开发过程中redis的rehash，布隆过滤器，redis持久化一起解决

最新推荐文章于 2025-03-05 16:15:18 发布
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#redis #布隆过滤器 #web服务器 #Linux服务器开发 #后端开发

redis的rehash，布隆过滤器，redis持久化一节课搞定


1. 面试中rehash问题分析？
2. 面试中如何解释布隆过滤器？
3. redis持久化有哪些，项目中如何选择？

视频讲解如下，点击观看：

开发过程中redis的rehash，布隆过滤器，redis持久化一起解决

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Redis——Redis的扩展与应用
庄小焱
04-02 1895
Redis 和 Memcached 的区别？ Redis的高级的数据结构 String、Hash、List、Set、SortedSet。HyperLogLog、Geo、Pub/Sub。那你说还玩过Redis Module，像BloomFilter，RedisSearch，Redis-ML 避免缓存穿透的利器之BloomFilter 如果有大量的key需要设置同一时间过期，一般需要注意什么？ 如果大量的key过期时间设置的过于集中，到过期的那个时间点，Redis可能会出现短暂的卡顿现象。严重的.
详解布隆过滤器+scrapyredis持久化去重
weixin_41855723的博客
09-20 935
前提 网上大部分python实现的布隆过滤器库如：pybloomfilter、pybloom 但都是基于py2且哈希函数用的都是sha1类、md5类，效率不如mmh3.所以决定自己实现， git地址：https://github.com/Sssmeb/BloomFilter 第一次自己实现库 求星星！！ 也欢迎讨论、指教！！ Bloom Filter（布隆过滤器） 布隆过滤器是一种多哈希函数映射的...
布隆过滤器(BloomFilter)持久化
dengao9681的博客
02-07 1048
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 im...
布隆过滤器bloomfilter结合redis实现持久化且支持周期性重置
玉楼春秋的博客
08-18 4903
1. 业务需求 业务中由于是分布式前后端分离项目，使用jwt的方式； 为了提高用户体验，要求通过快要失效的token去通过接口调用获取新token； 调用要求：一个用于刷新的refreshToken只能调用一次即失效，因此需要将每次来的token缓存起来，每次新来的token去缓存中查看是否存在，如果不存在(即首次调用)则返回新token，如果存在则不再返回； 2. 解决策略 布隆过滤器 布隆过滤器（Bloom Filter）的核心实现是一个超大的位数组和几个哈希函数。假设位数组的长度为m，哈希函数的个数
springboot持久化布隆过滤器
Ciao345的博客
09-30 258
我的上一篇文章有讲到，如何使用布隆过滤器来防止内存穿透，但是有一个小问题，就是我将ID添加到布隆过滤器，以此来排除非法ID大量请求，造成内存穿透的问题，可是当我每一次重启项目，布隆过滤器里面的数据就会失效，就会导致我本地有效ID，被拦截无法查询，下面我提供一个简单有效的一个方法，来防止这种情况出现。需要频繁启动的项目估计，估计都是学习，也不会在乎这差这么两三次，不需要频繁启动的项目，也只是增加第一次启动时的时间，所以个人感觉问题并不是很大，如果有更好的方法，也欢迎评论区提出，我虚心请教学习。
Redis实现布隆过滤器
wh柒八九的博客
06-15 2359
本文来说下如何使用Redis实现布隆过滤器。 文章目录概述 概述
Redis亿级数据过滤和布隆过滤器
C/C++Linux、音视频、DPDK
03-19 789
Redis详解—rehash、布隆过滤器、redis持久化 如上图所示，布隆过滤器(Bloom Filter) 就是这样一种专门用来解决去重问题的高级数据结构。但是跟 HyperLogLog 一样，它也一样有那么一点点不精确，也存在一定的误判概率，但它能在解决去重的同时，在 空间上能节省 90% 以上，也是非常值得的。 布隆过滤器是什么 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 (下面详细说)，实际上你也可以把它 简单理解
Java缓存面试题——Redis应用
二蛋的博客
02-23 1万+
1、为什么要使用Redis做缓存？2、为什么Redis单线程模型效率也能那么高？3、Redis6.0为什么要引入多线程呢？4、Redis常见数据结构以及使用场景字符串（String）哈希(Hash)列表（list）集合（set）有序集合（ZSET）5、pipeline有什么好处，为什么要用pipeline？6、Redis官方为什么不提供Windows版本？7、Redis持久化方式有哪些？以及有什么区别？RDBAOF8、什么是Redis事务？原理是什么？9、如何在100个亿URL中快速判断某URL是否存在？传
Redis从入门到精通：数据结构、持久化与高可用设计
最新发布
weixin_43674738的博客
03-05 256
Redis（motectionaryerver）是一个开源的，支持分布式架构和持久化存储。Redis将所有数据存储在内存中，读写操作无需磁盘I/O，（读11万次/秒，写8.1万次/秒）。同时支持RDB快照和AOF日志两种持久化机制，确保数据安全。：字符串（String）、列表（List）、哈希（Hash）、集合（Set）、有序集合（ZSet）。SETNX。
