一.过滤器使用场景:比如有如下几个需求:1.原本有10亿个号码,现在又来了10万个号码,要快速准确判断这10万个号码是否在10亿个号码库中? 解决办法一:将10亿个号码存入数据库中,进行数据库查询,准确性有了,但是速度会比较慢. 解决办法二:将10亿号码放入内存中,比如Redis缓存中,这里我们算一下占用内存大小:10亿*8字节=8GB,通过内存查询,准确性和速度都有了,但是大约8gb的内存空间,挺浪费内存空间的.2.接触过爬虫的,应该有这么一个需求,需要爬虫的网站千千万万,对于一个新的网站ur

大家都知道,在计算机中,IO一直是一个瓶颈,很多框架以及技术甚至硬件都是为了降低IO操作而生,今天聊一聊过滤器,先说一个场景: 我们业务后端涉及数据库,当请求消息查询某些信息时,可能先检查缓存中是否有相关信息,有的话返回,如果没有的话可能就要去数据库里面查询,这时候有一个问题,如果很多请求是在请求数据库根本不存在的数据,那么数据库就要频繁响应这种不必要的IO查询,如果再多一些,数据库大多数IO都在响应这种毫无意义的请求操作,那么如何将这些请求阻挡在外呢?过滤器由此诞生: 布隆过滤器 布隆过滤器(

转载请声明出处哦~,本篇文章发布于luozhiyun的博客:https://www.luozhiyun.com/archives/453 介绍 在我们工作中,如果遇到如网页 URL 去重.垃圾邮件识别.大集合中重复元素的判断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.如果通过性能最好的Hash表来进行判断,那么随着集合中元素的增加,我们需要的存储空间也会呈现线性增长,最终达到瓶颈. 所以很多时候会选择使用布隆过滤器来做这件事.布隆过滤器通过一个固定大小的二进制向量或者位图(bitma

分布式缓存是由多个应用服务器共享的缓存,通常作为访问它的应用服务器的外部服务进行维护. 分布式缓存可以提高 ASP.NET Core 应用的性能和可伸缩性,尤其是当应用由云服务或服务器场托管时. 与其他将缓存数据存储在单个应用服务器上的缓存方案相比,分布式缓存具有多个优势. 当分发缓存数据时,数据: 在多个服务器的请求之间保持一致(一致性). 在进行服务器重启和应用部署后仍然有效. 不使用本地内存. 实现方案采用 Redis 作为缓存的数据托管方案,接口使用微软官方的 IDistributedC

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

在Redis 缓存击穿(失效).缓存穿透.缓存雪崩怎么解决?中我们说到可以使用布隆过滤器避免「缓存穿透」. 码哥,布隆过滤器还能在哪些场景使用呀? 比如我们使用「码哥跳动」开发的「明日头条」APP 看新闻,如何做到每次推荐给该用户的内容不会重复,过滤已经看过的内容呢? 你会说我们只要记录了每个用户看过的历史记录,每次推荐的时候去查询数据库过滤存在的数据实现去重. 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,数据库是很难扛住压力的.

redis缓存穿透穿透解决方案-布隆过滤器 我们先来看一段代码 cache_key = "id:1" cache_value = GetValueFromRedis(cache_key); //判断缓存是否有数据 if cache_value != nil{ //如果有 直接返回数据 return cache_value } db_value = GetValueFromDb(cache_key) // 从数据库中查询数据 if db_value == nil{ return db_v

一.布隆过滤器 布隆过滤器:一种数据结构.由二进制数组(很长的二进制向量)组成的.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. 布隆过滤器设计理念:如果想要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.这时布隆过滤器就产生了.它可以通过N个Hash函数将一个元素映射

在学习redis过程中提到一个缓存击穿的问题, 书中参考的解决方案之一是使用布隆过滤器, 那么就有必要来了解一下什么是布隆过滤器.在参考了许多博客之后, 写个总结记录一下. 一.布隆过滤器简介 什么是布隆过滤器? 本质上布隆过滤器( BloomFilter )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 Set.Map 等数据结构,它更高效

击穿 大家都知道,计算机的瓶颈之一就是IO,为了解决内存与磁盘速度不匹配的问题,产生了缓存,将一些热点数据放在内存中,随用随取,降低连接到数据库的请求链接,避免数据库挂掉.需要注意的是,无论是击穿还是后面谈到的穿透与雪崩,都是在高并发前提下,当缓存中某一个热点key失效, 为什么会有击穿发生呢? 有两个主要原因: Key过期 Key被页面置换淘汰 对于第一个原因是因为在Redis中,Key有过期时间,如果某一个时刻(假如商城做活动,零点开始)key失效,那么零点之后对某一个商品查询请求将全都压到

