 布隆緩存的創建過程如下： ，先定義緩存bit數組 BitArray ，數組的長度就是緩存數據的最大數量。 ，然后將字符串通過哈希運算，求出它的HashCode。 ，然后將HashCode作為偽隨機數生成器 Random 的種子，生成一個小於最大數量的正數x。 ， ...
2021-05-14 10:26 13 2685 推薦指數：
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tablename where id='XXX'，或者是使用 Redis 普通的查詢方法 get XXX ...
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