原创转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/agilestyle/p/11632622.html 背景 比如刷抖音的时候,抖音会不停的推荐新的内容,而它每次推荐时候都要去重,以去掉那些我们已经看过的内容,问题是抖音是如何实现推送去重的? Bloom Filter方案 Bloom Filter就是专门用来解决这种去重问题的.它在起到去重作用的同时,在空间上还能节省90%以上,但是稍微有点不精确,有一定的误判概率. 可以把布隆过滤器理解成一个不怎么精确的set结构,当使用它的…

今天打算使用redis 的bitset搞一个 bloom filter, 这样的好处是可以节省内存,坏处是可能在会有一些数据因为提示重复而无法保存. bloom filter 的大体原理就是通过不同的hash函数将一个字符串映射到几个不同的位,并将这几个不同的位设置为1. 如果在查找某个字符串的时候,发现通过hash映射后的位有的不为1,说明该字符串不存在. 如果发现所有的位都为1,那该字符串有一定的概率不存在,通常这个概率会很小. 相关内容可以查看: http://olylakers.itey…

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.…

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…

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…

应用场景 主要是解决大规模数据下不需要精确过滤的场景,如检查垃圾邮件地址,爬虫URL地址去重,解决缓存穿透问题等. 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.hash原理Hash (哈希,或者散列)函数在计算机领域,尤其是数据快速查找领域,加密领域用的极广.其作用是将一个大的数据集映射到一个小…

[转载]布隆过滤器(Bloom Filter) 这部分学习资料来源:https://www.youtube.com/watch?v=v7AzUcZ4XA4 Filter判断不在,那就是肯定不在:Filter判断在,那只能说有一定几率在 有点乱啊,意思就是:布隆过滤器会倾向于判断在,这就是它的误差:它把可能不在的都说成是在. 用一个函数将元素映射到一个二进制数组中.当需要插入时,将插入元素映射为二进制位,如果数组中有至少对应的一个位不是1,就说明不在. 一个更完整的例子: 误差就是B!B本来不存在…

scrapy-redis + Bloom Filter分布式爬取tencent社招信息 什么是scrapy-redis 什么是 Bloom Filter 为什么需要使用scrapy-redis + Bloom Filter 目标任务 安装爬虫 创建爬虫 编写 items.py 编写 spiders/tencent.py 编写 pipelines.py 编写 middlewares.py 编写 settings.py 搭建 redis 运行爬虫 结语 备注 什么是scrapy-redis 虽然 s…

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…

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…