package datafilter; import com.google.common.base.Stopwatch; import com.google.common.hash.BloomFilter; import com.google.common.hash.Funnels; import java.util.*; import static java.util.concurrent.TimeUnit.MILLISECONDS; import static java.util.concu…

布隆过滤器 布隆过滤器是一种概率空间高效的数据结构.它与hashmap非常相似,用于检索一个元素是否在一个集合中.它在检索元素是否存在时,能很好地取舍空间使用率与误报比例.正是由于这个特性,它被称作概率性数据结构(probabilistic data structure). 空间效率 我们来仔细地看看它的空间效率.如果你想在集合中存储一系列的元素,有很多种不同的做法.你可以把数据存储在hashmap,随后在hashmap中检索元素是否存在,hashmap的插入和查询的效率都非常高.但是,由于ha…

布隆过滤器 布隆过滤器(Bloom Filter)是一种概率空间高效的数据结构.它与hashmap非常相似,用于检索一个元素是否在一个集合中.它在检索元素是否存在时,能很好地取舍空间使用率与误报比例.正是由于这个特性,它被称作概率性数据结构(probabilistic data structure). 空间效率 我们来仔细地看看它的空间效率.如果你想在集合中存储一系列的元素,有很多种不同的做法.你可以把数据存储在hashmap,随后在hashmap中检索元素是否存在,hashmap的插入和查询的…

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…

今天主要讨论:哈希函数.哈希表.布隆过滤器.一致性哈希.并查集的介绍和应用. 题目一 认识哈希函数和哈希表 1.输入无限大 2.输出有限的S集合 3.输入什么就输出什么 4.会发生哈希碰撞 5.会均匀分布,哈希函数的离散性,打乱输入规律 public class Code_01_HashMap { public static void main(String[] args) { HashMap<String, String> map = new HashMap<>(); map.p…

BloomFilter 简介 当一个元素被加入集合时,通过K个散列函数将这个元素映射成一个位数组中的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,则被检元素一定不在:如果都是1,则被检元素很可能在. 优点:相比于其它的数据结构,布隆过滤器在空间和时间方面都有巨大的优势.布隆过滤器存储空间和插入/查询时间都是常数(O(k)).而且它不存储元素本身,在某些对保密要求非常严格的场合有优势. 缺点:一定的误识别率和删除困难. 要使用B…

布隆过滤器( Bloom filters) 数据块索引提供了一个有效的方法,在访问一个特定的行时用来查找应该读取的HFile的数据块.但是它的效用是有限的.HFile数据块的默认大小是64KB,这个大小不能调整太多. 如果你要查找一个短行,只在整个数据块的起始行键上建立索引无法给你细粒度的索引信息.例如,如果你的行占用100字节存储空间,一个64KB的数据块包含(64 * 1024)/100 = 655.53 = ~700行,而你只能把起始行放在索引位上.你要查找的行可能落在特定数据块上的行区间…

从上一篇可以得知,BloomFilter的关键在于hash算法的设定和bit数组的大小确定,通过权衡得到一个错误概率可以接受的结果. 算法比较复杂,也不是我们研究的范畴,我们直接使用已有的实现. google的guava包中提供了BloomFilter类,我们直接使用它来进行一下简单的测试. 新建一个maven工程,引入guava包 <dependencies> <dependency> <groupId>com.google.guava</groupId>…

Bloom Filter是一个占用空间很小.效率很高的随机数据结构,它由一个bit数组和一组Hash算法构成.可用于判断一个元素是否在一个集合中,查询效率很高(1-N,最优能逼近于1). 在很多场景下,我们都需要一个能迅速判断一个元素是否在一个集合中.譬如: 网页爬虫对URL的去重,避免爬取相同的URL地址: 反垃圾邮件,从数十亿个垃圾邮件列表中判断某邮箱是否垃圾邮箱(同理,垃圾短信): 缓存击穿,将已存在的缓存放到布隆中,当黑客访问不存在的缓存时迅速返回避免缓存及DB挂掉. 可能有人会问,我们…

通过Lua脚本批量插入数据到布隆过滤器 有关布隆过滤器的原理之前写过一篇博客: 算法(3)---布隆过滤器原理 在实际开发过程中经常会做的一步操作,就是判断当前的key是否存在. 那这篇博客主要分为三部分: 1.几种方式判断当前key是否存在的性能进行比较. 2.Redis实现布隆过滤器并批量插入数据,并判断当前key值是否存在. 3.针对以上做一个总结. 一.性能对比 主要对以下方法进行性能测试比较: 1.List的 contains 方法 2.Map的 containsKey 方法 3.Go…

/** * 缓存击穿 * @author * */ @RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class) @ContextConfiguration(locations = {"classpath:config/spring/spring-dao.xml", "classpath:config/spring/spring-bean.xml", "classpath:config/spring/spring-redis.xml&qu…

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…

何为布隆过滤器 还是以上面的例子为例: 判断逻辑: 多次哈希: Guava的BloomFilter 创建BloomFilter 最终还是调用: 使用: 算法特点 使用场景 假设遇到这样一个问题:一个网站有 20 亿 url 存在一个黑名单中,这个黑名单要怎么存?若此时随便输入一个 url,你如何快速判断该 url 是否在这个黑名单中?并且需在给定内存空间(比如:500M)内快速判断出. 可能很多人首先想到的会是使用 HashSet,因为 HashSet基于 HashMap,理论上时间复杂度为:O…

date: 2020-04-01 17:00:00 updated: 2020-04-01 17:00:00 Bloom Filter 布隆过滤器 之前的一版笔记 点此跳转 1. 什么是布隆过滤器 本质上布隆过滤器是一种数据结构,比较巧妙的概率型数据结构(probabilistic data structure),特点是高效地插入和查询,可以用来告诉你 "某样东西一定不存在或者可能存在". 相比于传统的 List.Set.Map 等数据结构,它更高效.占用空间更少,但是缺点是其返回的结…