1. 缓存穿透简述 举例说明,redis中确实没有key值为"redis"数据,并且数据库里面也没有,那么每一次都会穿过缓存层,会将请求打到数据库查询,然后数据库进行查询,造成了不必要的IO浪费 2. 怎么解决缓存穿透 a.  使用 key null 第一次击穿之后,设置该key值为null,这样以后的请求不会打到数据库层 缺点是,当发生大量的无效数据时,会占用redis的存储空间,所以引入第二种方式bloomfilter b. 布隆过滤器(bloomfilter) 1. 布隆过滤器的

python实现布隆过滤器及原理解析     布隆过滤器( BloomFilter )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".这篇文章主要介绍了python实现布隆过滤器 ,需要的朋友可以参考下   在学习redis过程中提到一个缓存击穿的问题, 书中参考的解决方案之一是使用布隆过滤器, 那么就有必要来了解一下什么是布隆过滤器.在参考了许多博客之后,

你好呀,我是歪歪. 是这样的,前几天有个读者给我发消息,说面试的时候遇到一个场景题: 他说他当时,一时间竟然找不到回答问题的角度,感觉自己没有回答到点子上. 我仔细想了一下,确实是感到这个问题有一丝丝的奇怪,有一种让人千言万语,又突然懵逼不知从何说起的神奇力量. 为什么这么说呢? 我们先读题啊,仔细的读一遍题,我给你翻译一下. 如果线上 Redis 挂了.然后所有请求打到数据库导致数据库也挂了. 这是啥? Redis 挂了,不就是缓存都没了吗? 缓存都没了,不就是缓存雪崩了吗? 缓存雪崩了,不就

概述 官方说明 Redis官网 https://redis.io/ 最新版本6.2.6 Redis中文官网 http://www.redis.cn/ 不过中文官网的同步更新维护相对要滞后不少时间,但对于我们基础学习完成足够了 Redis是一个开源(BSD许可)的内存数据结构存储,用作数据库.缓存和消息代理.Redis提供丰富的数据结构,如字符串.哈希.列表.集合.带范围查询.位图.超对数.地理空间索引和流的排序集.Redis具有内置的复制.Lua脚本.LRU驱逐.事务和不同级别的磁盘持久性,并通

概述 官方说明 Redis官网 https://redis.io/ 最新版本6.2.6 Redis中文官网 http://www.redis.cn/ 不过中文官网的同步更新维护相对要滞后不少时间,但对于我们基础学习完成足够了 Redis是一个开源(BSD许可)的内存数据结构存储,用作数据库.缓存和消息代理.Redis提供丰富的数据结构,如字符串.哈希.列表.集合.带范围查询.位图.超对数.地理空间索引和流的排序集.Redis具有内置的复制.Lua脚本.LRU驱逐.事务和不同级别的磁盘持久性,并通

感谢这段时间大家的支持,关注我的微信号:南橘ryc ,回复云小霄,就可以获取到最新的福利靓照一张,还等什么,赶快来加入我们吧~ "明日便是决赛了,咋只会用法器没练过法术呢.". 选手休息室内,一脸嫉妒的陈彦宇盯着正在擦拭(炫耀)法器的李小庚,揶揄道. 陈彦宇,通辽州可汗市人,三年前突破筑基期,在去往天道剑宗的路上被凶人掳走,待醒来时已经出现在了万法仙门里.当时身边站着一个声音像极了绑架自己的凶人的人,他自称是万法仙门教研室主任.据那人描述当时正在行侠仗义,发现陈彦宇被邪恶的天道剑宗的邪

击穿:(redis做缓存用,肯定发生了高并发,到达数据库查询) 设置key 的过期时间,过期后没有这个key,找不到了,就穿过了(其中一个key过期导致并发访问数据库) LRU (LRU,即:最近最少使用淘汰算法(Least Recently Used).LRU是淘汰最长时间没有被使用的页面.) LFU (LFU,即:最不经常使用淘汰算法(Least Frequently Used).LFU是淘汰一段时间内,使用次数最少的页面) 1.key为null 2.setnx 如果key存在,则什么都不做

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

目录: redis是什么?都有哪些使用场景? redis有哪些功能? redis和memecache有什么区别? redis为什么是单线程的? 什么是缓存穿透?怎么解决? redis支持的数据类型有哪些? redis支持的java客户端都有哪些? jedis和 redisson 有哪些区别? 怎么保证缓存和数据库数据的一致性? redis持久化有几种方式? redis怎么实现分布式锁? redis分布式锁有什么缺陷? redis如何做内存优化? redis淘汰策略有哪些? redis是什么?都有

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