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1.1 bloomfilter的作用
由一个初始值为0的bit数组组成#xff0c;和多个hash函数构成#xff0c;用来判断集合中是否存在某个元素。
一个很长的二进制数组#xff08;00000000#xff09;一系列随机hash算法映射函数。主要用于判断一个元素是否存在…一 bloomfiler的作用
1.1 bloomfilter的作用
由一个初始值为0的bit数组组成和多个hash函数构成用来判断集合中是否存在某个元素。
一个很长的二进制数组00000000一系列随机hash算法映射函数。主要用于判断一个元素是否存在集合中。 本质判断一个数据是否存在一个大的集合中。有可能有无则一定没有 1.2 bloomfilter的原理 1.3 使用场景
一般情况下先查询缓存redis是否有该条数据缓存中没有时再查询数据库。当数据库也不存在该条数据时每次查询都要访问数据库这就是缓存穿透。缓存透带来的问题是当有大量请求查询数据库不存在的数据时就会给数据库带来压力甚至会拖垮数据库。
可以使用布隆过滤器解决缓存穿透的问题。 1.4 hash值存储计算 散列函数的输入和输出并不是唯一的对应关系如果两个散列值相同两个输入值是相同的也可能不是不同的。被称为hash碰撞。
public class Hset {public static void main(String[] args) {SetInteger stnew HashSet();int hcode0;for(int k0;k200000;k){hcodenew Object().hashCode();if(st.contains(hcode)){System.out.println(hash冲突:k);}st.add(hcode);}}
结果 1.5 使用过滤器的步骤
1.初始化bitmap
默认为长度为m的值为0的bit位数组。
2.添加占坑位
为了尽量地址不发生冲突会使用多个hash函数对key进行运算算得一个下标索引值然后对位数组长度进行取模运算得到一个位置每个hash函数都会算得一个不同的位置再把位数组的这个几个位置都设置为1完成add操作。即 对字符串进行多次hashkey-》取模运算-得到坑位。 3.判断是否存在
查询时先把这个key通过相同的多个hash函数进行运算查看对应的位置是否为1只要有一个位为0那么说明布隆过滤器中的这个key不存在。如果这几个位置全都是1那么说明可能存在。
