正文
redis手写布隆过滤器,redis bool过滤器
小程序:扫一扫查出行
【扫一扫了解最新限行尾号】
复制小程序
【扫一扫了解最新限行尾号】
复制小程序
Redis使用bitmap、zset、hash、list等结构完成骚操作?
1、String 字符串 字符串类型是 Redis 最基础的数据结构,首先键都是字符串类型,而且 其他几种数据结构都是在字符串类型基础上构建的,我们常使用的 set key value 命令就是字符串。
2、redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似,它支持存储的value类型相对更多,包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash(哈希类型)。
3、Set是一种无序不重复的集合,添加删除检查是否存在都是O(1)的时间复杂度。常见应用场景 hash是一个map结构,可以像存储对象的多个字段一样存储一个key的多类数据。
布隆过滤器
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(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。布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合。
redis布隆过滤器属于bigkey。根据查询公开信息显示,redis是单线程运行的,一次操作的value会对整个redis的响应时间造成负面影响。出现这种情况下需要对bigkey进行拆分。
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。
布隆过滤器详解
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)。
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。
布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合。它的优点是空间效率和查询时间都比一般的算法要好得多,缺点是有一定的误识别率和删除困难。
【golang】海量数据去重-布隆过滤器
在做域名爆破中,遇到了把一个300G的子域名json文件进行去重,一开始是考虑使用字典进行去重,但是数据量大了,会造成内存泄露。看网上资料介绍了一种方案,就是使用布隆过滤器。
redis布隆过滤器属于bigkey
1、Redis 提供的 bitMap 可以实现布隆过滤器,但是需要自己设计映射函数和一些细节,这和我们自定义没啥区别。Redis 官方提供的布隆过滤器到了 Redis 0 提供了插件功能之后才正式登场。
2、内存的存储存在局限性,可以使用redis中的bitMap来实现字节数组的存储。使用redis实现布隆过滤器。需要根据公式,手动计算字节数组的长度和哈希的个数。实现过程,待完善。。
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。
redis手写布隆过滤器的介绍就聊到这里吧,感谢你花时间阅读本站内容,更多关于redis bool过滤器、redis手写布隆过滤器的信息别忘了在本站进行查找喔。