布隆过滤器（BloomFilter）是一种空间效率极高的概率型数据结构，用于检测一个元素是否在一个集合中。它之所以高效，是因为它使用位数组和多个随机的哈希函数来表示一个集合，而非存储元素本身。然而，布隆过滤器的这种设计也带来了一些固有的限制和特性：内存消耗布隆过滤器的内存消耗取决

往期内容：面试官问我：Redis处理点赞，如果瞬时涌入大量用户点赞（千万级），应当如何进行处理？【后端八股文（1）】-CSDN博客本文为【布隆过滤器八股文合集】初版，后续还会进行优化更新，欢迎大家评论交流~大家第一眼看到这个标题，不知道心中是否有答案了？在面试当中，面试官经常对项目亮点进行

Redis从入门到精通2024版视频教程下载├─第01章开篇│   001.Redis录制计划.mp4│   002.Redis介绍.mp4│   003.Redis安装.mp4│    ├─第02章基本数据类型│   01.在后台启动Redis.mp4│   02.基本数据类型-Stri

到P1结束，redis都已经是一个不错的服务了，具体体现在缓存应用程序需要的数据，甚至在内存爆满的条件下还可以提供服务，似乎目的已经达成。但是实际上可能会遇到一些极端的情况，比如宕机。如果redis宕机了怎么办？目前所有的数据都存储在内存当中，宕机意为着失去所有缓存的数据。前面说过我

布隆过滤器是由BURTONH.BLOOM在1970年提出的一种哈希方法，用于判断一个元素是否存在于某个集合中。HashSet或其他的数据结构都使用了传统的哈希方法，得到的结果是准确的，而布隆过滤器得到的结果不一定准确，因为它使用了一种近似的哈希算法。那为什么还要使用它呢？因为数据量变

布隆过滤器基本概念布隆过滤器（英语：BloomFilter）是1970年由伯顿·霍华德·布隆（BurtonHowardBloom）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远远超过一般的算法，缺点是有

布隆过滤器极简概括英文名称BloomFilter，用于判断一个元素是否在一个大数据集合中，如果检测到存在则有可能存在，如果不存在则一定不存在。Redis官网对于布隆过滤器的说明：https://redis.io/docs/data-types/probabilistic/bloom-filter/使用场景防止缓存穿透：用于快速判断某个商

缓存穿透：查询一个不存在的数据，Mysql查询不到也没有写入缓存，导致每次请求都会查询数据库。（比如恶意请求）解决方案：缓存空数据：返回数据为空时仍然缓存（但是需要加过期时间）。优点：简单缺点：消耗内存，可能存在数据不一致情况。布隆过滤器布隆过滤器使用Bitmap（位图）来记载一个数据是

一、缓存穿透1什么是缓存穿透        缓存穿透说简单点就是大量请求的key根本不存在于缓存中，导致请求直接到了数据库上，根本没有经过缓存这一层。举个例子：某个黑客故意制造我们缓存中不存在的key发起大量请求，导致大量请求落到数据库。2处理流程如下图所示，用户

目录缓存穿透缓存穿透解决办法缓存击穿击穿解决办法？缓存穿透和缓存击穿的区别？缓存雪崩雪崩解决办法？如何确保缓存和数据库数据的一致性？常见的缓存更新策略？缓存穿透定义：缓存穿透说简单点就是大量请求的key是不合理的，根本不存在于缓存中，也不存在于数据库中。这

布隆过滤器（BloomFilter）是一种高效的数据结构，用于快速判断一个元素是否属于一个集合中（会有误判），它以极低的内存消耗和高效的查找速度而著称。布隆过滤器的原理基于哈希函数和位数组。原理解释：初始化：布隆过滤器由一个长度为m的位数组（bitarray）和k个哈希函数（hashfunction）组

缓存穿透是指在使用缓存技术时，恶意或无效的请求无法从缓存中获取到数据，从而直接落到底层存储系统（如数据库）上，导致频繁地查询底层存储系统，增加系统负载并降低性能。缓存通常用于存储经常被请求的数据，以提高系统的访问速度。但是，当恶意用户故意发送无效或不存在的请求时，缓存无法

数据结构/C++：位图&布隆过滤器位图实现应用布隆过滤器实现应用哈希表通过映射关系，实现了O(1)的复杂度来查找数据。相比于其它数据结构，哈希在实践中是一个非常重要的思想，本博客将介绍哈希思想的两大应用，位图与布隆过滤器。位图看到以下题目：给40亿个无序不重

