不了解布隆過濾器(詳解布隆過濾器的原理、使用場景和注意事項)
本文主要介紹我不 不知道布隆過濾器(詳細解釋布隆過濾器的原理、使用場景和注意事項)，下面一起看看我不 不知道布隆過濾器(詳細解釋布隆過濾器的原理、使用場景和注意事項)相關資訊。
應用場景:
在文字處理軟件中，需要檢查一個英文單詞在fbi中的拼寫是否正確，是否有嫌疑 的名字已經在嫌疑名單中，是否在網絡爬蟲中訪問過某個網站，是否有郵箱垃圾郵件過濾功能網絡1。番石榴-bloomfilter。
2.分布式場景:自定義bloom filter hashcode redis getbit
原則:
bloom filter cache，緩存，比如redis和hashmap，在內存中存儲數據。緩存和過濾器具有相同的效果。這兩者是互補的。
原理:與hashmap將元素映射到特定的鏈表不同，filter將元素分散到一個二進制向量中。
底層:使用一個長二進制向量和一個映射函數。
注意:檢索一個元素，如果檢索結果是該元素不在集合中，那么一定是正確的(表示不在)。如果檢索結果是元素在集合中，那么有一定概率判斷是錯誤的(或者不在集合中)
優點:空間效率和查詢時間遠超一般算法。
缺點:有一定的誤識率，刪除困難。
判斷錯誤:b實際不存在，但判斷結果是存在:映射錯誤。
特點:判斷不存在肯定是對的，判斷存在也可能是錯的。
如果你判斷 真實存在 ？去數據庫進一步確認。
bloom filter使用場景:前面過濾一次，過濾掉不存在的元素(不存在意味著不存在)，所以你不 不需要去數據庫查詢。
但它和cache是一樣的，后面必須跟一個真實的數據存儲系統(db，file)。
前面是預處理模塊，后面是數據權限。
番石榴[bloomfilter]使用簡單
番石榴依賴:
依賴關系groupidcom.google.guava/groupid工件id guava/工件id版本19.0/version/依賴關系調整參數fpp:手動設置錯誤率為0.0001 //億待處理數據，使用大小為64mb的位圖bloomfilterstringfloom filter = bloomfilter . create(funnels . string漏斗(charset.defaultcharset)，size，0.0001)；//1%，有個概率問題，bloom越大，職業越多。空間越大，但錯誤概率降低bloom filter bloom filter = bloom filter。創建(漏斗。字符串漏斗(字符集。defaultchars測試計劃:將100w數據放入bloom來判斷 不存在 100w元素和 存在 100w個元素不存在的概率。
@ test public void mmm{ int size = 1000 _ 000；//默認fpp 0.03 bloom filterstringfloom filter = bloom filter . create(funnels . string funnel(charset . default charset)，size)；/for(int i = 0；i尺寸；i){ bloom filter . put(i );}//確定現有元素for(int i = 0；i尺寸；i){ boolean exist = bloom filter . might contain(i );如果(！存在){//如果確定不存在，那就一定不存在。system . out . println( 找到漏網之魚了！！！ i)；//此語句不執行} }//不存在的元素確定為int error = 0；for(int i = size；i尺寸* 2；i){ boolean exist = bloom filter . might contain(i );if (exist) {//如果確定存在，也可能不存在。錯誤；//system . out . println( 哦，吼~判斷失誤！！！ i)；} } system . out . println( 誤判率: (錯誤* 1.0)/大小)；// 0.030094}
分布式定制:hashcode redis
//自定義一個bloom filter公共靜態類my bloom filter {//定義位圖的大小，一般需要定義為整數冪私有整數上限為2；public mybloomfilter(整數cap){ this . cap = cap；}//實現一個哈希函數public long hash code (string value，integer seed){ long result = 0l；for(int i = 0；i value . length；i){ result = result * seed value . charat(i)；}返回結果(cap-1)；}}將位圖放入reids
redis getbit命令用于獲取鍵存儲的字符串值的指定偏移量處的位。
jedis =新jedis( 本地主機 , 6379);mybloomfilter = new mybloomfilter(129)；//要處理1億個數據，使用大小為64mb // 1的位圖。取當前userid longuserid = elements。迭代器。下一個。get userid；// 2.計算位圖中的偏移量long offset = mybloomfilter . hashcode(userid . tostring，61)；// 3.使用redis的getbit命令判斷對應位置boolean isexist = jedis的值。get bit(位圖鍵，偏移量)；如果(！isexist ){ //如果不存在，設置1 jedis。對應位圖位置的setbit(位圖關鍵字，偏移量，true)；//更新redis中保存的計數值long uvcount = 0l//初始計數值字符串uvcountstring = jedis . hget(counthashname，count key)；if( uvcountstring！= null！ 。equals(uvcountstring))uv count = long . value of(uvcountstring)；jedis.hset(counthashname，countkey，string . value of(uv count 1))；out.collect(新頁面視圖計數( 紫外線 ，windowend，uv count 1))；}
標簽:
元素不存在
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2.分布式場景:自定義bloom filter hashcode redis getbit
原則:
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原理:與hashmap將元素映射到特定的鏈表不同，filter將元素分散到一個二進制向量中。
底層:使用一個長二進制向量和一個映射函數。
注意:檢索一個元素，如果檢索結果是該元素不在集合中，那么一定是正確的(表示不在)。如果檢索結果是元素在集合中，那么有一定概率判斷是錯誤的(或者不在集合中)
優點:空間效率和查詢時間遠超一般算法。
缺點:有一定的誤識率，刪除困難。
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特點:判斷不存在肯定是對的，判斷存在也可能是錯的。
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