布隆过滤器bloom filter

最新推荐文章于 2025-03-05 09:30:00 发布
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本文介绍Java中布隆过滤器的两种实现方式：单机环境下使用Google Guava库实现的布隆过滤器，以及分布式环境下利用Redisson实现的布隆过滤器。
java布隆过滤器bloom filter实现：
单机：google guava bloom filter
分布式：redisson bloom filter
利用Java手写一个布隆过滤器Bloom Filter
05-19
布隆过滤器是一种数据结构，主要用于判断一个元素是否可能在一个集合中存在。它可以在插入和查询数据时快速地判断一个元素是否可能在这个集合中，比如在缓存中查询一个元素是否存在。 它的原理是使用多个哈希函数对...
基于Redis的布隆过滤器
04-30
基于Redis的布隆过滤器，内含scrapy示例程序，github地址：https://github.com/kongtianyi/BloomFilterRedis
Redis系列--布隆过滤器（Bloom Filter）
weixin_42972832的博客
06-16 7865
无论使用谷歌版本的布隆过滤器还是自己编写的，都会存在两个问题，1、因为不同元素经过hash函数计算后可能会出现相同的hash值（hash碰撞），就会出现一个误判率的问题2、因为有hash碰撞，导致同一个位置可能存放不同的数据，这对于删除操作是很不友好的。对于这些情况可查看另一种布隆过滤器，布谷鸟过滤器。
【Redisson】Redisson--布隆(Bloom Filter)过滤器
DreamSun的博客
05-15 5977
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。​上面这句介绍比较全面的描述了什么是布隆过滤器，如果还是不太好理解的话，就可以把布隆过滤器理解为一个set集合，我们可以通过add往里面添加元素，通过contains来判断是否包含某个元素。
布隆过滤器(Redisson)
杨杨杨~~的博客
06-03 2057
文章目录前言一篇40分钟文章带您掌握布隆过滤器(Redisson)01布隆过滤器是什么?02 实战-如何用Redisson实现布隆过滤器03 布隆过滤器测试04 布隆过滤器适用场景05 布隆过滤器的缺点06 布隆过滤器如何扩容07 布隆过滤器如何删除 前言   如果您觉得有用的话，记得给博主点个赞，评论，收藏一键三连啊，写作不易啊^ _ ^。   而且听说点赞的人每天的运气都不会太差，实在白嫖的话，那欢迎常来啊!!! 一篇40分钟文章带您掌握布隆过滤器(Redisson) 01布隆过滤器是什么?  简单来
Redisson 布隆过滤器
风香枫
03-06 349
Redis 布隆过滤器
Redisson 实现布隆过滤器
yaobo2816的专栏
11-14 1763
Redis 实现布隆过滤器的底层就是通过 bitmap 这种数据结构，至于如何实现，这里就不重复造轮子了，介绍业界比较好用的一个客户端工具——Redisson。Redisson 是用于在 Java 程序中操作 Redis 的库，利用Redisson 我们可以在程序中轻松地使用 Redis。对于分布式应用， 我感觉比较好的解决方案，在redis上 用用Redisson 也是不错的方案。下面我们就通过 Redisson 来构造布隆过滤器。
【数据结构取经之路】布隆过滤器BloomFilter原理、误判率推导、代码实现
bit_pan的博客
09-02 1595
在一些场景下面，有大量数据需要判断是否存在，而这些数据不是整形，导致位图就派不上用场。这时，时代无比呼唤一种新的解决方案，布隆过滤器也就应运而生了。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(哈希函数)。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比一般的算法要好得多，缺点是有一定的误判率和删除困难。
【海量数据处理】布隆过滤器BloomFilter
qq_43727529的博客
10-06 1067
布隆过滤器是由布隆(Burton Howard Bloom)在1970年提出的一种紧凑型的、比较巧妙的概率型数据结构，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**”，它是用**多个哈希函数**，将**一个数据映射到位图结构**中。此种方式不仅可以提升查询效率，也可以节省大量的内存空间。
布隆过滤器 Bloom Filter
lqfstart1的博客
10-23 671
​ 布隆过滤器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。与HashMap相比，布隆过滤器由于不用存储key值，所以占用内存较少，对于大数据量的时候对比比较明显。
Redis7高级之简单实现布隆过滤器BloomFilter + bitmap（七）
m0_55993923的博客
04-02 1922
