布隆过滤器

「数智通识」布隆过滤器：大数据量下的快速存在性判断哈希表（Hash Table）是一种高效的键值对存储数据结构，主要用于快速查找、插入和删除操作。它使用哈希函数将键映射到存储位置，从而实现高效的访问性能。

Redis 布隆过滤器性能对比分析特点：对于某个bit 设置0或1，对于大量的值需要存储，非常节省空间，查询速度极快，但是不能查询整个key所有的bit，在一次请求有大量的值需要过滤的场景会出现多次请求getbit，性能会急剧下降，需要把多个gitbit合并成批次，使用lua脚本或者pipeline执行提高效率。

大厂面试官问我：布隆过滤器有不能扩容和删除的缺陷，有没有可以替代的数据结构呢？【后端八股文二：布隆过滤器八股文合集】往期内容：面试官问我：Redis处理点赞，如果瞬时涌入大量用户点赞（千万级），应当如何进行处理？【后端八股文（1）】-CSDN博客

小呆瓜历险记

【数据结构】位图与布隆过滤器目录前言位图的概念经典面试题目位图的模拟实现set()reset()test()位图整体代码位图的应用

Golang基于Redis bitmap实现布隆过滤器（完结版）为了防止黑客恶意刷接口（请求压根不存在的数据），目前通常有以下几种做法：完整代码地址：https://github.com/ziyifast/ziyifast-code_instruction/tree/main/blond_filter

JS实现一个布隆过滤器之前专门聊过令牌桶算法，而类似的方案还有布隆过滤器。它一般用于高效地查找一个元素是否在一个集合中。用js实现如下所示：

RedissonClient妙用-分布式布隆过滤器目录布隆过滤器介绍布隆过滤器的落地应用场景高并发处理多个过滤器平滑切换分析总结布隆过滤器（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。

redis布隆过滤器（Bloom）详细使用教程Bloom 过滤器是一种概率型数据结构，用于快速判断一个元素是否属于一个集合。它以较小的空间占用和高效的查询时间著称。下面将对 Bloom 过滤器进行详细阐述。

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7-爬虫-中间件和下载中间件(加代理，加请求头，加cookie)、scrapy集成selenium、源码去重规则（布隆过滤器）、分布式爬虫0 持久化(pipelines.py)使用步骤1 爬虫中间件和下载中间件 1.1 爬虫中间件(一般不用) 1.2 下载中间件（代理，加请求头，加cookie） 1.2.1 加请求头(加到请求对象中) 1.2.2 加cookie 1.2.3 加代理

Redis基于布隆过滤器解决缓存穿透问题（15）布隆过滤器适用于判断某个数据是否在集合中存在，可能存在一定的误判， Bloom Filter基本实现原理采用位数组与联合函数一起实现；实现的原理采用二进制向量数组和随机映射hash函数。布隆过滤器为什么会产生冲突，会根据key计算hash值，可能与布隆过滤器中存放的元素hash产生冲突都是为1，布隆可能会产生误判可能存在。如何解决这个问题，可以将二进制数组长度设置比较大，可以减少布隆误判的概率。【适合的场景】

【C++】哈希的应用 -- 布隆过滤器我们知道位图可以快速的判断某个数据是否在一个集合中，但是位图有如下缺点：1.位图只适用于数据范围集中的场景，当数据过于分散的时候，就会存在空间的浪费

哈希的应用——布隆过滤器上一篇文章，我们学习了位图，位图在某些场景下是非常适用的，非常快捷方便。但是，在文章的最后，我们也提出了位图的一些缺陷——比如位图只能映射整型数据，其它类型的数据则不行。因为位图里面的元素去映射的其实就是下标嘛，而下标的话都是整型啊。