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

[转载]布隆过滤器(Bloom Filter) 这部分学习资料来源:https://www.youtube.com/watch?v=v7AzUcZ4XA4 Filter判断不在,那就是肯定不在:Filter判断在,那只能说有一定几率在 有点乱啊,意思就是:布隆过滤器会倾向于判断在,这就是它的误差:它把可能不在的都说成是在. 用一个函数将元素映射到一个二进制数组中.当需要插入时,将插入元素映射为二进制位,如果数组中有至少对应的一个位不是1,就说明不在. 一个更完整的例子: 误差就是B!B本来不存在

转自:http://www.cnblogs.com/haippy/archive/2012/07/13/2590351.html   布隆过滤器［1］(Bloom Filter)是由布隆(Burton Howard Bloom)在1970年提出的.它实际上是由一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数组成,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(假正例False positives,即Bloom Filter报告某一

什么情况下需要布隆过滤器? 先来看几个比较常见的例子 字处理软件中,需要检查一个英语单词是否拼写正确 在 FBI,一个嫌疑人的名字是否已经在嫌疑名单上 在网络爬虫里,一个网址是否被访问过 yahoo, gmail等邮箱垃圾邮件过滤功能 这几个例子有一个共同的特点: 如何判断一个元素是否存在一个集合中? 常规思路 数组 链表 树.平衡二叉树.Trie Map (红黑树) 哈希表 虽然上面描述的这几种数据结构配合常见的排序.二分搜索可以快速高效的处理绝大部分判断元素是否存在集合中的需求.但是当集合里

转载自http://www.cnblogs.com/haippy/archive/2012/07/13/2590351.html   布隆过滤器［1］(Bloom Filter)是由布隆(Burton Howard Bloom)在1970年提出的.它实际上是由一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数组成,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(假正例False positives,即Bloom Filter报告某一

直观的说,bloom算法类似一个hash set,用来判断某个元素(key)是否在某个集合中.和一般的hash set不同的是,这个算法无需存储key的值,对于每个key,只需要k个比特位,每个存储一个标志,用来判断key是否在集合中. 算法: 1. 首先需要k个hash函数,每个函数可以把key散列成为1个整数 2. 初始化时,需要一个长度为n比特的数组,每个比特位初始化为0 3. 某个key加入集合时,用k个hash函数计算出k个散列值,并把数组中对应的比特位置为1 4. 判断某个key是否

先从一道面试题开始: 给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文件共同的URL. 这个问题的本质在于判断一个元素是否在一个集合中.哈希表以O(1)的时间复杂度来查询元素,但付出了空间的代价.在这个大数据问题中,就算哈希表有100%的空间利用率,也至少需要50亿*64Byte的空间,4G肯定是远远不够的. 当然我们可能想到使用位图,每个URL取整数哈希值,置于位图相应的位置上.4G大概有320亿个bit,看上去是可行的.但位图适合对海量的.取值

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

date: 2020-04-01 17:00:00 updated: 2020-04-01 17:00:00 Bloom Filter 布隆过滤器 之前的一版笔记 点此跳转 1. 什么是布隆过滤器 本质上布隆过滤器是一种数据结构,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 List.Set.Map 等数据结构,它更高效.占用空间更少,但是缺点是其返回的结

布隆过滤器解决"面试题: 如何建立一个十亿级别的哈希表,限制内存空间" "如何快速查询一个10亿大小的集合中的元素是否存在" 如题 布隆过滤器确实很神奇, 简单来说就是通过多次hash将key存进一个集合中,可以灰常快速地在数亿级的数据中快速查找! 实现布隆过滤器需要用bit位存储的数组, 千万别用int[] ,毕竟一个int整形占32位,一个int = 32 bit! 但是Java没有bit, 那用byte吧,一个byte(8位)当做8位的bit来算吧,每一位代表

