目录 1. 布隆过滤器的概念 2. 布隆过滤器应用场景 3. 布隆过滤器工作原理 4. 布隆过滤器的优缺点 5. 布隆过滤器注意事项 6. Go实现布隆过滤器 1. 布隆过滤器的概念 布隆过滤器(Bloom Filter) 是由 Howard Bloom在1970年提出的二进制向量数据结构,它具有很好的空间和时间效率,被用来检测一个元素是不是集合中的一个成员,即判定 "可能已存在和绝对不存在" 两种情况.如果检测结果为是,该元素不一定在集合中:但如果检测结果为否,该元素一定不在集合中,…

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…

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…

我们在使用新闻客户端看新闻时,它会给我们不停地推荐新的内容,它每次推荐时要去重,去掉那些已经看过的内容.问题来了,新闻客户端推荐系统如何实现推送去重的? 会想到服务器记录了用户看过的所有历史记录,当推荐系统推荐新闻时会从每个用户的历史记录里进行筛选,过滤掉那些已经存在的记录.问题是当用户量很大,每个用户看过的新闻又很多的情况下,这种方式,推荐系统的去重工作在性能上跟的上么? 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…

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…

Bloom Filter(布隆过滤器) 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  …

首先,HyperLogLog与布隆过滤器都是针对大数据统计存储应用场景下的知名算法. HyperLogLog是在大数据的情况下关于数据基数的空间复杂度优化实现,布隆过滤器是在大数据情况下关于检索一个元素是否在一个集合中的空间复杂度优化后的实现. 在传统的数据量比较低的应用服务中,我们要实现数据基数和数据是否存在分析的功能,通常是简单的把所有数据存储下来,直接count一下就是基数了,而直接检索一个元素是否在一个集合中也很简单. 但随着数据量的急剧增大,传统的方式已经很难达到工程上的需求.过大的数…

一种节省空间的概率数据结构 布隆过滤器可以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:当它说不存在时,那就肯定不存在.打个比方,当它说不认识你时,肯定就不认识:当它说见过你时,可能根本就没见过面,不过因为你的脸跟它认识的人中某脸比较相似 (某些熟脸的系数组合),所以误判以前见…

什么是布隆过滤器?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.把一个目标元素通过多个hash函数的计算,将多个随机计算出的结果映射到不同的二进制向量的位中,以此来间接标记一个元素是否存在于一个集合中.布隆过滤器可以做什么?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.布隆过滤器特点如果布隆过滤器显示一个元素不存在于集合中,那么这个元素100%不存在与集合当中如果布隆过滤器显示一个元素存在于集合中,那么…