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: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运...
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响误报...
* 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...
什么是布隆过滤器 布隆过滤器(Bloom Filter)是 1970 年由布隆提出的,是一种非常节省空间的概率数据结构,运行速度快,占用内存小,但是有一定的误判率且无法删除元素。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组成,主要用于判断一个元素是否在一个集合中,是Redis 4.0 版本提供的新功能,它被作为插件加载到...
我们在刚才添加过data1和data2两个元素的布隆过滤器查询以下三种元素,data1已添加到布隆过滤器元素,data3和data4都是未添加到布隆过滤器元素。 查询data1先根据添加时的三个hash函数计算分别对应值,值分别是1、8、13,然后查询数组中这三个位置的值是否为1。
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 “某样东西一定不存在或者可能存在”。 相比于传统的 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。
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...
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...