阅读目录: 背景介绍 算法原理 误判率 BF改进 总结 背景介绍 Bloom filter(后面简称BF)是Bloom在1970年提出的二进制向量数据结构.通俗来说就是在大数据集合下高效判断某个成员是否属于这个集合.BF其优点在于: 插入和查询复杂度都是O(n) 空间利用率极高. 例子1: 像Yahoo这类的公共邮件服务提供商,总是需要过滤垃圾邮件. 假设有50亿个邮件地址,需要存储过滤的方法有: 所有邮件地址都存储到数据库. 缺点:每次都需要查询数据库,效率低. 使用Hashtable保存到内

原文:蘑菇先生,http://www.cnblogs.com/mushroom/p/4556801.html 背景介绍 Bloom filter(后面简称BF)是Bloom在1970年提出的二进制向量数据结构.通俗来说就是在大数据集合下高效判断某个成员是否属于这个集合.BF其优点在于: 插入和查询复杂度都是O(n) 空间利用率极高. 例子1: 像Yahoo这类的公共邮件服务提供商,总是需要过滤垃圾邮件. 假设有50亿个邮件地址,需要存储过滤的方法有: 所有邮件地址都存储到数据库.缺点:每次都需要

布隆过滤器雏形 未完待续..... 计算错误率 现在有一个空额布隆过滤器, 过滤器里的bit array的大小是m. 咱来插入一个元素. 这次插入过程中的第一个hash函数会算出一个位置, 然后把这个位置设置为1. 此时如果在这个过滤器中随机选取一个位置, 这个位置的值是1的概率为:     (式①) 这个位置的值是0的概率为:     (式②) 插入这个元素需要进行k个hash运算, 然后把相应的位置的值都改为1. 这个元素插入完之后, 从这个过滤器中, 随机取一个位置, 这个位置的值是0的概

https://blog.csdn.net/a1368783069/article/details/52137417 # -*- encoding: utf-8 -*- """This module implements a bloom filter probabilistic data structure and an a Scalable Bloom Filter that grows in size as your add more items to it withou

使用普通集合来判断一个元素是否已存在于集合中,需要占用比较大的空间.而使用Bloom Filter 可有效节省空间. Bloom Filter 以较少的内存占用及较小的误判率达到判断元素是否存已经加入集合中的目的.Bloom Filter是一种空间效率很高的随机数据结构,可以被看作是对位图的扩展. 基本思想 首先创建一个长度位m的位数组,初始化为全0.对集合S中的每一个元素,通过k个散列函数计算出k个bit位,将位数组中对应的位置1.那么,当判断一个元素是否存在于集合S中时,同样计算k个bit位

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

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.

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

引子 <数学之美>介绍布隆过滤器非常经典: 在日常生活中,包括设计计算机软件时,经常要判断一个元素是否在一个集合中.比如: 在字处理软件中,需要检查一个英语单词是否拼写正确(也就是要判断它是否在已知的字典中): 在FBI,一个嫌疑人的名字是否已经在嫌疑犯的名单上: 在网络爬虫里,一个网站是否已访问过: yahoo, gmail等邮箱垃圾邮件过滤功能,等等 ... 以上场景需要解决的共同问题是:如何查看一件事物是否在有大量数据的集合里. 通常的做法有以下几种思路: 数组. 链表. 树.平衡二叉树

因为要做过滤器相关内容,最近读了一些过滤器方面的文章,准备从中提取主要思想写几篇博客. 作为这系列的第一篇文章,首先得讲一下过滤器是干什么用的.从历史发展来看,过滤器最早出现是作为散列表的替代品,那么功能就要和散列表差不多,主要是查询当前的元素是否在我已知的集合里.但是随着数据量不断增大,散列表相对来说占用空间过大,而空间占用小的查找树的\(O(logn)\)时间复杂度又太高.于是有人想出来能否用正确率做代价,换取较高的查询速度和较小的存储占用,这就是过滤器.当然,这里所允许的错误仅限假阳性,例