private static int size = 1000000;//预计要插入多少数据 private static double fpp = 0.01;//期望的误判率 private static BloomFilter<Integer> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.integerFunnel(), size, fpp); public static void main(String[] args) { //插入数据 for (in…

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;…

pom引入依赖 <dependency> <groupId>com.google.guava</groupId> <artifactId>guava</artifactId> <version>28.0-jre</version> </dependency> 一个小例子 public static void main(String... args){ /** * 创建一个插入对象为一亿,误报率为0.01%的布隆…

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…

Bloom Filter布隆过滤器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…

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>…

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…

通过本文将了解到以下内容: 查找问题的一般思路 布隆过滤器的基本原理 布隆过滤器的典型应用 布隆过滤器的工程实现 场景说明: 本文阐述的场景均为普通单机服务器.并非分布式大数据平台,因为在大数据平台下问题就是另外一种考虑方式了, 因此本文只描述贫穷落后一穷二白的场景,俨然有种60年代先辈们在戈壁攻克原子弹的感觉. 1.查找问题的一般思路 查找问题是出现频率极高的问题,来看一道面试题: 给你A,B两个文件,各存放50亿条URL,每条URL占用64字节,内存限制是4G,让你找出A,B文件所有共同的U…

通过本文将了解到以下内容: 查找问题的一般思路 布隆过滤器的基本原理 布隆过滤器的典型应用 布隆过滤器的工程实现 场景说明: 本文阐述的场景均为普通单机服务器.并非分布式大数据平台,因为在大数据平台下问题就是另外一种考虑方式了,因此本文只描述贫穷落后一穷二白的场景,俨然有种60年代先辈们在戈壁攻克原子弹的感觉. 1.查找问题的一般思路 查找问题是出现频率极高的问题,来看一道面试题: 给你A,B两个文件,各存放50亿条URL,每条URL占用64字节,内存限制是4G,让你找出A,B文件所有共同的UR…

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…