使用布隆过滤器可以大幅降低去重存储消耗,只不过也会使爬虫系统错过少量页面 3、布隆过滤器原理 每个布隆过滤器对应到Redis的数据结构是一个大型的数组和几个不一样的无偏hash函数 如下图:f、g、h就是这样的hash函数(无偏差指让hash映射到数组的位置比较随机) 添加:值到布隆过滤器 1)向布隆过滤器添加key,会使用 f、g、
当一个元素加入布隆过滤器中的时候,会进行如下操作: 使用布隆过滤器中的哈希函数对元素值进行计算,得到哈希值(有几个哈希函数得到几个哈希值)。 根据得到的哈希值,在位数组中把对应下标的值置为 1。 当我们需要判断一个元素是否存在于布隆过滤器的时候,会进行如下操作: 对给定元素再次进行相同的哈希计算; 得到值...
布隆过滤器是一种空间效率很高的随机数据结构，它利用位数组和哈希函数来判断一个元素是否存在于集合中。布隆过滤器最初由Burton Howard Bloom在1970年提出，主要用于在大规模数据中判断一个元素是否存在。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...
这就用到了布隆过滤器提供的bf.reserve方法。如果不使用该方法设置参数,那么布隆过滤器将按照默认参数进行设置,如下所示: key#指定存储元素的键,若已经存在,则bf.reserve会报错error_rate=0.01#表示错误率initial_size=100#表示预计放入布隆过滤器中的元素数量 当放入过滤器中的元素数量超过了 initial_size 值时,错...
Redis布隆过滤器(Bloom Filter)是一种空间效率很高的概率型数据结构,它用于检测一个元素是否属于一个集合。布隆过滤器能够以较小的空间代价和较高的概率快速判断一个元素是否存在于集合中,但存在一定的误判率(即可能将一个不存在的元素误判为存在)。 原理概述 布隆过滤器主要由一个位数组和多个哈希函数组成。其工作...
布隆过滤器(Bloom Filter)是 Redis 4.0 版本提供的新功能,我们一般将它当做插件加载到 Redis 服务器中,给 Redis 提供强大的去重功能。 它是一种概率性数据结构,可用于判断一个元素是否存在于一个集合中。相比较之 Set 集合的去重功能,布隆过滤器空间上能节省 90% +,不足之处是去重率大约在 99% 左右,那就是...
布隆过滤器是一种空间效率很高的随机数据结构,它利用位数组和哈希函数来判断一个元素是否存在于集合中。 原理 数据结构 位数组:一个由 0 和 1 组成的数组,初始值全部为 0。 哈希函数:使用多个哈希函数对元素进行哈希处理,生成多个哈希值。 添加元素 当一个元素需要被添加到布隆过滤器中时,通过多个哈希函数生成多...
简介:【redis】布隆过滤器(Bloom Filter)原理解析与应用 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。
知道了布隆过滤去的原理和使用场景,我们可以实现一个简单的布隆过滤器。 1、自定义BloomFilter public class MyBloomFilter { //bit位数组的默认长度10亿 private static final int DEFAULT_SIZE = 256 << 22; //为了降低错误率,使用加法hash算法,所以定义一个3个元素的质数数组 ...