布隆过滤器笔记

课程地址

布隆过滤器由一个很长的二进制向量一系列哈希函数组成

特性:布隆过滤器可以告诉我们 "某样东西一定不存在 或者可能存在",也就是说布隆过滤器说这个数不存在则一定不存在,布隆过滤器说这个数存在可能不存在。这个特性能很好地被用于解决 "Redis 缓存穿透"的问题

原理:使用多个哈希函数将同一个键值映射到不同的位置,所以布隆过滤器的时间复杂度是 O(h),其中 h 是哈希函数的个数

判断是否存在:

python 复制代码
exist = all(bitmap[hash(key)] == 1 for hash in hashers)

事实上,不同的 key 可能被映射到同一个哈希值。例如下面的例子中"你好"和 "hello" 都被映射到下标 2,出现了哈希冲突:

使用多个 hash 函数的目的就是为了避免哈希冲突导致的误判

在实际的布隆过滤器工具包中,误判率是可以配置的,且误判率越低,需要的 bitmap 越长,需要的 hash 函数个数越多,运行时间也越长

布隆过滤器的优点:

  • 速度快,空间省
  • 保密性强,不存储元素本身,只计算哈希

但是受到二进制只能存储 2 种状态的限制,布隆过滤器不能删除元素

相关推荐
先吃饱再说12 小时前
存储的进化:从 MySQL 到浏览器缓存,数据到底住在哪?
数据库
Nturmoils12 小时前
字段太多看不全,ksql 的展开模式和输出控制怎么用
数据库·后端
Databend14 小时前
Agent 轨迹分析与归因的数据工程实践
大数据·数据库·agent
这个DBA有点耶14 小时前
SQL改写进阶:标量子查询的“隐形代价”与消除实战
数据库·mysql·架构
smallyoung15 小时前
数据库乐观锁深度解析:MySQL、PostgreSQL 实战 + Spring Boot 集成指南
数据库·mysql·postgresql
parade岁月16 小时前
MySQL JOIN解析:朴实无华但食之有味
数据库·后端
用户31693538118316 小时前
MySQL服务无法启动问题解决全记录
数据库
vivo互联网技术20 小时前
从 10 分钟到 1 秒:ES 深度分页任意跳页的三轮优化实战
服务器·数据库·redis·elasticsearch·深度分页
倔强的石头_1 天前
《Kingbase护城河》——猎捕慢查询:执行计划的微观解析与索引调优实战
数据库