布隆过滤器的实现过程极其简单,同时具有非常高的储存效率和查询效率,因此在很多场景下十分有用。 首先,布隆过滤器作为基于选择的搜索引擎,可以被用于快速搜索某个字符串或者元素是否在一个大型字典中出现过。这类搜索引擎是应用在许多互联网公司的非常有用的组件,用于快速地搜索网站的URL和网页内容,例如Google的PageRank...
布隆过滤器的巨大用处就是,能够迅速判断一个元素是否在一个集合中。因此他有如下三个使用场景: 网页爬虫对URL的去重,避免爬取相同的URL地址 反垃圾邮件,从数十亿个垃圾邮件列表中判断某邮箱是否垃圾邮箱(同理,垃圾短信) 缓存穿透,将所有可能存在的数据缓存放到布隆过滤器中,当黑客访问不存在的缓存时迅速返回避免缓存...
System.out.println("布隆过滤器元素总数为:" + bloomFilter.count());//布隆过滤器元素总数为:4System.out.println("是否包含kg:" + bloomFilter.contains("tom"));//是否包含kg:trueSystem.out.println("是否包含app:" + bloomFilter.contains("lei"));//是否包含app:falseclient.shutdown(); }...
4、使用场景 (1)google的guava包中有对Bloom Filter的实现 (2)通常使用布隆过滤器去解决redis中的缓存穿透,解决方案是redis中bitmap的实现, (3)钓鱼网站、垃圾邮件检测 大体就这些,可能还有很多!!! 二、代码实现布隆过滤器 上面只是给出了其原理,下面我们代码实现一下。 publicclassMyBloomFilter{// 2 << 25...
综上,我们可以得出: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,那么这个元素一定不在。 3.布隆过滤器使用场景 判断给定数据是否存在:比如判断一个数字是否在于包含大量数字的数字集中(数字集很大,5亿以上!)、 防止缓存穿透(判断请求的数据是否有效避免直接绕过缓存请求数据库)等等、邮箱的垃圾...
Redis 因其支持 setbit 和 getbit 操作,且纯内存性能高等特点,因此天然就可以作为布隆过滤器来使用。但是布隆过滤器的不当使用极易产生大 Value,增加 Redis 阻塞风险,因此生成环境中建议对体积庞大的布隆过滤器进行拆分。 拆分的形式方法多种多样,但是本质是不要将 Hash(Key) 之后的请求分散在多个节点的多个小 bit...
布隆过滤器的使用场景: 由于布隆过滤器的空间效率和概率性特点,它在各种场景中得到广泛应用。以下是一些常见的使用场景: 缓存: 布隆过滤器可用于快速确定请求的项目是否存在于缓存中,从而避免不必要的磁盘I/O操作。 网络安全: 在网络安全应用中,布隆过滤器©...
③. 布隆过滤器的使用场景 ①. 解决缓存穿透的问题 详解穿透问题 (1). 缓存穿透是什么 一般情况下,先查询缓存redis是否有该条数据,缓存中没有时,再查询数据库。 当数据库也不存在该条数据时,每次查询都要访问数据库,这就是缓存穿透。 缓存透带来的问题是,当有大量请求查询数据库不存在的数据时,就会给数据库...
3. 应对缓存穿透. (为了避免恶意用户频繁请求缓存中不存在DB也不存在的值,会导致缓存失效、DB负载过大,可以使用BloomFilter把所有数据放到bit数组中,当布隆过滤器报告不存在时直接返回,当布隆过滤器报告存在时再去查缓存,缓存不存在再去查数据库。) 布隆过滤器存在的问题: 不支持反向删除,不支持计数 ...