Redis布隆过滤，redis布隆过滤器内存与耗时

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布隆过滤器和替代算法

1、设计和应用布隆过滤器的方法应用时首先要先由用户决定添加的元素数 n 和期望的误差率 P。这也是一个设计完整的布隆过滤器需要用户输入的仅有的两个参数，之后的所有参数将由系统计算，并由此建立布隆过滤器。

2、布隆过滤器（英语：Bloom Filter）是 1970 年由布隆提出的。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。主要用于判断一个元素是否在一个集合中。

3、创建布隆过滤器时，需要预设期望元素数、假阳性概率(fpp)以及计数器大小。误报率的计算依赖于哈希函数的数量k、位数组长度m和元素数量n，公式为(1-ekn/m)k。

4、使用布隆过滤器的决定性因素之一，就是此算法插入数据和查询数据的速度必须非常快。因此在对数据进行哈希运算的时候，需选择计算快的哈希算法。而且，写入数据以及查询数据的哈希算法，顺序和算法都需完全一致。待完善。

5、即1782%32的计算结果，从而把整型数组操作转换成比特类型数组操作。

1、缓存击穿是指一个请求要访问的数据，缓存中没有，但数据库中有的情况。这种情况一般都是缓存过期了。

2、缓存击穿：热点数据的并发挑战缓存击穿发生在高并发下，热点数据的缓存过期，导致短时间内大量请求冲击数据库。解决方法包括为热点数据设置无过期时间或互斥锁，确保更新缓存的同时避免其他请求直接访问数据库。

3、- 缓存穿透：指查询一个不存在的数据，由于缓存中也没有该数据，所以每次请求都会到数据库中去查询，导致数据库压力增大。解决方案是对查询结果进行缓存，如果缓存中没有该数据，则直接返回数据库查询结果。

4、深入解析：缓存穿透、击穿与雪崩的原理与应对策略缓存技术是提升系统性能的利器，如Redis凭借其高效和易用性深受青睐。然而，如果不恰当地使用，可能会引发缓存问题，如缓存穿透、击穿和雪崩。

5、缓存穿透的概念很简单，用户想要查询一个数据，发现redis内存数据库没有，也就是缓存没有命中，于是向持久层数据库查询。发现也没有，于是本次查询失败。当用户很多的时候，缓存都没有命中，于是都去请求了持久层数据库。

使用布隆过滤器判断元素是否存在，是一种低空间成本的方式。布隆过滤器是1970年由布隆提出的，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，一种空间高效且概率型的数据结构，是数据处理中的重要工具，尤其在海量数据场景下，如IP黑名单检测，它能显著减少内存消耗。

因为布隆过滤器是一种概率型数据结构，存在非常小的误判几率，不能判断某个元素一定百分之百存在，所以只能用在允许有少量误判的场景，不能用在需要100%精确判断存在的场景）。

这种情况也造成了布隆过滤器的删除问题，因为布隆过滤器的每一个 bit 并不是独占的，很有可能多个元素共享了某一位。如果我们直接删除这一位的话，会影响其他的元素。

如原字节数组中，对应1，3，7中存在的元素的值都为1。则判定为此元素可能存在，但凡有一个元素的值不为1，则判定此元素一定不存在。

实现方式：Redis实现布隆过滤器——借鉴Guava的BF算法：SpringBootx中使用Redis的bitmap结构（工具类）注意：bitmap使用存在风险，若仅仅计算hash值，会导致bitmap占用空间过大。一般需要对hash值进行取余处理。

操作中key理解为集合的名字四 zset(排序set)zset是set的一个升级版本，他在set的基础上增加了一个顺序属性，这一属性在添加修改元素的时候可以指定，每次指定后，zset会自动重新按新的值调整顺序。

redis支持的数据类型有String、Hash、List、Set、Zset。String（字符串类型）：可以是普通字符串，也可以是整数或浮点数值。可以设置过期时间；可以对字符串进行append、get、set、incr、decr等操作。

实现方式：Redis list的实现为一个双向链表，即可以支持反向查找和遍历，更方便操作，不过带来了部分额外的内存开销，Redis内部的很多实现，包括发送缓冲队列等也都是用的这个数据结构。

bitmap本质上还是使用的string字符串，不过可以通过bit来进行操作，把这个key的value值想象成bit组成的数组。

1、布隆过滤器，一种空间高效且概率型的数据结构，是数据处理中的重要工具，尤其在海量数据场景下，如IP黑名单检测，它能显著减少内存消耗。

2、使用布隆过滤器判断元素是否存在，是一种低空间成本的方式。布隆过滤器是1970年由布隆提出的，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。

3、布隆过滤器和替代算法：但是布隆过滤器的缺点和优点一样明显。误算率是其中之一。随着存入的元素数量增加，误算率随之增加。但是如果元素数量太少，则使用散列表足矣。

4、这说明了若想保持某固定误判率不变，则布隆过滤器的位数 m 与添加的元素数 n 应该是线性同步增加的。设计和应用布隆过滤器的方法应用时首先要先由用户决定添加的元素数 n 和期望的误差率 P。

5、可以通过google的 guava ，在内存中轻松实现布隆过滤器。无需手动计算满足字节数组的长度和哈希个数，只需要输入拟输入数据的个数和期望误判率即可。

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