布隆过滤器(bloom filter) 一、原理 布隆过滤器的误判率 推导 二、C++ 简单实现 三、应用场景 四、优缺点 一、原理 假设布隆过滤器由20位二进制、3个哈希函数组成,每个元素经过哈希函数处理都能生成一个索引位置 添加元素时,将每一个哈希函数生成的索引位置都设为1。 查找元素时,如果有一个哈希函数生成的索引位...
可以使用布隆过滤器解决缓存击穿的问题,把数据库中的数据预加载进布隆过滤器中。当有新的请求时,先到布隆过滤器中查询是否存在,如果不存在该条数据直接返回;如果存在该条数据再查询缓存,缓存中没有,再去查询数据库。 2、爬虫 在爬虫场景中,应该有这么一个需求,需要爬虫的网站千千万万,对于一个新的网站url,我们如...
代码实现: BloomFilter myBloomFilter = BloomFilterFactory.createBloomFilter(1000,0.001); /** * 初始化布隆过滤器,将数据库中的数据初始化进入布隆过滤器中 */ @PostConstruct public void init(){ List<Shop> shops = shopMapper.selectList(null); for (Shop shop : shops){ myBloomFilter.add(shop....
布隆过滤器的思想很简单,接下来我们实现一个“位”操作的实现。 实现 下面是用java实现算法: /** * @Description 位操作 * @Author cheng2839 * @Date * @Version v1.0 * 本文链接https://www.cnblogs.com/cheng2839*/publicclass$BitUtils {//可支持的最大bit空间(8GB)privatestaticfinalintMAX_SIZE =0x...
将标准布隆过滤器中的位数组变成整数数组,即可以用多位表示。 标准布隆过滤器每个位置可以被多次置1,但只有一次有效,这样,某一个位置被多个元素哈希映射,当要删除其中一个元素时,该元素哈希映射的位置都应该变为零,那么就会破坏其他元素的映射,会出现假阴性。
简介:【数据结构】布隆过滤器原理详解及其代码实现 布隆过滤器(Bloom Filter)是一个占用空间很小、效率很高的随机数据结构,它由一个bit数组和一组Hash算法构成。可用于判断一个元素是否在一个集合中,查询效率很高(1-N,最优能逼近于1)。 在很多场景下,我们都需要一个能迅速判断一个元素是否在一个集合中。譬如: ...
83.1布隆过滤器Bloom Filter讲解一_ev(Av1706119478,P83) Carl-l 1 0 91.2一致性哈希算法理论讲解二_ev(Av1706119478,P91) Carl-l 6 0 36.4中缀转后缀表达式代码输出_ev(Av1706119478,P36) Carl-l 3 0 62.3基于堆的优先级队列代码实现_ev(Av1706119478,P62) Carl-l 2 0 72.2线性探测哈希表代码输出...
下面是使用布隆过滤器来实现避免缓存击穿的示例代码: public class BloomFilterCache<K, V> implements Cache<K, V> { private final Cache<K, V> cache; private final BloomFilter<K> bloomFilter; public BloomFilterCache(Cache<K, V> cache, long expectedInsertions, double falsePositiveProbability) { ...
先在Server与Redis间插入布隆过滤器进行数据判断，查询结果后添加对应key，确保数据一致性。拓展自扩容布隆过滤器功能，当数据量超过预期时，通过创建新的布隆过滤器执行添加操作，同时在所有过滤器中执行contain操作，避免误判率上升。代码实现如下，确保系统在数据量增长时依然保持高效性能。
redis本身对布隆过滤器就有一个很好地实现,在 java 端,我们直接导入 redisson 的 jar包即可 org.redisson redisson 3.8.2 将Redisson实例 注入 SpringIOC 容器中 @Configuration public class RedissonConfig { @Value("${redisson.redis.address}") private String address; ...