认识哈希函数和哈希表 MD5Hash值的返回范围:0~9+a~f,是16位,故范围是0~16^16(2^64)-1, [Hash函数],又叫散列函数: Hash的性质: 1)  输入域无穷大: 2)  输出域相对固定较小: 3)  输入一样,输出一样: 4)  输入不一样,输出可能一样,也可能不一样: 5)  均匀分布在输出域中,如经典表中对17取模,使得每个桶内的长度基本一样:散列函数,如同香水在房间:Hash函数和输入的顺序无关: 第4条即是Hash碰撞的原因:多个输入对应同一个输出:这是必…

LevelDB 学习笔记1:布隆过滤器 底层是位数组,初始都是 0 插入时,用 k 个哈希函数对插入的数字做哈希,并用位数组长度取余,将对应位置 1 查找时,做同样的哈希操作,查看这些位的值 如果所有位都是 1,说明数字可能存在 如果有某个位不是 1,说明数字一定不存在 数学结论 影响布隆过滤器精度…

布隆过滤器原理介绍 [1]概念说明 1)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. [2]设计思想 1)BF是由一个长度为m比特的位数组(bit array)与k个哈希函数(hash function)组成的数据结构.位数组均初始化为0,所有哈希函数都可以分别把输入数据尽量均匀地散列. 2)当…

转自:http://blog.csdn.net/jiaomeng/article/details/1495500 之前看数学之美丽,里面有提到布隆过滤器的过滤垃圾邮件,感觉到何其的牛,竟然有这么高效的算法,一直在听这个名词,但一直没有正儿八经的去了解,今天看到了一篇关于Bloom Filter 的讲解,真是有种沁人心脾的感觉.转过来加深自己的了解. 在开始转载之前,为了加深读者的印象,先介绍一下在BloomFilter里面含有的重要角色 先在脑中留下印象,然后在来消化转载的内容 Bloom Fi…

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…

什么情况下需要布隆过滤器? 先来看几个比较常见的例子 字处理软件中,需要检查一个英语单词是否拼写正确 在 FBI,一个嫌疑人的名字是否已经在嫌疑名单上 在网络爬虫里,一个网址是否被访问过 yahoo, gmail等邮箱垃圾邮件过滤功能 这几个例子有一个共同的特点: 如何判断一个元素是否存在一个集合中? 常规思路 数组 链表 树.平衡二叉树.Trie Map (红黑树) 哈希表 虽然上面描述的这几种数据结构配合常见的排序.二分搜索可以快速高效的处理绝大部分判断元素是否存在集合中的需求.但是当集合里…

一.布隆过滤器介绍 Bloom Filter是一种空间效率很高的随机数据结构,Bloom Filter可以看做是对bit-map的扩展,它的原理如下: 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. 1.如果这些点有任何一个0,那么被检索元素一定不存在: 2.如果都是1,那么被检索元素可能存在: 存在这种场景:有A,B二个数,A存在,但B不存在.假如利用Bl…

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…

布隆过滤器用于测试某一元素是否存在于给定的集合中,是一种空间利用率很高的随机数据结构(probabilistic data structure),存在一定的误识别率(false positive),即布隆过滤器报告某一元素存在于某集合中,但是实际上该元素并不在集合中,但是没有错误识别的情形(false negative),即如果某个元素确实没有在该集合中,那么布隆过滤器是不会报告该元素存在于集合中的,没有漏报的情形出现,召回率为百分之百.   算法描述   布隆过滤器实际上是一个位数组,元素数目…

1.原理:           a.解决的问题:                判断一个元素是否在一个集合中             b.Hash表的特点:                i.快速准确,但是耗费存储空间                ii.先将url或者email转为8个字节的信息指纹,在考虑Hash50%的存储效率,1亿url或者email需要16亿字节,即1.6GB空间             c.布隆过滤器:                i.能用1/8到1/4大小的空间就…

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…

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…

摘要 Bloomfilter运行在一台机器的内存上,不方便持久化(机器down掉就什么都没啦),也不方便分布式程序的统一去重.我们可以将数据进行持久化,这样就克服了down机的问题,常见的持久化方法包括持久化到本地磁盘或结合Redis进行持久化.本文主要介绍持久化到本地的操作. 关于BloomFilter的基本原理.jar包及入门Demo,请参考我的博客:布隆过滤器 数据持久化 import java.io.File; import java.io.FileNotFoundException;…

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…

原文链接:http://blog.csdn.net/qq_38646470/article/details/79431659 1.概念: 如果想判断一个元素是不是在一个集合里,一般想到的是将所有元素保存起来,然后通过比较确定.链表,树等等数据结构都是这种思路. 但是随着集合中元素的增加,我们需要的存储空间越来越大,检索速度也越来越慢.不过世界上还有一种叫作散列表(又叫哈希表,Hash table)的数据结构.它可以通过一个Hash函数将一个元素映射成一个位阵列(Bit Array)中的一个点.这…