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…

第三百五十八节,Python分布式爬虫打造搜索引擎Scrapy精讲—将bloomfilter(布隆过滤器)集成到scrapy-redis中,判断URL是否重复 布隆过滤器(Bloom Filter)详解 基本概念 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…

Python分布式爬虫打造搜索引擎Scrapy精讲—将bloomfilter(布隆过滤器)集成到scrapy-redis中,判断URL是否重复 布隆过滤器(Bloom Filter)详解 基本概念 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…

Python分布式爬虫打造搜索引擎Scrapy精讲—将bloomfilter(布隆过滤器)集成到scrapy-redis中,判断URL是否重复 布隆过滤器(Bloom Filter)详解 基本概念 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…

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…

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>…

欢迎关注微信公众号:万猫学社,每周一分享Java技术干货. 什么是布隆过滤器 布隆过滤器(Bloom Filter)是由Howard Bloom在1970年提出的一种比较巧妙的概率型数据结构,它可以告诉你某种东西一定不存在或者可能存在.当布隆过滤器说,某种东西存在时,这种东西可能不存在:当布隆过滤器说,某种东西不存在时,那么这种东西一定不存在. 布隆过滤器相对于Set.Map 等数据结构来说,它可以更高效地插入和查询,并且占用空间更少,它也有缺点,就是判断某种东西是否存在时,可能会被误判.但是只…

什么是布隆过滤器 布隆过滤器(Bloom Filter)是由Howard Bloom在1970年提出的一种比较巧妙的概率型数据结构,它可以告诉你某种东西一定不存在或者可能存在.当布隆过滤器说,某种东西存在时,这种东西可能不存在:当布隆过滤器说,某种东西不存在时,那么这种东西一定不存在. 布隆过滤器相对于Set.Map 等数据结构来说,它可以更高效地插入和查询,并且占用空间更少,它也有缺点,就是判断某种东西是否存在时,可能会被误判.但是只要参数设置的合理,它的精确度也可以控制的相对精确,只会有小小…