解题思路：布隆过滤器基础介绍布隆过滤器（Bloom Filter）是1970年由布隆提出的。它实际上是一个很长的二进制向量(位图)和一系列随机映射函数（哈希函数）。 布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法，缺点是有一定的误识别率和删除困难。实际工程的应用实际上，布隆过滤器广泛应用于网页黑名单系统、垃圾邮件过滤系统、爬虫网址判重系统等，有人会
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2023-12-06 16:08:02
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一种节省空间的概率数据结构布隆过滤器可以理解为一个不怎么精确的 set 结构，当你使用它的 contains 方法判断某个对象是否存在时，它可能会误判。但是布隆过滤器也不是特别不精确，只要参数设置的合理，它的精确度可以控制的相对足够精确，只会有小小的误判概率。当布隆过滤器说某个值存在时，这个值可能不存在；当它说不存在时，那就肯定不存在。打个比方，当它说不认识你时，肯定就不认识；当它说见过你时，可能
我们前面有讲到过 HyperLogLog 可以用来做基数统计，但它没提供判断一个值是否存在的查询方法，那我们如何才能查询一个值是否存在于海量数据之中呢？如果使用传统的方式，例如 SQL 中的传统查询，因为数据量太多，查询效率又低有占用系统的资源，因此我们需要一个优秀的算法和功能来实现这个需求，这是我们今天要讲的——布隆过滤器。开启布隆过滤器在 Redis 中不能直接使用布隆过滤器，但我们可以通过
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2023-07-13 13:59:52
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# 使用 Redis 布隆过滤器与 Flink 的指南
在大数据处理中，如何高效地判断一个元素是否在一个大集合中是一个很常见的问题。Redis 布隆过滤器提供了一种内存高效的方式来进行此类判断。本文将介绍如何将 Redis 布隆过滤器和 Apache Flink 结合使用，帮助你更好地处理数据流。
## 1. 整体流程概述
我们可以将此过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|--
文章目录布隆过滤器 - Redis 布隆过滤器，Guava 布隆过滤器 BloomFilter1、布隆过滤器的起源，用途2、布隆过滤器的概
原创
2022-05-26 08:23:00
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背景在日常生活中，包括在设计计算机软件时，我们经常要判断一个元素是否在一个集合中。比如在字处理软件中，需要检查一个英语单词是否拼写正确（也就是要判断它是否在已知的字典中）；在 FBI，一个嫌疑人的名字是否已经在嫌疑名单上；在网络爬虫里，一个网址是否被访问过等等。最直接的方法就是将集合中全部的元素存在计算机中，遇到一个新元素时，将它和集合中的元素直接比较即可。一般来讲，计算机中的集合是用哈希表（ha
上次说了redis穿透的问题，现在我们来解决一下吧，首先redis穿透是因为一个key在redis中未查询到，而频繁查询mysql导致mysql崩溃的问题。解决方案一是可以在未查询到的redis中添加一个空的key但这种做法还是不太妥当，解决方案二使用集合存储进行判断该key是否存在，而不是频繁查询mysql导致mysql崩溃，在使用map集合时，我们得想到map集合如果存储的数据量过多占用的资源
什么是布隆过滤器本质上布隆过滤器是一种数据结构，比较巧妙的概率型数据结构（probabilistic data structure），特点是高效地插入和查询，可以用来告诉你 “某样东西一定不存在或者可能存在”。相比于传统的 List、Set、Map 等数据结构，它更高效、占用空间更少，但是缺点是其返回的结果是概率性的，而不是确切的。实现原理HashMap 的问题讲述布隆过滤器的原理之前，我们先思考
布隆过滤器基本概念布隆过滤器（Bloom Filter，下文简称BF）由Burton Howard Bloom在1970年提出，是一种空间效率高的概率型数据结构。它专门用来检测集合中是否存在特定的元素。它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。为什么需要布隆过滤器如果想判断一个元素是不是在一个集合里，一般想到的是将集合中所有元素保存起来，然后通过比较确定。链表、树、散列表（又叫哈希表，H
速记为什么使用布隆过滤器？ 1.为了省内存，提高速率 2.因为1所以布隆过滤器不需要百分百正确 3.说存在不一定存在，说不存在一定不存在 4.在解决缓存穿透的问题时，拦截了大部分的请求，只有小部分携带了大量信息的恶意请求访问到了数据库 5.不准确的原因是可能会和别的key发生冲突，所以位数组越大精确度越高，但是占用内存越多。所以在设置布隆过滤器的时候，这个容错率是多少是百分之一还是百分之十，是否牺
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2023-08-20 18:40:48
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1.使用场景：推荐系统给用户推荐新闻，避免重复推送。需要考虑问题：从用户观看历史中筛选出没有看过的新闻进行推送，就需要数据库中频繁的使用exists进行查询，但是当用户量很大时，数据库很难顶住压力。解决方法：1.1.使用缓存？但是日子长了，会浪费很大空间，不是长久之计，不是很好的解决办法。1.2.这时布隆过滤器就可以很好的解决这个需求了，可以节约90%以上的空间，缺点就是稍微有那么一点不准确，存在
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2023-06-28 16:22:24
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# 使用Flink和Redis构建布隆过滤器
