布隆過濾

❶ 布隆過濾器和替代演算法

布隆過濾器和替代演算法：但是布隆過濾器的缺點和優點一樣明顯。誤算率是其中之一。隨著存入的元素數量增加，誤算率隨之增加。但是如果元素數量太少，則使用散列表足矣。

但是包含查找的數據項的數據文件它一定是會返回的，key-value系統中bloom filter返回的數據文件還是需要查看裡面的內容才能知道是否存在所需的數據的，這就保證了執行結果的正確性和完整性。

只是多訪問一些數據文件而已。在數據量很大key-value系統中，建立統一的B+樹索引的代價是非常大的，維護成本也很高，因此綜合起來bloom filter的性能是最好的。

缺點：

但是布隆過濾器的缺點和優點一樣明顯。誤算率是其中之一。隨著存入的元素數量增加，誤算率隨之增加。常見的補救辦法是建立一個小的白名單，存儲那些可能被誤判的元素。但是如果元素數量太少，則使用散列表足矣。

另外，一般情況下不能從布隆過濾器中刪除元素。我們很容易想到把位列陣變成整數數組，每插入一個元素相應的計數器加1, 這樣刪除元素時將計數器減掉就可以了。

❷ 布隆過濾器既然有錯誤率，為什麼還能應用在key-value系統中

bloom filter的特點是會出現誤報，但不會漏報，也就是說對於bloom filter驗證的一個數據內文件，可能不包含容你查找的數據項，但是包含你查找的數據項的數據文件它一定是會返回的，key-value系統中bloom filter返回的數據文件還是需要查看裡面的內容才能知道是否存在所需的數據的，這就保證了執行結果的正確性和完整性。因此key-value系統不會因此而出錯的，只是多訪問一些數據文件而已。在數據量很大key-value系統中，建立統一的B+樹索引的代價是非常大的，維護成本也很高，因此綜合起來bloom filter的性能是最好的。

❸ 該怎麼解決 Redis 緩存穿透和緩存雪崩問題

緩存雪崩： 由於緩存層承載著大量請求，有效地 保護了存儲層，但是如果緩存層由於某些原因不能提供服務，比如 Redis 節點掛掉了，熱點 key 全部失效了，在這些情況下，所有的請求都會直接請求到資料庫，可能會造成資料庫宕機的情況。
預防和解決緩存雪崩問題，可以從以下三個方面進行著手：
1、使用 Redis 高可用架構：使用 Redis 集群來保證 Redis 服務不會掛掉
2、緩存時間不一致： 給緩存的失效時間，加上一個隨機值，避免集體失效
3、限流降級策略：有一定的備案，比如個性推薦服務不可用了，換成熱點數據推薦服務
緩存穿透： 緩存穿透是指查詢一個根本不存在的數據，這樣的數據肯定不在緩存中，這會導致請求全部落到資料庫上，有可能出現資料庫宕機的情況。
預防和解決緩存穿透問題，可以考慮以下兩種方法：
1、緩存空對象： 將空值緩存起來，但是這樣就有一個問題，大量無效的空值將佔用空間，非常浪費。
2、布隆過濾器攔截： 將所有可能的查詢key 先映射到布隆過濾器中，查詢時先判斷key是否存在布隆過濾器中，存在才繼續向下執行，如果不存在，則直接返回。布隆過濾器有一定的誤判，所以需要你的業務允許一定的容錯性。

❹ 布隆過濾器的優點

相比於其它的數抄據結襲構，布隆過濾器在空間和時間方面都有巨大的優勢。布隆過濾器存儲空間和插入/查詢時間都是常數。另外, Hash函數相互之間沒有關系，方便由硬體並行實現。布隆過濾器不需要存儲元素本身，在某些對保密要求非常嚴格的場合有優勢。
布隆過濾器可以表示全集，其它任何數據結構都不能；
k和m相同，使用同一組Hash函數的兩個布隆過濾器的交並差運算可以使用位操作進行。
布隆過濾器

❺ 什麼是緩存穿透

緩存穿透的概念很簡單，用戶想要查詢一個數據，發現redis內存資料庫沒有，也就是緩存沒有命中，於是向持久層資料庫查詢。

發現也沒有，於是本次查詢失敗。當用戶很多的時候，緩存都沒有命中，於是都去請求了持久層資料庫。

這會給持久層資料庫造成很大的壓力，這時候就相當於出現了緩存穿透。

解決方案
1、對請求參數做校驗，例如可以用正則；

2、緩存空對象, 當存儲層不命中後，即使返回的空對象也將其緩存起來，同時會設置一個過期時間，之後再訪問這個數據將會從緩存中獲取，保護了後端數據源；

但是這種方法會存在兩個問題：

2.1、 如果空值能夠被緩存起來，這就意味著緩存需要更多的空間存儲更多的鍵，因為這當中可能會有很多的空值的鍵；

2.2、即使對空值設置了過期時間，還是會存在緩存層和存儲層的數據會有一段時間窗口的不一致，這對於需要保持一致性的業務會有影響。

❻ 布隆過濾器的介紹

布隆過濾器（Bloom Filter）是1970年由布隆提出的。它實際上是一個很長的二進制向量和一系列隨機映射函數。布隆過濾器可以用於檢索一個元素是否在一個集合中。它的優點是空間效率和查詢時間都遠遠超過一般的演算法，缺點是有一定的誤識別率和刪除困難。

