基本思想: cuckoo hash是一种解决hash冲突的方法,其目的是使用简单的hash 函数来提高hash table的利用率,同时保证O(1)的查询时间 基本思想是使用2个hash函数来处理碰撞,从而每个key都对应到2个位置. 插入操作如下: 1. 对key值hash,生成两个hash key值,hashk1和 hashk2, 如果对应的两个位置上有一个为空,那么直接把key插入即可. 2. 否则,任选一个位置,把key值插入,把已经在那个位置的key值踢出来. 3. 被踢出来的key值…

本文摘抄自我的微信公众号"程序员柯南",欢迎关注!原文阅读 缓存穿透是什么? 关于缓存穿透,简单来说就是系统处理了大量不存在的数据查询.正常的使用缓存流程大致是,数据查询先进行缓存查询,如果key不存在或者key已经过期,再对数据库进行查询,并把查询到的对象,放进缓存.如果数据库查询对象为空,则不放进缓存.现在系统接收了大量不存在的key,缓存层形同虚设,大量请求引向数据库,数据库承受不了压力,宕机. 布隆过滤器是什么? Bloom Filter适用于判断数据是否在一个集合中. Blo…

转自:http://www.cnblogs.com/haippy/archive/2012/07/13/2590351.html   布隆过滤器［1］(Bloom Filter)是由布隆(Burton Howard Bloom)在1970年提出的.它实际上是由一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数组成,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(假正例False positives,即Bloom Filter报告某一…

转载自http://www.cnblogs.com/haippy/archive/2012/07/13/2590351.html   布隆过滤器［1］(Bloom Filter)是由布隆(Burton Howard Bloom)在1970年提出的.它实际上是由一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数组成,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(假正例False positives,即Bloom Filter报告某一…

直观的说,bloom算法类似一个hash set,用来判断某个元素(key)是否在某个集合中.和一般的hash set不同的是,这个算法无需存储key的值,对于每个key,只需要k个比特位,每个存储一个标志,用来判断key是否在集合中. 算法: 1. 首先需要k个hash函数,每个函数可以把key散列成为1个整数 2. 初始化时,需要一个长度为n比特的数组,每个比特位初始化为0 3. 某个key加入集合时,用k个hash函数计算出k个散列值,并把数组中对应的比特位置为1 4. 判断某个key是否…

英文原始出处: Bloom filter for Scala, the fastest for JVM 本文介绍的是用Scala实现的Bloom filter. 源代码在github上.依照性能测试结果,它是JVM上的最快的Bloom filter实现.零分配(Zero-allocation)和高度优化的代码. 无内存限制,所以没有包含元素的数量限制和可控的误报率(false positive rate).扩展:可插拔的Hash算法,任意的元素类型.没错,它使用sun.misc.unsafe.…

算法背景 如果想判断一个元素是不是在一个集合里,一般想到的是将集合中所有元素保存起来,然后通过比较确定.链表.树.散列表(又叫哈希表,Hash table)等等数据结构都是这种思路,存储位置要么是磁盘,要么是内存.很多时候要么是以时间换空间,要么是以空间换时间. 在响应时间要求比较严格的情况下,如果我们存在内里,那么随着集合中元素的增加,我们需要的存储空间越来越大,以及检索的时间越来越长,导致内存开销太大.时间效率变低. 此时需要考虑解决的问题就是,在数据量比较大的情况下,既满足时间要求,又满足…

学习一个东西首先要知道这个东西是什么,可以做什么,接着再了解这个东西有什么好处和优势,然后再学习他的工作原理.下面我们分别从这三点简单介绍一下bloom filter,以及和他的变种. What:在允许一定的错误率的情况下,用于判断一个元素是否属于一个集合,Bloom Filter可能会将一个不属于集合的元素误判为属于这个集合,即false positive.可以应用于检查一个URL是否已经被爬虫爬过.网络缓存共享.字符串匹配等等 Why:时间和空间效率较高(与hash比较) How: 存储元素…