在大数据场景中，数据的实时处理是一个重要的任务，而布隆过滤器（Bloom Filter）是一种高效的概率数据结构，用于判断一个元素是否在一个集合中。它通过使用多个哈希函数和位图来实现快速查询，具有很低的内存开销。本文将介绍如何结合 Apache Flink 和 Redis 使用布隆过滤器，帮助我们快速判断数据的存在性。
## 1. 什么是布隆过滤器
文章目录布隆过滤器的在Redis中的作用布隆过滤器的场景什么是布隆过滤器布隆过滤器原理Redis 集成布隆过滤器下载安装继承Redis 布隆过滤器实战添加订单ID到过滤器判断订单是否存在Redission 布隆过滤器实战 布隆过滤器的在Redis中的作用在Redis 缓存击穿（失效）、缓存穿透、缓存雪崩怎么解决？中我们说到可以使用布隆过滤器避免「缓存穿透」。我们只要记录了每个用户看过的历史记录，
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2023-08-30 08:49:38
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在学习redis过程中提到一个缓存穿透的问题， 书中参考的解决方案之一是使用布隆过滤器， 那么就有必要来了解一下什么是布隆过滤器。在参考了许多博客之后， 写个总结记录一下。一、布隆过滤器简介什么是布隆过滤器？本质上布隆过滤器( BloomFilter )是一种数据结构，比较巧妙的概率型数据结构（probabilistic data structure），特点是高效地插入和查询，可以用来告诉你 “某
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2023-08-16 17:08:04
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布隆过滤器（Bloom Filter），是一个很长的二进制向量和一系列随即映射函数。布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中，它的空间效率和查询时间都远超一般的算法，但是有一定的误识别率和删除困难。原理当一个元素被加入到集合中时，通过k个散列函数将这个元素映射称一个位数组的k个点，把他们设置为1。检索时，我们只需要看 这些点是否都是1就知道集合中有没有了；如果这些点中有任何一个0，则被检索元
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2023-08-12 15:19:58
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目录1. 布隆过滤器(Bloom filter)2. 假阳性概率分析(Probability of false positives)哈希函数个数 k 的确定3. 时间/空间复杂度3.1 时间3.2 空间4. 优缺点4.1 优点4.2 缺点5. 常见应用场景6. 实现1. 布隆过滤器(Bloom filter)简单的说，布隆过滤器由一个长度为 m 的位数组和 k 个哈希函数组成。数组初始化为0。当添
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2023-08-08 08:48:54
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布隆过滤器是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都比一般的算法要好的多，缺点是有一定的误识别率和删除困难。但是布隆过滤器可以控制错误率。具体的布隆过滤器相关的内容可查找相关资料，非常详细，其优势就是占用内存比hash表要小得多，非常适合用于做过滤的场景Guava中的布隆过滤器Guava是google开发的java基础
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2023-07-07 16:58:56
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布隆过滤器，看名字就知道，不就是一个过滤器么！首先，过滤器大家都知道，像筛子啊，纱网啊等用来过滤大颗粒的工具。使用过滤器可以过滤一些不需要的东东，最终获取我们想要的。还记得某个矿泉水的广告么，全部工序经过20道以上的过滤流程！牛皮爆了！可能过滤沙子什么的也都算一层过滤吧！【微微一笑：呵呵】前几天，看Redis方面的东西的时候，看到了一个结构，叫做BitMap，等看完之后，我打呼：好家伙
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2023-09-19 21:46:33
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一：概念缓存穿透：查询一条不存在的数据，缓存中没有，则每次请求都打到数据库中，导致数据库瞬时请求压力过大，多见于爬虫恶性攻击布隆过滤器：布隆过滤器（Bloom Filter）是1970年由布隆提出的。它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都比一般的算法要好的多，缺点是有一定的误识别率和删除困难。原理：使用二进
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2023-08-01 14:40:37
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大家都知道,在计算机中,IO一直是一个瓶颈,很多框架以及技术甚至硬件都是为了降低IO操作而生,今天聊一聊过滤器,先说一个场景: 我们业务后端涉及数据库,当请求消息查询某些信息时,可能先检查缓存中是否有相关信息,
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2023-08-10 12:17:52
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