guava布隆过滤器

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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…

SpringBoot(18）---通过Lua脚本批量插入数据到Redis布隆过滤器

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…

布隆过滤器（Bloom Filter）原理以及应用

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…

Redis实现布隆过滤器解析

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…

布隆过滤器(BloomFilter)持久化

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;…

BloomFilter布隆过滤器

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redis缓存

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…