Bloom Filter bloom filter是leveldb中用来在一个block中检测key是否存在的工具,主要在BloomFilterPolicy类中实现: class BloomFilterPolicy : public FilterPolicy { private: size_t bits_per_key_; size_t k_; public: explicit BloomFilterPolicy(int bits_per_key) : bits_per_key_(bits_pe…

Bloom Filter的中文翻译叫做布隆过滤器,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.如文章标题所述,本文只是做简单介绍,属于科普文章. 应用场景在正式介绍Bloom Filter算法之前,先来看看什么时候需要用到Bloom Filter算法.1. HTTP缓存服务器.Web爬虫等主要工作是判断一条URL是否在现有的URL集…

Skip List | Set 1 (Introduction)   Can we search in a sorted linked list in better than O(n) time?The worst case search time for a sorted linked list is O(n) as we can only linearly traverse the list and cannot skip nodes while searching. For a Balan…

Bloom filter 是由 Howard Bloom 在 1970 年提出的二进制向量数据结构,它具有很好的空间和时间效率,被用来检测一个元素是不是集合中的一个成员. 结    构 二进制 召回率 100% 方    法 哈希函数 目录 1 简介 2 计算方法 3 优点缺点 4 简单例子 简介 编辑 Bloom filter 是由 Howard Bloom 在 1970 年提出的二进制向量数据结构,它具有很好的空间和时间效率,被用来检测一个元素是不是集合中的一个成员.如果检测结果为是,该元素…

Bloom filter 是由 Howard Bloom 在 1970 年提出的二进制向量数据结构,它具有很好的空间和时间效率,被用来检测一个元素是不是集合中的一个成员.如果检测结果为是,该元素不一定在集合中:但如果检测结果为否,该元素一定不在集合中.因此Bloom filter具有100%的召回率.这样每个检测请求返回有“在集合内(可能错误)”和“不在集合内(绝对不在集合内)”两种情况,可见 Bloom filter 是牺牲了正确率和时间以节省空间. 召回率(Recall Rate,也叫查全率…

一 基本思想: cuckoo hash是一种解决hash冲突的方法,其目的是使用简单的hash 函数来提高hash table的利用率,同时保证O(1)的查询时间 基本思想是使用2个hash函数来处理碰撞,从而每个key都对应到2个位置. 插入操作如下: 1. 对key值hash,生成两个hash key值,hashk1和 hashk2, 如果对应的两个位置上有一个为空,那么直接把key插入即可. 2. 否则,任选一个位置,把key值插入,把已经在那个位置的key值踢出来. 3. 被踢出来的ke…

当我们在做数据库分库分表或者是分布式缓存时,不可避免的都会遇到一个问题: 如何将数据均匀的分散到各个节点中,并且尽量的在加减节点时能使受影响的数据最少. Hash 取模 随机放置就不说了,会带来很多问题.通常最容易想到的方案就是 hash 取模了. 可以将传入的 Key 按照 index = hash(key) % N 这样来计算出需要存放的节点.其中 hash 函数是一个将字符串转换为正整数的哈希映射方法,N 就是节点的数量. 这样可以满足数据的均匀分配,但是这个算法的容错性和扩展性都较差.…

全网把Map中的hash()分析的最透彻的文章,别无二家. 2018年05月09日 09:08:08 阅读数:957 你知道HashMap中hash方法的具体实现吗?你知道HashTable.ConcurrentHashMap中hash方法的实现以及原因吗?你知道为什么要这么实现吗?你知道为什么JDK 7和JDK 8中hash方法实现的不同以及区别吗?如果你不能很好的回答这些问题,那么你需要好好看看这篇文章.文中涉及到大量代码和计算机底层原理知识.绝对的干货满满.整个互联网,把hash()分析的…

