布隆过滤器的使用

布隆过滤器：单机版与Redis实现详解
最新推荐文章于 2025-02-26 18:09:54 发布
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布隆过滤器
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1、单机版
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2、redis版本
docker版本的布隆过滤器
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增加一个
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增加多个
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判断是否存在
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高效的布隆过滤器：实现、优化与应用案例
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。
【Redis】布隆过滤器使用介绍：高效判重的利器
最新发布
tr6666的博客
08-21 760
文章摘要 Redis 布隆过滤器是一种高效的空间节约型概率数据结构，用于快速判断元素是否可能存在于集合中。其核心优势在于极低的空间消耗和O(1)查询速度，但存在一定误判率（不会漏判）。适用于缓存穿透防护、爬虫去重等场景。Redis通过RedisBloom模块提供布隆过滤器功能，支持动态扩容和参数配置。使用时需注意其无法删除元素和需预设容量的特点。实践案例展示了如何用布隆过滤器防止缓存穿透，先过滤无效请求再查询缓存和数据库。
Redis 布隆过滤器的正确使用方式
qq_40592590的博客
07-07 1886
布隆过滤器
【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 1307
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。
布隆过滤器(Bloom Filter)-使用原理和场景
m0_38068812的博客
12-30 1879
布隆过滤器 Bloom Filter
redis布隆过滤器（Bloom）详细使用教程
鹏鹏2077
02-03 6202
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。
java项目篇-布隆过滤器
weixin_46028606的博客
10-19 2218
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...
基于Redisson的Redis结合布隆过滤器使用
cristianoxm的博客
07-18 2435
布隆过滤器的误判是指多个输入经过哈希之后在相同的bit位置1了，这样就无法判断究竟是哪个输入产生的， 因此误判的根源在于相同的 bit 位被多次映射且置 1。这种情况也造成了布隆过滤器的删除问题，因为布隆过滤器的每一个 bit 并不是独占的，很有可能多个元素 共享了某一位。此时我们查询一个没添加过的不存在的字符串inexistent-key，它有可能计算后坑位也是1/3/5 ，这就是误判了。如果这些点， 有任何一个为零则被查询变量一定不在， 如果都是 1，则被查询变量很 可能存在。
redis中布隆过滤器使用详解
弹指天下
03-27 5942
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。
什么是布隆过滤器？如何使用？
热门推荐
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 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
布隆过滤器-详解及使用
javaeEEse的博客
05-21 3516
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
布隆过滤器
Lin_Miao_09的博客
01-16 1711
布隆过滤器（Bloom Filter）是一种空间效率非常高的概率型数据结构，主要用于判断一个元素是否在一个集合中。它能够快速告诉你某个元素“可能在集合中”或“绝对不在集合中”。这种机制特别适合用于需要处理大量数据且允许一定误报率的场景。
如何使用布隆过滤器BloomFilter
Session_s的博客
11-19 898
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
01-07 182
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 1622
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
布隆过滤器 使用文件
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**
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