布隆过滤器(Bloom Filter),是1970年,由一个叫布隆的小伙子提出的,距今已经五十年了。 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,二进制大家应该都清楚,存储的数据不是0就是1,默认是0。 主要用于判断一个元素是否在一个集合中,0代表不存在某个数据,1代表存在某个数据。 布隆过滤器用途 解决Redis缓存...
复制代码在导入 Guava 库后,我们新建一个 BloomFilterDemo 类,在 main 方法中我们通过 BloomFilter.create 方法来创建一个布隆过滤器,接着我们初始化 1 百万条数据到过滤器中,然后在原有的基础上增加 10000 条数据并判断这些数据是否存在布隆过滤器中: importcom.google.common.base.Charsets;importcom.google.comm...
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布隆过滤器存储空间和插入/查询时间都是常数(即hash函数的个数); Hash 函数相互之间没有关系,方便由硬件并行实现; 布隆过滤器不需要存储元素本身,在某些对保密要求非常严格的场合有优势; 布隆过滤器可以表示全集,其它任何数据结构都不能; 2.2缺点 布隆过滤器的缺点和优点一样明显: ...
Google Chrome 使用布隆过滤器识别恶意 URL; Medium 使用布隆过滤器避免推荐给用户已经读过的文章; Google BigTable,Apache HBbase 和 ApacheCassandra使用布隆过滤器减少对不存在的行和列的查找。 除了上述的应用场景之外,布隆过滤器还有一个应用场景就是解决缓存穿透的问题。所谓的缓存穿透就是服务调用方每次都是查询...
布隆过滤器(Bloom Filter)是1970年由布隆提出的,它实际上是由一个很长的二进制向量和一系列随意映射函数组成。 它是一种基于概率的数据结构,主要用来判断某个元素是否在集合内,它具有运行速度快(时间效率),占用内存小的优点(空间效率),但是有一定的误识别率和删除困难的问题。它能够告诉你某个元素一定不在集合内...
1.1.1 布隆过滤器基础版 原理就是一个对一个key进行k个hash算法获取k个值,在比特数组中将这k个值散列后设定为1,然后查的时候如果特定的这几个位置都为1,那么布隆过滤器判断该key存在。 布隆过滤器可能会误判,如果它说不存在那肯定不存在,如果它说存在,那数据有可能实际不存在; ...
在布隆过滤器中,判断为存在,实际上它是可能存在也可能不存在的,但是判断为不存在的数据,则一定是不存在的。 现在听起来还有些迷茫,稍后看分析,就会知道为什么是这样滴。 二、应用场景: Redis 的缓存穿透的一种解决方案 垃圾邮件过滤,对每一个发送邮件的地址进行判断是否在布隆的黑名单中,如果在就判断为垃圾邮件。
1.1 布隆过滤器基本原理 布隆过滤器基于一个位数组和若干个哈希函数，其中位数组是一个由0和1组成的数组，初始值全部为0。当一个元素加入到布隆过滤器中时，会通过多个哈希函数生成多个哈希值，然后将这些哈希值对应的位数组位置设置为1。当一个元素要查询是否存在于布隆过滤器中时，也会通过多个哈希函数生成多个...