布隆过滤器的使用

最新推荐文章于 2025-02-26 18:09:54 发布
最新推荐文章于 2025-02-26 18:09:54 发布
阅读量808 收藏
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 面试 java 文章标签： java
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/hljczm/article/details/123980544

布隆过滤器
在这里插入图片描述

1、单机版
在这里插入图片描述
2、redis版本
docker版本的布隆过滤器
在这里插入图片描述
增加一个
在这里插入图片描述

增加多个
在这里插入图片描述

判断是否存在
在这里插入图片描述

Redis在大数据去重中的应用：布隆过滤器实战指南
AI天才研究院
05-03 929
在大数据场景（如日志分析、推荐系统、缓存穿透防护）中，数据去重是高频操作。传统方案（如内存HashSet、数据库唯一索引）在数据量达到亿级时，内存占用会指数级增长（例如1亿个64位整数需约800MB内存），导致成本剧增。本文聚焦Redis与布隆过滤器的结合方案如何用极小内存实现亿级数据的高效去重？如何控制误判率（False Positive Rate）以满足业务需求？如何在分布式系统中共享布隆过滤器状态？本文覆盖布隆过滤器的数学原理、RedisBloom模块的使用、实战代码开发及典型场景落地。
布隆过滤器(Bloom Filter)-使用原理和场景
m0_38068812的博客
12-30 1707
布隆过滤器 Bloom Filter
Redis 布隆过滤器的正确使用方式
qq_40592590的博客
07-07 1711
布隆过滤器
redis布隆过滤器（Bloom）详细使用教程
鹏鹏2077
02-03 5573
的过滤器，这个过滤器的配置都是一些基础的配置，比如初始容量是100 错误率是0.01也就是百分之一的错误率，这个过滤明显不能满足我们的需要因为过滤器的工作原理就是通过多个哈希函数对key进行计算然后记录下来，那么容量就决定了在计算的过程中发生碰撞的概率大小了，所以我们在使用的时候一定要去手动创建过滤器以确保满足自己的需要。它以较小的空间占用和高效的查询时间著称。解释一下：bf.add 是安装布隆过滤器后才可以使用的命令，这是添加一个key的命令，user是过滤器的名字，而tese就是我们要去添加的key。
redis中布隆过滤器使用详解
弹指天下
03-27 5394
布隆过滤器的原理其实非常简单，就是bitmap + 多重hash，主要优势就是仅利用较小的空间就可以实现在大规模数据下快速判断某一对象是否存在，缺点是存在误判的可能，但不会漏判，也就是存在的对象一定会判断为存在，而不存在的对象会有较低的概率为误判为存在，且不支持对象的删除，因为会增加误判的概率。最典型的使用是解决`缓存穿透`的问题。
高效的布隆过滤器：实现、优化与应用案例
热门推荐
张彦峰的博客
02-14 167万+
本文介绍了布隆过滤器的基本原理及其在大数据领域的应用。首先，阐述了布隆过滤器的工作机制和实现方法，随后深入分析了Guava框架中布隆过滤器的实现及其优化。通过实际案例，本文展示了布隆过滤器在数据去重和存在性判断中的优势，尽管存在一定的误判率，但其高效的内存使用使其在大数据处理场景中得到了广泛应用。最后，文章总结了布隆过滤器的实践意义，强调了其在提升系统性能中的重要作用。
java项目篇-布隆过滤器
weixin_46028606的博客
10-19 2024
java项目篇-布隆过滤器
Python+Redis实现布隆过滤器
01-21
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。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...
hbase之布隆过滤器
chuige2013的博客
09-24 1101
在HBase中，布隆过滤器用于减少查询时间，通过减少不必要的块加载提高集群吞吐率。布隆过滤器就是这样一个高度节省空间的结构，并且其时间也远超一般算法，但是布隆过滤器存在一定的失误率，例如在网页URL黑名单过滤中，布隆过滤器绝不会将黑名单中网页查错，但是有可能将正常的网页URL判定为黑名单当中的，它的失误可以说是宁可错杀，不可放过。对于一个新的URL，我们要查询其是否在黑名单中，我们便通过同样的n个哈希函数，计算出n个位置，然后我们查询这n个位置是否都被描黑，如果都被描黑，我们就说该URL在黑名单当中。
什么是布隆过滤器？如何使用？
致力于不留技术债务cuizb.top
02-07 1万+
布隆过滤器（英语：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。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。同时检索速度也越来越慢，上述三种结构的检索时间复杂度分别为O(n),O(log n),O(1)。
布隆过滤器的用法
军军的博客
10-20 1086
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
布隆过滤器-详解及使用
javaeEEse的博客
05-21 2820