Redis核心知识点深度剖析：原理、机制与应用
禅与计算机程序设计的艺术
12-14 1833
C语言的字符串用\0收尾，在redis的使用场景下，很可能因为这个结束符导致数据被截断。C语言字符串获取长度需要进行遍历，即O(n)级别的时间复杂度。C语言进行字符串拼接总是需要预先做好分配，否则很容易出现缓冲区溢出的问题。对于不断扩大的字符串还需要反复创建新的字符数组解决问题。用于表示地理坐标信息，从而实现经纬度数据检索，它主要支持的命令有：Redis 的 GEO 模块提供了一系列用于处理地理位置数据的命令。
布隆过滤器(Bloom Filter)的Java实现方法
09-01
下面小编就为大家带来一篇布隆过滤器(Bloom Filter)的Java实现方法。小编觉得挺不错的，现在就分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
大量数据去重：Bitmap和布隆过滤器(Bloom Filter)
疯狂老司机的博客
04-02 3362
5TB的硬盘上放满了数据，请写一个算法将这些数据进行排重。如果这些数据是一些32bit大小的数据该如何解决？如果是64bit的呢？在面试时遇到的问题，问题的解决方案十分典型，但对于海量数据处理接触少的同学可能一时也想不到什么好方案。介绍两个算法，对于空间的利用到达了一种极致，那就是Bitmap和布隆过滤器(Bloom Filter)。Bitmap算法在网上并没有找到Bitmap算法的中文翻译，在《...
布隆过滤器的用法
军军的博客
10-20 1112
guava里的布隆过滤器，需要实现Funnel接口，我往里面方的是BigInteger对象。 import com.google.common.hash.BloomFilter; import com.google.common.hash.Funnel; import com.google.common.hash.PrimitiveSink; import java.math.BigInteg
Redis 布隆过滤器的原理和实践
BXA
05-27 1922
布隆过滤器是一种空间效率高、误判率可控的数据结构，通常用于检索一个元素是否在一个集合中。它是由一个比特向量和多个哈希函数组成的。布隆过滤器可以用于快速检测一个元素是否存在于一个集合中，其主要优点是省内存缺点是有一定的误识别率和删除困难。
隆过滤器(BloomFilter)持久化
赶路人儿
11-08 2866
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。 pom.xml <dependencies> <dependency> ...
Redis进阶：持久化机制、缓存DB一致性、缓存隐患、分布式锁
m0_63432840的博客
02-24 1029
客户端会向 Redis 集群中多个独立的 Redis 实例节点请求加锁，如果客户端能够从半数以上的 Redis 实例节点申请加锁成功，我们则认为客户端获取分布式锁成功，反之，则认为获取分布式锁失败!：把所有可能存在的请求的值都存放在布隆过滤器中，当用户请求过来，先判断用户发来的请求的值是否存在于布隆过滤器中。在某些分布式缓存系统中，数据可能有多个副本，第一次删除可能没有移除所有的副本。aof是基于内存中的数据进行重写的，重写的时候会把那些历史的无用命令都清除掉，只根据当前一刻内存的数据的最终命令进行重写。
玩转Redis-Redis中布隆过滤器的使用及原理
zxiaofan.com
09-21 8790
《玩转Redis》系列文章主要讲述Redis的基础及中高级应用。本文是《玩转Redis》系列第【11】篇，本文关键字：玩转Redis、Bloom filter、布隆过滤器、无偏hash函数； - 布隆过滤器的底层原理 - 布隆过滤器的底层结构 - 最佳hash函数数量与错误率的关系 - 所需存储空间与错误率及容量关系 - 布隆过滤器如何扩容 - 布隆过滤器有哪些应用场景 - 布隆过滤器的优缺点 - 延伸拓展
Redis-布隆过滤器（Bloom Filter）详解
热门推荐
养歌的博客
12-09 4万+
什么是布隆过滤器 布隆过滤器（Bloom Filter）是 1970 年由布隆提出的，是一种非常节省空间的概率数据结构，运行速度快，占用内存小，但是有一定的误判率且无法删除元素。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组成，主要用于判断一个元素是否在一个集合中。 通常我们都会遇到判断一个元素是否在某个集合中的业务场景，这个时候我们可能都是采用 HashMap的Put方法或者其他集合将数据保存起来，然后进行比较确定，但是如果元素很多的情况下，采用这种方式就会非常浪费空间，最终达到瓶颈，检索速度也会越
【Big Data 每日一题20181112】大量数据去重：Bitmap和布隆过滤器(Bloom Filter)
tianyeshiye
11-12 1334
5TB的硬盘上放满了数据，请写一个算法将这些数据进行排重。如果这些数据是一些32bit大小的数据该如何解决？如果是64bit的呢？ 在面试时遇到的问题，问题的解决方案十分典型，但对于海量数据处理接触少的同学可能一时也想不到什么好方案。介绍两个算法，对于空间的利用到达了一种极致，那就是Bitmap和布隆过滤器(Bloom Filter)。 Bitmap算法 在网上并没有找到Bitmap算法的中文...
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