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redis布隆过滤器集合,redis bool过滤器
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Redis缓存穿透解决方案:布隆过滤器
1、)缓存无效 key : 如果缓存和数据库都查不到某个 key 的数据就写一个到 redis 中去并设置过期时间,具体命令如下:SET key value EX 10086。
2、缓存空对象: 将空值缓存起来,但是这样就有一个问题,大量无效的空值将占用空间,非常浪费。
3、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。
4、缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据,由于缓存是不命中时被动写的,并且出于容错考虑,如果从存储层查不到数据则不写入缓存,这将导致这个不存在的数据每次请求都要到存储层去查询,失去了缓存的意义。
5、在已安装 Redis 的前提下,安装 RedisBloom,有两种方式 直接编译进行安装 使用Docker进行安装 使用 布隆过滤器基本指令:我们只有这几个参数,肯定不会有误判,当元素逐渐增多时,就会有一定的误判了,这里就不做这个实验了。
布隆过滤器详解
1、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)。
2、从上式中可以看出,当m增大或n减小时,都会使得误判率减小,这也符合直觉。现在计算对于给定的m和n,k为何值时可以使得误判率最低。
3、布隆过滤器,主要需实现的目标是, 在指定的数据个数范围内,满足误判率在设定的范围内 ,误判率太高的话,无法起到过滤数据的情况,误判率不能为0。
布隆过滤器
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。
布隆过滤器,主要需实现的目标是, 在指定的数据个数范围内,满足误判率在设定的范围内 ,误判率太高的话,无法起到过滤数据的情况,误判率不能为0。
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。
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