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基于Java实现简化版本的布隆过滤器
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基于Java实现简化版本的布隆过滤器
一.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.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比一般的算法要好的多,缺点是有一定的误识别率和删除困难.布隆过滤器是与哈希算法是相关的,是工业实践上常用的算法,之前我们使用HashMap或者HashSet来查找重复的话也是可以的,但是对于在数据量比较大的情况下去查询那么速度就比较慢了,这个时候对于大的数据量来进行检索使用布隆过滤查找速…
一致性哈希做负载均衡,基于dubbo的简化版本,超级简单容易理解!!!
一致性哈希算法原理以及做分布式存储.一定先看:一致性哈希算法 dubbo提供了四种负载均衡实现:权重随机算法,最少活跃调用数算法,一致性哈希算法,加权轮询算法. 本文基于开源项目:guide-rpc-framework的一致性哈希算法做的负载均衡,这个项目的负载均衡是dubbo一致性哈希的简化版. 代码如下: /** * refer to dubbo consistent hash load balance: https://github.com/apache/dubbo/blob/2d9583…
Redis: 缓存过期、缓存雪崩、缓存穿透、缓存击穿(热点)、缓存并发(热点)、多级缓存、布隆过滤器
Redis: 缓存过期.缓存雪崩.缓存穿透.缓存击穿(热点).缓存并发(热点).多级缓存.布隆过滤器 2019年08月18日 16:34:24 hanchao5272 阅读数 1026更多 分类专栏: Redis 分布式 版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/hanchao5272/article/details/99706189 1.缓存过期 缓存过期:在使用缓存时,可以通…
简化布隆过滤器——BitMap
简化布隆过滤器--BitMap 前言 前段开发项目试就发现,一部分的代码实现存在着一些性能上的隐患.但当时忙于赶进度和由于卡发中的不稳定因素,想了许多解决方案也没有机会实施.最近,正好趁个机会进行一系列的改进. 我在团队开发中负责开发服务器端.所以在编写业务逻辑层时,常常遇到以下这样的业务逻辑:1. 判断一个用户是否为在自己的好友列表中2. 判断一条动态是否已被用户翻阅3. 判断两个用户的标签的匹配度4. .....等等这些情况,我之前的方案是采用数据库来解决,为每条记录添加标记,需要查询时则遍…
布隆过滤器(Bloom Filters)的原理及代码实现(Python + Java)
本文介绍了布隆过滤器的概念及变体,这种描述非常适合代码模拟实现.重点在于标准布隆过滤器和计算布隆过滤器,其他的大都在此基础上优化.文末附上了标准布隆过滤器和计算布隆过滤器的代码实现(Java版和Python版) 本文内容皆来自 <Foundations of Computers Systems Research>一书,自己翻译的,转载请注明出处,不准确的部分请告知,欢迎讨论. 布隆过滤器是什么? 布隆过滤器是一个高效的数据结构,用于集合成员查询,具有非常低的空间复杂度. 标准布隆过滤器…
Flink去重统计-基于自定义布隆过滤器
一.背景说明 在Flink中对流数据进行去重计算是常有操作,如流量域对独立访客之类的统计,去重思路一般有三个: 基于Hashset来实现去重 数据存在内存,容量小,服务重启会丢失. 使用状态编程ValueState/MapState实现去重 常用方式,可以使用内存/文件系统/RocksDB作为状态后端存储. 结合Redis使用布隆过滤器实现去重 适用对上亿数据量进行去重实现,占用资源少效率高,有小概率误判. 这里以自定义布隆过滤器的方式,实现Flink窗口计算中独立访客的统计,数据集样例如下:…
布隆过滤器的java实现
package com.kaikeba.data.jobspider.util; import java.util.BitSet; public class Bloomfilter { private static final int DEFAULT_SIZE = 2 << 29;//布隆过滤器的比特长度 private static final int[] seeds = {3,5,7, 11, 13, 31, 37, 61};//这里要选取质数,能很好的降低错误率 private Bi…
基于Redis扩展模块的布隆过滤器使用
什么是布隆过滤器?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.把一个目标元素通过多个hash函数的计算,将多个随机计算出的结果映射到不同的二进制向量的位中,以此来间接标记一个元素是否存在于一个集合中.布隆过滤器可以做什么?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比一般的算法要好的多,缺点是有一定的误识别率和删除困难.布隆过滤器特点如果布隆过滤器显示一个元素不存在于集合中,那么这个元素100%不存在与集合当中如果布隆过滤器显示一个元素存在于集合中,那么…
布隆过滤器(Bloom Filter)-学习笔记-Java版代码(挖坑ing)
布隆过滤器解决"面试题: 如何建立一个十亿级别的哈希表,限制内存空间" "如何快速查询一个10亿大小的集合中的元素是否存在" 如题 布隆过滤器确实很神奇, 简单来说就是通过多次hash将key存进一个集合中,可以灰常快速地在数亿级的数据中快速查找! 实现布隆过滤器需要用bit位存储的数组, 千万别用int[] ,毕竟一个int整形占32位,一个int = 32 bit! 但是Java没有bit, 那用byte吧,一个byte(8位)当做8位的bit来算吧,每一位代表…
布隆过滤器(Bloom Filter)详解——基于多hash的概率查找思想
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…