简单实现布隆过滤器BloomFilter + bitmap，对于布隆过滤器和 bitmap的讲解并且两者结合实现springboot + redis + mybatis的整合
Redisson实现布隆过滤器
LiuQQ567的博客
01-24 1958
​ 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。​ 如果还是不太好理解的话，就可以把布隆过滤器理解为一个set集合，我们可以通过add往里面添加元素，通过contains来判断是否包含某个元素。
Redis学习之Redisson布隆过滤器
我家有猫已长成的博客
05-14 3485
Redis学习之Redisson布隆过滤器 的简介。
使用 Redisson 实现布隆过滤器
最新发布
weixin_56018532的博客
03-05 1994
作用：高效判断某个元素是否可能存在于集合中（存在“可能误判”，但“不存在”是确定的）。适用场景：缓存穿透防护、爬虫 URL 去重、防止重复请求等。特点空间效率高，但有一定误判率。不支持删除操作（需结合 Counting Bloom Filter）。
Java使用Redisson实现布隆过滤器
m0_50742275的博客
02-23 1108
通过上述内容，展示了在Java项目中使用Redisson实现布隆过滤器，并讨论了布隆过滤器的存储机制、容量计算方法及其在实际应用中的优化策略。合理规划布隆过滤器的大小和误报率，可以在保证效率的同时满足业务需求。同时，考虑到性能和可靠性，建议根据实际需求选择合适的配置和优化方案。
Redis 之布隆过滤器
热门推荐
伟大是熬出来的
03-22 1万+
1、布隆过滤器使用场景 　　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
Redis之布隆过滤器
songzerong的博客
06-07 328
由一个二进制数组和一个Hash算法组成，是一个概率性的算法（若不在的元素，一定不存在；在的不一定在，主要是存在Hash冲突的可能），判断一个元素是否在一个集合中。使用场景如黑名单、邮件垃圾的过滤、爬虫网址判重。​ 缓存穿透问题：通过查询缓存不存在的key，采用架构设计时采取的兜底方案，强制必须去查询数据库，从而产生了缓存击穿。补充redis的布隆过滤器代码。
从头开始学Redisson--------布隆过滤器
大宇的博客，欢迎访问
03-13 9498
一、布隆过滤器 Redisson利用Redis实现了Java分布式的布隆过滤器。因此，在多个JVM节点上或者是其他进程里面，Redisson可以通过同一个KEY获取到布隆过滤器。布隆过滤器的主要功能就是判断某个元素在不在容器里面。因此，布隆过滤器非常适合缓存穿透的场景，就是查询一个肯定不存在于DB中的数据。另外一个业务场景也很简单，就是可以判断是否重复。 一言以蔽之，可以用布隆过...
在SpringBoot项目中利用Redission实现布隆过滤器（布隆过滤器的应用场景、布隆过滤器误判的情况、与位图相关的操作）
聂可以的博客
09-19 3781
在SpringBoot项目中利用Redission实现布隆过滤器（布隆过滤器的应用场景、布隆过滤器误判的情况、与位图相关的操作）
布隆过滤器 bloom filter：
08-15
布隆过滤器（Bloom Filter）是一种重要的数据结构，它用于快速判断一个元素是否存在于一个集合中。布隆过滤器的核心思想是通过一系列哈希函数来对元素进行多次哈希，然后将得到的哈希值映射到一个位数组中，并将对应的位置设为1。当需要判断一个元素是否存在时，同样对其进行多次哈希，检查对应位数组的值是否都为1，若都为1则可以确定元素可能存在；若存在一个0，则可以确定元素一定不存在。因此，布隆过滤器是一种基于概率的数据结构，可以高效地进行查找。 然而，布隆过滤器也存在一些问题。首先，由于多个不同的元素可能会哈希到相同的位上，因此在查询时可能出现误判，即判断一个元素存在时实际上并不存在。这种误判是由于多个元素共享了某一位的原因导致的。其次，布隆过滤器的特性决定了它无法支持元素的删除操作，因为删除一个元素可能会影响其他元素的判断结果，从而增加误判率。 要注意的是，计数布隆过滤器（Counting Bloom Filter）提供了一种实现删除操作的可能性，但并不能保证在后续查询时该值一定返回不存在。因此，不能说计数布隆过滤器支持删除，而是说计数布隆过滤器提供了实现删除的可能。 [3<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [【海量数据处理】布隆过滤器BloomFilter](https://blog.youkuaiyun.com/qq_43727529/article/details/127180864)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *3* [Java --- redis7之布隆过滤器BloomFilter](https://blog.youkuaiyun.com/qq_46093575/article/details/130613434)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
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