最近都没看Redis，现在回来温习下，现在从Redis的三大缓存开始重新探一探有多深有多浅(^▽^)  让我来开始知识的醍醐灌顶把！是时候表演真正的技术了。（哔哔哔哔….）  铁子们，看在这么卖力的份上，如果觉得本文对你有帮助的话，请动动你的小手，点个赞哟。接下来就开始我们的Redis的

原文地址：布隆过滤器设置合适指标_布隆过滤器100万数据需要多少m-CSDN博客 布隆过滤器用于快速检测不存在数据，主要用位数组的结构来存储。其中为了保证布隆过滤器有适当的正确率通常会设置几个参数。设：k=hash函数个数，用于将一个数据通过不同hash函数计算为不同值，如“test”

什么是布隆过滤器（BloomFilter）？以及布隆过滤器的详细说明。布隆过滤器（BloomFilter）：​ 是一种空间效率高、时间复杂度低的数据结构，用于判断一个元素是否属于一个集合。它通过使用多个哈希函数和位数组来实现快速的成员存在性检测，但有一定的误判率。结构：位数组（BitArray）：布隆过

布隆过滤器介绍布隆过滤器可以理解为一个固定大小的数组，数组的大小初始化时自定义，每个元素都占用1bit，每个元素都是0或者1,所以可以对海量的数据进行判断，原理图如图所示根据原理图可以得出信息，布隆过滤器说某个元素存在，小概率会误判。布隆过滤器说某个元素不在，那么这个元素一定

缓存穿透：当查询一个不存在的数据时，存储层并不会将查询不到的数据进行缓存，这就导致了每次查询不存在的数据时，都会访问数据库，访问次数过大就会导致数据库挂掉，这种情况很可能就是遭到了恶意攻击。解决方案一：缓存空数据。查询返回结果为空，并且把空数据进行缓存，实现简单，但是消耗内

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()判重就不可行，因为MySQL在数据量大时查询就会非常慢，而数据库又是及其珍贵的全局数据库资源。《阿里巴巴Java开发手册》上也说了，如果单表数据量超过500万

之前专门聊过令牌桶算法，而类似的方案还有布隆过滤器。它一般用于高效地查找一个元素是否在一个集合中。用js实现如下所示：classBloomFilter{constructor(size,hashFunctions){this.size=size;this.bitArray=newArray(size).fill(0);thi

布隆过滤器，听过也学过，实际中没怎么用到，时间长了再接触这个概念就陌生了，说到底还是没有彻底掌握。为了真正理解一项技术或一个概念，最好还是从问题出发，所以布隆过滤器到底解决了什么问题呢？布隆过滤器可以用来检测一个元素是否属于某个集合。上面的定义比较抽象，下面有些具体的例

对于小猫来讲，最近的一段日子是不好过的，纵使听着再有节拍的音乐，也换不起他对生活的热情。由于上一次“幂等事件”躺枪，他已经有几天没有休息好了。他感觉人生到了低谷。当接手这个商城项目之后，他感觉他一直没有好过。他的内心彷徨，在工位上边写着事故报告，边嘀咕着“今年到底是犯了啥

问题一：项目中哪些场景使用了redis呢？1缓存穿透缓存穿透：查询一个不存在的数据，mysql查询不到数据也不会直接写入缓存，就会导致每次请求都查数据库。1.1解决方案一方案一：缓存空数据，查询返回的数据为空，仍把这个空结果进行缓存；{key:1,value:null}优点：简单；缺点：消耗内存，可能会发

前言我们之前讲了Redis的缓存雪崩、穿透、击穿。在文章里我们说了解决缓存穿透的办法之一，就是布隆过滤器，但是上次并没有讲如何使用布隆过滤器。作为暖男的老哥，给你们补上，请叫我IT老暖男。什么是布隆过滤器布隆过滤器（BloomFilter），是1970年，由一个叫布隆的小伙子提出的，距今已

布隆过滤器用一句话来说，布隆过滤器是为了解决查询一个元素是否存在于某个集合之中。例如：50亿个用户ID，查询某ID是否在这50亿集合之中。50亿*8字节大约为50GB，内存占用极大。所以一般采用位数组，以及位数组的延伸设计：布隆过滤器。在学习布隆过滤器之前，我们需要有些基础性概念：哈