作用：平常使用的布隆过滤器可以用来过滤Redis空数据，避免缓存穿透。升级点：将原本的bool数组位更改为int数组，实现便于删除操作的场景。代码如下：packagemainimport( "fmt")//BloomFilter布隆过滤器typeBloomFilterstruct{ bitArray[]int//升级版结构哈希所落位置+

1.安装pipinstallbloom_filter2.简单使用#coding=utf8"""author:dengjiyun"""frombloom_filterimportBloomFilter#生成一亿个大小的bloom=BloomFilter(max_elements=1000000000,error_rate=0.1)#向bloom添加urlbloom.add('https://

1.分布式布隆过滤器的价值集群环境太浪费系统资源、集群环境也不容易对布隆过滤器进行维护，所以采用Redisson框架的分布式布隆过滤器。2.Redisson提供的分布式布隆过滤器的使用//获取一个分布式的布隆过滤器(RedissonClient)RBloomFilter<V>getBloomFilter(Stringname);

布隆过滤器1.作用判断某一个值是否存在2.组成很长的二进制数组和一系列hash函数3.使用使用hash函数对该值进行hash运算，并将布隆过滤器中相应的位置设置为14.判断某一个数据在布隆过滤器中是否存在对该值使用布隆过滤器的一系列hash函数进行hash运算，然后判断对应的位置

布隆过滤器1、布隆过滤器原理1.1什么是布隆过滤器1.2使用场景1.3原理1.4布隆过滤器的优缺点2、实现方式2.1初始化skuId的布隆过滤器2.1.1RedisConst常量类2.1.2修改启动类2.2给商品详情页添加布隆过滤器1、布隆过滤器原理1.1什么是布隆过滤器

BloomFilter是用来判断，某元素是否曾经来访过的有状态数据结构。优点：1.写入、查询效率都非常高，得益于元素在写入、查询的寻址过程，采用的都是n个hash函数，其时间复杂度是O(1).2.另外，底层用于存储状态的是bitArray结构，非常省空间。缺点：1.对于两个不同元素，由于hash碰撞无法避免

参考博客：(14条消息)布隆(BloomFilter)过滤器入门_布隆过滤器入门_qq_39093474的博客-CSDN博客5分钟搞懂布隆过滤器，亿级数据过滤算法你值得拥有！-知乎(zhihu.com)BloomFilterTest.javapackagecom.hmb;importcom.google.common.hash.BloomFilter;importcom.google.co

40亿个QQ号，限制1G内存，如何去重？40亿个unsignedint，如果直接用内存存储的话，需要：4*4000000000/1024/1024/1024=14.9G，考虑到其中有一些重复的话，那1G的空间也基本上是不够用的。想要实现这个功能，可以借助位图。使用位图的话，一个数字只需要占用1个bit，那么40亿个数字也就是：400

redisredisson布隆过滤器（RBloomFilter）导包<dependency><groupId>org.redisson</groupId><artifactId>redisson-spring-boot-starter</artifactId><versi

importmmh3importredisimportmathimporttimeclassPyBloomFilter():#内置100个随机种子SEEDS=[543,460,171,876,796,607,650,81,837,545,

避免缓存击穿的利器之BloomFilterBloomFilter概念布隆过滤器（英语：BloomFilter）是1970年由一个叫布隆的小伙子提出的。它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射

背景湖仓一体（LakeHouse）是一种新的开放式架构，它结合了数据湖和数据仓库的最佳元素，是当下大数据领域的重要发展方向。华为云早在2020年就开始着手相关技术的预研，并落地在华

参考：https://www.jb51.net/article/248125.htmhttps://blog.csdn.net/wang0112233/article/details/123665461https://blog.csdn.net/qq_40179653/article/details/1257

布隆过滤器适合大数据判重的场景，如网络爬虫中判断一个URL是否已经爬取过，判断一个用户是否在黑名单中，判断一个邮件是否是垃圾邮件，等等。优点：占用空间小，效率高，简而言之，就是以

缓存穿透解决方案设置空值布隆过滤器优点可以将存在的缓存,位置设置为1,然后当不存在的参数过来的时候,会匹配到0上,这样就会直接返回不存在缺点存

摘要：本文主要介绍Presto如何更好的利用Hudi的数据布局、索引信息来加速点查性能。本文分享自华为云社区《华为云基于ApacheHudi极致查询优化的探索实践!》，作者：FI_m

今天我们谈论一下散列表，我之前的两个博文写的都是关于平衡二叉树的平衡二叉树增删改查时间复杂度为log2n平衡的目的是增删改以后，保证下次搜索能稳定排除一半的数据；总结