布隆过滤器是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。可以用于检索一个元素是否在一个集合中。。理解为SET集合。布隆过滤器其内部维护了一个全为 0 的 bit 数组，需要说明的是，布隆过滤器有一个误判的概念，误判率越低，则数组越长，所占空间越大。误判率越高则数组越小，所占的空间多少。（关于误判后面会讲到）
布隆过滤器原理（有眼睛就能看懂）
成都彭于晏
09-04 1万+
啊哈，布隆过滤器，你值得拥有
【业务场景实战】你知道布隆过滤器怎么用吗？
仰望-星空~~的博客
08-16 1186
布隆过滤器是一个非常神奇的数据结构，通过它我们可以非常方便地判断一个给定数据是否存在于海量数据中。我们可以把它看作由二进制向量（或者说位数组）和一系列随机映射函数（哈希函数）两部分组成的数据结构。相比于我们平时常用的 List、Map、Set 等数据结构，它占用空间更少并且效率更高，但是缺点是其返回的结果是概率性的，而不是非常准确的。理论情况下添加到集合中的元素越多，误报的可能性就越大。并且，存放在布隆过滤器的数据不容易删除。
如何使用布隆过滤器BloomFilter
Session_s的博客
11-19 874
原理 3种实现方式 自定义实现 package com.study.bloomFilter.myBloom; import java.util.BitSet; /** * * @描述: 自己实现bloom过滤器 * @版权: Copyright (c) 2020 * @公司: * @作者: 严磊 * @版本: 1.0 * @创建日期: 2020年5月30日 * @创建时间: 下午12:19:22 */ public class MyBloomFilter { /**
布隆过滤器原理及使用
weixin_30709635的博客
01-07 172
什么是布隆过滤器 1970年，由布隆提出来的一个用于判断元素是否在集合中的高效的算法，集合中的元素可以增加，但是要删除一个元素比较困难，同时还有少量的误报率。 在数据量比较小的时候，我们可以使用Hash来判断元素是否命中，但是当元素增加起来后，Hash算法需要的空间就会急速增长，查找时间也会增加。布隆过滤器主要用在样本集合量大但是很少有删除元素，不要求100%100%正确...
布隆过滤器（Bloom Filter）
m0_62909831的博客
02-26 1322
布隆过滤器的定义，原理，扩容详解，并实现了手写一个简单的布隆过滤器
Redis布隆过滤器详解
怪咖@的博客
06-27 8252
布隆过滤器（Bloom Filter）是 Redis 4.0 版本提供的新功能，它被作为插件加载到 Redis 服务器中，给 Redis 提供强大的去重功能。相比于 Set 集合的去重功能而言，布隆过滤器在空间上能节省 90% 以上，但是它的不足之处是去重率大约在 99% 左右，也就是说有 1% 左右的误判率，这种误差是由布隆过滤器的自身结构决定的。俗话说“鱼与熊掌不可兼得”，如果想要节省空间，就需要牺牲 1% 的误判率，而且这种误判率，在处理海量数据时，几乎可以忽略。
布隆过滤器 使用文件
最新发布
03-11
<think>好的，我需要帮助用户了解如何在文件中使用布隆过滤器及其应用。首先，我应该回顾布隆过滤器的基本概念，确保用户理解其原理。布隆过滤器是一种空间效率高的概率型数据结构，用于判断元素是否在集合中，可能会有误判，但不会漏判。接下来，我需要说明在文件中使用布隆过滤器的实现步骤。 首先，用户可能需要了解如何将布隆过滤器与文件结合起来。可能的步骤包括初始化位数组并将其保存到文件，使用哈希函数处理元素，将对应的位位置1，并在查询时读取文件中的位数组进行判断。需要注意的是，文件操作可能会影响性能，所以优化读写是关键。例如，使用内存映射文件来加速访问。 然后，应用场景部分需要列举典型的例子，比如大型文件中的存在性检查、网络爬虫的URL去重、数据库查询优化等。每个场景要具体说明布隆过滤器如何发挥作用，以及带来的好处，比如减少磁盘I/O或网络请求。 接下来，用户可能需要具体的实现示例。比如用Python或Java展示如何将位数组保存到文件，如何通过哈希函数更新位，以及如何查询。这里需要确保代码示例正确，并提到可能的误判率问题，建议参数选择如哈希函数数量和位数组大小的计算公式。 还要考虑用户可能遇到的问题，比如误判率的控制，如何根据预期元素数量和错误率计算合适的位数组大小和哈希函数数量。可能需要引用一些公式，比如m = - (n * ln(p)) / (ln2)^2，这里需要用LaTeX格式表示，确保符合系统指令。 另外，需要引用站内的参考资料，比如引用[1]提到的布隆过滤器的实现方式，引用[2]中的Guava库示例，以及引用[3]中的位图操作。这些引用要自然地融入回答中，帮助用户进一步查阅相关资料。 最后，生成的相关问题需要覆盖实现细节、误判率控制、性能优化、与其他数据结构的比较以及具体应用案例。确保问题具有针对性，能够引导用户深入学习的兴趣。 总结来说，回答的结构应该是：布隆过滤器简介、文件中的实现步骤、应用场景、代码示例、注意事项，以及相关问题。需要保持语言简洁，技术细节准确，并正确应用格式要求，如行内数学公式使用$...$，独立公式用$$...$$，同时正确添加引用标识。</think>### 布隆过滤器在文件中的实现与应用 #### 1. 布隆过滤器基础 布隆过滤器是一种**概率型数据结构**，通过多个哈希函数和位数组实现元素存在性检测。其特点为： - **空间效率高**：用$m$位存储$n$个元素（$m \propto n$） - **允许误判**
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值