既然我们使用布隆过滤器来加速查找和判断是否存在,那么性能很低的哈希函数不是个好选择,推荐 MurmurHash、Fnv 这些。 5.2 设置哈希函数个数和布隆过滤器长度 假如布隆过滤器长度过小的话,那很快所有的 bit 位均会被置为 1,那么查询任何值都会返回“可能存在”,起不到过滤的目的了。布隆过滤器的长度会直接影
布隆过滤器有许多实现与优化,Guava中就提供了一种实现。Google Guava提供的布隆过滤器的位数组是存储在JVM内存中,故是单机版的,并且最大位长为int类型的最大值。 使用布隆过滤器时,重要关注点是预估数据量n以及期望的误判率fpp。 实现布隆过滤器时,重要关注点是hash函数的选取以及bit数组的大小。 Bit数组大小选择 ...
* 测试布隆过滤器(可用于redis缓存穿透) * *@author敖丙 */publicclassTestBloomFilter{privatestaticinttotal=1000000;privatestaticBloomFilter<Integer> bf = BloomFilter.create(Funnels.integerFunnel(), total);// private static BloomFilter<Integer> bf = BloomFilter.create(Funnels.integerFunnel(), total, 0...
布隆过滤器的优缺点 结论 在之前讨论的几个经典分布式系统设计中(键值存储系统,URL缩短服务, 高效的网络爬虫),好几次都用到了布隆过滤器(Bloom Filter)作为系统中的一个关键部件。在这些设计中,布隆过滤器只是作为一个系统部件大致的提到了使用场景和用途,但是对于其工作原理一直是一知半解,通过这篇笔记来深度探索...
RBloomFilter<String> bloomFilter = redisson.getBloomFilter("bloom-filter");//初始化布隆过滤器:预计元素为100000000L,误差率为3%,根据这两个参数会计算出底层的 bit 数组大小bloomFilter.tryInit(100000L, 0.03);//将 10086 插入到布隆过滤器中bloomFilter.add("10086");//判断下面号码是否在布隆过滤器中Sy...
布隆过滤器(Bloom Filter)是1970年被布隆提出来的,用于判断某个元素是否在一个集合中,优点是空间效率和查询时间都非常高,缺点是有一定的误判率和删除困难。 布隆过滤器原理 布隆过滤器实际上是由一个超长的二进制位数组和一系列的哈希函数组成。二进制位数组初始全部为0,当给定一个待查询的元素时,这个元素会被一...
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...
布隆过滤器是一种节省空间的概率数据结构，可以判断某个元素是否在集合中或绝对不在集合中。如果我们在布隆过滤器中查找一个项目，我们可以得到两个可能的结果。该项目不存在于集合中：真阴性。该项目可能存在于集合中：可以是假阳性或真阳性。布隆过滤器如何工作？假设我们要比较两个字符串。我们不是存储整个字符串，...
1、什么是布隆过滤器? 布隆过滤器本质上就是一种数据结构,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...
未来可能出现的优化方向包括:存算分离架构(将Redis存储与计算解耦)、AI驱动的动态扩缩容(根据流量自动调整资源)、区块链存证(确保流量削峰过程可追溯)。某实验室已实现基于量子计算的布隆过滤器原型,误判率降至0.0001%。 十、日常运维小贴士 除了大促优化,日常运维也需注意:Redis定期清理无效键(每周执行ZREMRANGEBYSCORE...