Bloom Filter一般用于数据的去重计算,近似于HashSet的功能:但是不同于Bitmap(用于精确计算),其为一种估算的数据结构,存在误判(false positive)的情况. 1. 基本原理 Bloom Filter能高效地表征数据集合\(S = \lbrace x_1 ,x_2 ,...,x_n \rbrace\),判断某个数据是否属于这个集合.其基本思想如下:用长度为\(m\)的位数组\(A\)来存储集合信息,同时是有\(k\)个独立的hash函数\(h_i(1\le i \l…

Bloom Filter 算法 Bloom filter是由Burton Bloom 在1970年提出的,其后在P2P上得到了广泛的应用.Bloom filter 算法可用来查询某一数据是否在某一数据集合中.其长处是查询效率高.可节省空间.但其缺点是会存在一定的错误.因此Bloom filter 算法仅仅能应用于那些同意有一定错误的场合.可使用Bloom filter 算法的场合包含字典软件.分布式缓存.P2P网络和资源路由等等. 使用Bloom Filter我们能够推断一个元素是否在某一个集合…

海量数据处理算法—Bloom Filter 1. Bloom-Filter算法简介 Bloom-Filter,即布隆过滤器,1970年由Bloom中提出.它可以用于检索一个元素是否在一个集合中. Bloom Filter(BF)是一种空间效率很高的随机数据结构,它利用位数组很简洁地表示一个集合,并能判断一个元素是否属于这个集合.它是一个判断元素是否存在集合的快速的概率算法.Bloom Filter有可能会出现错误判断,但不会漏掉判断.也就是Bloom Filter判断元素不再集合,那肯定不在.如…

1. Bloom-Filter算法简介 Bloom-Filter,即布隆过滤器,1970年由Bloom中提出.它可以用于检索一个元素是否在一个集合中. Bloom Filter(BF)是一种空间效率很高的随机数据结构,它利用位数组很简洁地表示一个集合,并能判断一个元素是否属于这个集合.它是一个判断元素是否存在集合的快速的概率算法.Bloom Filter有可能会出现错误判断,但不会漏掉判断.也就是Bloom Filter判断元素不再集合,那肯定不在.如果判断元素存在集合中,有一定的概率判断错误.…

使用普通集合来判断一个元素是否已存在于集合中,需要占用比较大的空间.而使用Bloom Filter 可有效节省空间. Bloom Filter 以较少的内存占用及较小的误判率达到判断元素是否存已经加入集合中的目的.Bloom Filter是一种空间效率很高的随机数据结构,可以被看作是对位图的扩展. 基本思想 首先创建一个长度位m的位数组,初始化为全0.对集合S中的每一个元素,通过k个散列函数计算出k个bit位,将位数组中对应的位置1.那么,当判断一个元素是否存在于集合S中时,同样计算k个bit位…

因为要做过滤器相关内容,最近读了一些过滤器方面的文章,准备从中提取主要思想写几篇博客. 作为这系列的第一篇文章,首先得讲一下过滤器是干什么用的.从历史发展来看,过滤器最早出现是作为散列表的替代品,那么功能就要和散列表差不多,主要是查询当前的元素是否在我已知的集合里.但是随着数据量不断增大,散列表相对来说占用空间过大,而空间占用小的查找树的\(O(logn)\)时间复杂度又太高.于是有人想出来能否用正确率做代价,换取较高的查询速度和较小的存储占用,这就是过滤器.当然,这里所允许的错误仅限假阳性,例…

前言 :  即可能误判    不会漏判   一.什么是Bloom Filter     Bloom Filter是一种空间效率很高的随机数据结构,它的原理是,当一个元素被加入集合时,通过K个Hash函数将这个元素映射成一个位阵列(Bit array)中的K个点,把它们置为1.检索时,我们只要看看这些点是不是都是1就(大约)知道集合中有没有它了:如果这些点有任何一个0,则被检索元素一定不在:如果都是1,则被检索元素很可能在.这就是布隆过滤器的基本思想.       但Bloom Filter的这种…

