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 ...
BF.ADD--添加一个元素到布隆过滤器BF.EXISTS--判断元素是否在布隆过滤器BF.MADD--添加多个元素到布隆过滤器BF.MEXISTS--判断多个元素是否在布隆过滤器 测试 Redis 布隆过滤器实战 我们来用布隆过滤器来解决缓存穿透问题,缓存穿透:意味着有特殊请求在查询一个不存在的数据,即数据不存在 Redis 也不存在于数据库。
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...
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...
redis布隆过滤器的原理 它通过多个哈希函数来定位数据。能高效判断元素是否可能存在。占用空间相对较小。存在一定的误判概率。但误判是可接受的。数据添加时经过哈希计算。布隆过滤器的速度很快。适合用于大规模数据的初步筛选。 无法删除已经添加的元素。常用于缓存穿透的防范。其内部结构较为复杂。哈希函数的选择影响性能...
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...
在Redis前面添加一层布隆过滤器,请求先在布隆过滤器中判断,如果布隆过滤器不存在时,直接返回,不再反问Redis和MySQL。 如果布隆过滤器中存在时,再访问Redis,再访问数据库。 完美解决缓存穿透问题。 2、黑名单 如果黑名单非常大,上千万了,存放起来很耗费空间,在布隆过滤器中实现黑名单功能,是一个很好的选择。
布隆过滤器(Bloom Filter)是一种非常适合处理大规模数据的数据结构,尤其在需要快速去重和判断元素是否存在的情况下表现优异。 布隆过滤器是什么?🤔 布隆过滤器是一种概率型数据结构,用于判断一个元素是否属于某个集合。它的独特之处在于,用极少的空间实现了高效的查询和添加操作。不过,布隆过滤器可能会产生误判:即认...
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。