redis之布隆过滤

最新推荐文章于 2025-04-06 23:15:26 发布
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分类专栏： Redis 文章标签： redis 数据库 缓存
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1、redis之布隆过滤

2、布隆过滤器原理

3、布隆过滤器使用步骤

初始化bitmap

添加占坑位

判断是否存在圜

1、redis之布隆过滤

布隆过滤：有一个初值都为0的bit数组和多个哈希函数构成，用来快速判断集合中是否存在某个元素。目的：减少内存使用。使用方式：不保存数据信息，只是在内存中做一个是否存在的标记flag

应用场景：布隆过滤器常用于需要快速判断某个元素是否存在的场景，如缓存系统、拼写检查器、垃圾邮件过滤等。

特点：可以高效的插入和查询，占用空间少，布隆过滤器可以添加元素，但是不能删除元素，由于

涉及hashcode判断依据，删掉元素会导致误判率增加。

如果一个元素判断结果：存在时，元素不一定存在，但是判断结果为不存在时，则一定不存在。

2、布隆过滤器原理

布隆过滤器(Bloom Filter)是一种专门用来解决去重问题的高级数据结构。实质就是一个大型位数组和几个不同的无偏hash函数(无偏表示分布均匀)。由一个初值都为零的bit数组和多个个哈希函数构成，用来快速判断某个数据是否存在。

添加key时</

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Redis之布隆过滤器（Bloom Filter）
技术分享
07-11 1764
在使用Redis作为缓存服务的时候存在缓存穿透问题，可以使用布隆过滤器解决这样的问题，那么什么是布隆过滤器，如何在代码中使用？本文就主要解决这些问题。
Redis 中的布隆过滤器的实现
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什么是『布隆过滤器』 布隆过滤器是一个神奇的数据结构，可以用来判断一个元素是否在一个集合中。很常用的一个功能是用来去重。在爬虫中常见的一个需求：目标网站 URL 千千万，怎么判断某个 URL 爬虫是否宠幸过？简单点可以爬虫每采集过一个 URL，就把这个 URL 存入数据库中，每次一个新的 URL 过来就到数据库查询下是否访问过。 select id from table where url = 'https://jaychen.cc' 但是随着爬虫爬过的 URL 越来越多，每次请求前都要访问数据库一次，并且对于这种字符串的 SQL 查询效率并不高。除了数据库之外，使用 Redis 的 set
【Redis】布隆过滤器
人类所有真实的快乐，一定是恒久的努力
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布隆过滤器的简介、Redis的布隆过滤器的实现
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redis 布隆过滤器
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一、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果是概率性的，而不是确切的。 二、实现原理 HashMap 的问题 讲述布隆过滤器的原理之前，我们先思考一下，通常你判断某个元素是否存在用的是什么？应该蛮多人回答 HashMap 吧，确实
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布隆过滤器，海量数据去重、过滤的不二之选
Redis 之布隆过滤器
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
Python+Redis实现布隆过滤器
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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...
Redis实现布隆过滤器的方法及原理
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在Redis中，布隆过滤器是作为插件提供的，自Redis 4.0版本开始引入。要使用它，首先需要安装相应的插件。Redis中的布隆过滤器支持基本指令`bf.add`来添加元素，`bf.exists`来查询元素是否存在，还有`bf.madd`和`bf....
Redis系列--布隆过滤器（Bloom Filter）
weixin_42972832的博客
06-16 7721
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。
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bad_boy的博客
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使用 Redis 实现布隆过滤器
一线大码
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小强快跑~~
08-02 4682
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。
Redis：bitmap+布隆过滤器
lifetime_gear的博客
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本文将讲解https://img-blog.csdnimg.cn/a47855c6b527431888ddc9f952c00fde.pngbitmap的概念、命令、应用场景，布隆过滤器的概念和使用bitmap实现布隆过滤器。
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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。布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。 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和删除困难 布隆过滤器的原理： 当一个元素被加入集合时，通过K个散列函数将这个元素映射成一个位数组中的K个点，把它们置为1。检索时，我们只要看看这些点是不是都是1就（大约）知道集合中有没有它了：如果这些点有任何一个0，则被检元素一定不在；如果都是1，则被检元素很可能在。 应用的场景 一般我们都会用来防止缓存击穿：
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【全网最硬核布隆过滤器指南】万字长文从哈希碰撞本质出发，深度剖析布隆过滤器的位数组与多哈希函数核心机制，结合Google Guava与Redisson源码解读，手把手教你通过SpringBoot+Redis构建支持动态扩容的工业级布隆过滤器。本文不仅详解误判率公式推导与参数调优方法论，更包含缓存穿透防护、十亿级数据去重等6大真实场景解决方案，最后通过JMeter压测验证过滤器性能，助你掌握这个让数据库查询性能翻倍的核心技术。随文附赠可动态扩容的布隆过滤器SpringBoot工程源码，技术深度与实战价值兼备！
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本文参考 嗨客网 Redis面试题 布隆过滤器 什么是布隆过滤器 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。 哈希函数 布隆过滤器离不开哈希函数，所以在这里有必要介绍下哈希函数的概念，哈希函数的性质: 经典的哈希函数都有无限大的输入值域(无穷大)。 经典的哈希函数的输出域都是固定的范围(有穷.
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