当数据量比较大时，使用常规的方式来判重就不行了。例如，使用MySQL数据库判重，或使用List.contains()或Set.contains()判重就不行了，因为数据量太大会导致内存放不下，或查询速度太慢等问题。1.空间占用量预测正常情况下，如果将40亿QQ号存储在Java中的int类型的话，一个int

SpringBoot使用Redis实现布隆过滤器，精准过滤“无效”请求在当今高并发的互联网应用场景下，如何高效地对海量数据进行过滤，避免无效请求对系统资源造成浪费，是每一个开发者都需要面对的问题。布隆过滤器（BloomFilter）作为一种空间效率极高的概率型数据结构，为我们提供了出

问题：40亿QQ号,1G内存，怎么去重方式1:使用bitmap进行海量数据去重如果我们硬算，从1到40亿和40亿个QQ号做比对，然后有的就存储下来，没有就放弃，第一个性能很差，第二不满足1G内存的要求。这里我们使用bitmap进行海量数据去重的方式。什么是bitmap算法？其实很简单，假如我们有4个

一.业务背景实际业务中使用Redis，都是先通过用户插入数据到Mysql中，然后更新缓存到Redis，下一次用户再查询该数据的时候就可以通过Redis来进行查询。先看下图，是假设的一个用户查询的场景：首先用户查询的时候会去缓存里面查询，查看是否有该数据，如果不存在，就会去Mysql中查询，然后

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1动态链接器动态链接器（DynamicLinker）是操作系统的一部分，它能够在程序运行时动态地链接程序所需的共享库。两大libc——glibc和musl中都带有自己的动态链接器（ld.so）。通常来说，使用什么工具链编译，最终得到的PIE文件中INTERP段就会包含工具链对应libc的ld.so的路径。比如使用

JavaScript事件循环与异步编程详解1.事件循环基础概念JavaScript是单线程语言，但通过事件循环（EventLoop）机制实现了异步操作。事件循环包含以下关键组件：调用栈（CallStack）任务队列（TaskQueue/CallbackQueue）微任务队列（MicrotaskQueue）WebAPIs（浏览器环境）1.1基本运行机

1.masscan（kali自带）Masscan号称是最快的互联网端口扫描器，最快可以在六分钟内扫遍互联网。masscan的扫描结果类似于nmap(一个很著名的端口扫描器)，在内部，它更像scanrand,unicornscan,andZMap，采用了异步传输的方式。它和这些扫描器最主要的区别是，它比这些扫描器更快。而且，mass

CSS提供了几种消除字体锯齿（也称为抗锯齿）的方法，主要通过-webkit-font-smoothing和font-smoothing属性来控制。选择哪种方法取决于目标浏览器和所需的视觉效果。以下是几种常用的技巧：-webkit-font-smoothing(WebKit浏览器，例如Safari和Chrome):-webkit-font-smoothin

在这个数字时代，网页设计不仅仅是技术与艺术的结合，它更是一种讲述故事、传达信息、塑造品牌形象的媒介。那么，如何做网页设计呢？让我们一步步探索这个充满创意与挑战的过程。首先，明确目标与定位是网页设计的起点。你需要深入了解你的受众是谁，他们的需求是什么，以及你希望通过网站传递

随着全球贸易规模的不断扩大，外贸企业面临着日益复杂的市场需求和多样化的客户要求。在这种背景下，企业常常寻找能够灵活适应自身业务流程的解决方案。这也让外贸企业在选择ERP(企业资源规划)系统时，开始关注其定制化的能力。本文将探讨外贸ERP系统的定制化特点，尤其是万达宝在这

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布隆过滤器（BloomFilter）和计数型布隆过滤器（CountingBloomFilter）都是高效的概率性数据结构，用于判断某个元素是否在集合中。它们的设计目标是降低内存开销，通过多个哈希函数与位数组的组合，实现快速查询，但允许一定的误判率。文章目录1.布隆过滤器（BloomFilter）1.1原理1.2

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布隆过滤器的作用是：可用来判断值可能在集合中和绝对不在集合中介绍布隆过滤器（BloomFilter）是1970年由布隆提出的。它实际上是一个很长的二进制向量（位图）和一系列随机映射函数（hash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远

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