1. Bloom-Filter算法简介 Bloom Filter(BF)是一种空间效率很高的随机数据结构,它利用位数组很简洁地表示一个集合,并能判断一个元素是否属于这个集合.它是一个判断元素是否存在于集合的快速的概率算法.Bloom Filter有可能会出现错误判断,但不会漏掉判断.也就是Bloom Filter判断元素不再集合,那肯定不在.如果判断元素存在集合中,有一定的概率判断错误.因此,Bloom Filter不适合那些“零错误”的应用场合.而在能容忍低错误率的应用场合下,Bloom Fi…

Bloom Filter(BF) 是由Bloom在1970年提出的一种多哈希函数映射的高速查找算法,用于高速查找某个元素是否属于集合, 但不要求百分百的准确率. Bloom filter通经常使用于爬虫的url去重,即推断某个url是否已经被爬过. 原理方面我引用一篇别人的文章.讲的比較清晰了.在此我不予赘述. 很多其它信息能够參考其论文. 看过几个php实现的BF,都觉得可读性不是非常强. 本文主要给出我对Bloom Filter的一个php实现. 原理: <引用自这篇文章> 一. 实例 为…

原文地址:https://blog.csdn.net/fouy_yun/article/details/81075432 前面的文章介绍了缓存的分类和使用的场景.通常情况下,缓存是加速系统响应的一种途径,通常情况下只有系统的部分数据.当请求了缓存中没有的数据时,这时候就会回源到DB里面.此时如果黑客故意对上面数据发起大量请求,则DB有可能会挂掉,这就是缓存击穿.当然缓存挂掉的话,正常的用户请求也有可能造成缓存击穿的效果. 缓存中无值(未宕机) 互斥锁 我们最先想到的应该是加锁获取缓存.也就是当获…

Bloom Filter算法详解 什么是布隆过滤器 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 (下面详细说),实际上你也可以把它简单理解为一个不怎么精确的set结构,当你使用它的contains方法判断某个对象是否存在时,它可能会误判.但是布隆过滤器也不是特别不精确,只要参数设置的合理,它的精确度可以控制的相对足够精确,只会有小小的误判概率. 当布隆过滤器说某个值存在时,这个值可能不存在:但是当它说不存在时,那么这个值…

在Redis 缓存击穿(失效).缓存穿透.缓存雪崩怎么解决?中我们说到可以使用布隆过滤器避免「缓存穿透」. 码哥,布隆过滤器还能在哪些场景使用呀? 比如我们使用「码哥跳动」开发的「明日头条」APP 看新闻,如何做到每次推荐给该用户的内容不会重复,过滤已经看过的内容呢? 你会说我们只要记录了每个用户看过的历史记录,每次推荐的时候去查询数据库过滤存在的数据实现去重. 实际上,如果历史记录存储在关系数据库里,去重就需要频繁地对数据库进行 exists 查询,当系统并发量很高时,数据库是很难扛住压力的.…

阅读目录: 背景介绍 算法原理 误判率 BF改进 总结 背景介绍 Bloom filter(后面简称BF)是Bloom在1970年提出的二进制向量数据结构.通俗来说就是在大数据集合下高效判断某个成员是否属于这个集合.BF其优点在于: 插入和查询复杂度都是O(n) 空间利用率极高. 例子1: 像Yahoo这类的公共邮件服务提供商,总是需要过滤垃圾邮件. 假设有50亿个邮件地址,需要存储过滤的方法有: 所有邮件地址都存储到数据库. 缺点:每次都需要查询数据库,效率低. 使用Hashtable保存到内…

Bloom Filter 是由伯顿.布隆(Burton Bloom)在1970年提出的一种多hash函数映射的快速查找算法.它实际上是一个很长的二进制向量和一些列随机映射函数.应用在数据量很大的情况下. 算法 初始化一个m比特的值全为0的向量.选择k个不同的散列函数,散列函数的产生的值域范围是0~m-1. 1)元素加入过滤器    对于元素e1,通过k个散列函数分别产生了值为 h1 ,h2, ..., hk :    将二进制向量的第 h1 ,h2, ..., hk 位分别置为1:     2)…