redis布隆过滤器空内存预估，布隆过滤器内部使用hashmap

BloomFilter详解(布隆过滤器)

1、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。

2、这说明了若想保持某固定误判率不变，布隆过滤器的bit数m与被add的元素数n应该是线性同步增加的。三 如何设计bloomfilter 此概率为某bit位在插入n个元素后未被置位的概率。

3、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。

4、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中。

5、即：位上无元素则表示该数据肯定不存在，位上有元素则只能表示该数据 可能存在 。有弊端总有解决之道，此处正好引入本文主要介绍的一种算法： 布隆过滤器 ，英文名为 Bloom Filter ，下文简称 BF 算法。

【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。

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。

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。

布隆过滤器是一种数据结构，概率型数据结构，特定是高效插入和查询，可以用来告诉你“某一值一定不存在或者kennel存在”。相比于传统的map、set等数据结构，占用空间更少，但其返回结果是概率型的，不确定。

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

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。

布隆过滤器内部维护一个bitArray(位数组)，开始所有数据为0，当一个元素过来时，能过多个哈希函数（hashhashhash3）计算不同的hash值，并通过hash值找到bitArray的下标，将里面的值改为由0变为1。

布隆过滤器的基本原理和使用

1、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中。

2、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。

3、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。。

4、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。

5、此概率为某bit位在插入n个元素后未被置位的概率。因此，想保持错误率低，布隆过滤器的空间使用率需为50%。

6、布隆过滤器内部维护一个bitArray(位数组)，开始所有数据为0，当一个元素过来时，能过多个哈希函数（hashhashhash3）计算不同的hash值，并通过hash值找到bitArray的下标，将里面的值改为由0变为1。

什么是缓存穿透?

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。

缓存穿透是指缓存和数据库中都没有的数据，而用户不断发起请求，如发起的数据特别大而不存在的数据。

这里面就会存在一个BUG，如图：如图，缓存就像是数据库的一道防火墙，将请求比较频繁的数据放到缓存中，从而减轻数据库的压力。 但是如果有人恶意攻击，那就很轻松的穿透你的缓存，将所有的压力都给数据库。

缓存穿透是指查询的key不存在，从而缓存查询不到而查询了数据库。解决方法：把所有存在的key都存到另外一个存储的Set集合里，查询时可以先查询key是否存在。

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