❼ 緩存穿透有哪些解決辦法

具體有哪些解決辦法？

最基本的就是首先做好參數校驗，一些不合法的參數請求直接拋出異常信息返回給客戶端。比如查詢的資料庫 id 不能小於 0、傳入的郵箱格式不對的時候直接返回錯誤消息給客戶端等等。

1）緩存無效 key : 如果緩存和資料庫都查不到某個 key 的數據就寫一個到 redis 中去並設置過期時間，具體命令如下：SET key value EX 10086。這種方式可以解決請求的 key 變化不頻繁的情況，如何黑客惡意攻擊，每次構建的不同的請求key，會導致 redis 中緩存大量無效的 key 。很明顯，這種方案並不能從根本上解決此問題。如果非要用這種方式來解決穿透問題的話，盡量將無效的 key 的過期時間設置短一點比如 1 分鍾。另外，一般情況下我們是這樣設計 key 的： 表名:列名:主鍵名:主鍵值。

2）布隆過濾器：布隆過濾器是一個非常神奇的數據結構，通過它我們可以非常方便地判斷一個給定數據是否存在與海量數據中。我們需要的就是判斷 key 是否合法，有沒有感覺布隆過濾器就是我們想要找的那個「人」。具體是這樣做的：把所有可能存在的請求的值都存放在布隆過濾器中，當用戶請求過來，我會先判斷用戶發來的請求的值是否存在於布隆過濾器中。不存在的話，直接返回請求參數錯誤信息給客戶端，存在的話才會走下面的流程。總結一下就是下面這張圖(這張圖片不是我畫的，為了省事直接在網上找的)：

❽ 如何用python寫布隆過濾器

下面的是網路上找到的python的布隆過濾器的實現.

#!/usr/local/bin/python2.7
#coding=gbk
'''
Createdon2012-11-7

@author:palydawn
'''
importcmath
fromBitVectorimportBitVector

classBloomFilter(object):
def__init__(self,error_rate,elementNum):
#計算所需要的bit數
self.bit_num=-1*elementNum*cmath.log(error_rate)/(cmath.log(2.0)*cmath.log(2.0))

#四位元組對齊
self.bit_num=self.align_4byte(self.bit_num.real)

#分配內存
self.bit_array=BitVector(size=self.bit_num)

#計算hash函數個數
self.hash_num=cmath.log(2)*self.bit_num/elementNum

self.hash_num=self.hash_num.real

#向上取整
self.hash_num=int(self.hash_num)+1

#產生hash函數種子
self.hash_seeds=self.generate_hashseeds(self.hash_num)

definsert_element(self,element):
forseedinself.hash_seeds:
hash_val=self.hash_element(element,seed)
#取絕對值
hash_val=abs(hash_val)
#取模，防越界
hash_val=hash_val%self.bit_num
#設置相應的比特位
self.bit_array[hash_val]=1

#檢查元素是否存在，存在返回true，否則返回false
defis_element_exist(self,element):
forseedinself.hash_seeds:
hash_val=self.hash_element(element,seed)
#取絕對值
hash_val=abs(hash_val)
#取模，防越界
hash_val=hash_val%self.bit_num

#查看值
ifself.bit_array[hash_val]==0:
returnFalse
returnTrue

#內存對齊
defalign_4byte(self,bit_num):
num=int(bit_num/32)
num=32*(num+1)
returnnum

#產生hash函數種子,hash_num個素數
defgenerate_hashseeds(self,hash_num):
count=0
#連續兩個種子的最小差值
gap=50
#初始化hash種子為0
hash_seeds=[]
forindexinxrange(hash_num):
hash_seeds.append(0)
forindexinxrange(10,10000):
max_num=int(cmath.sqrt(1.0*index).real)
flag=1
fornuminxrange(2,max_num):
ifindex%num==0:
flag=0
break

ifflag==1:
#連續兩個hash種子的差值要大才行
ifcount>0and(index-hash_seeds[count-1])<gap:
continue
hash_seeds[count]=index
count=count+1

ifcount==hash_num:
break
returnhash_seeds

defhash_element(self,element,seed):
hash_val=1
forchinstr(element):
chval=ord(ch)
hash_val=hash_val*seed+chval
returnhash_val
'''
#測試代碼
bf=BloomFilter(0.001,1000000)
element='palydawn'
bf.insert_element(element)
printbf.is_element_exist('palydawn')'''

#其中使用了BitVector庫，python本身的二進制操作看起來很麻煩，這個就簡單多了

如果解決了您的問題請採納！
如果未解決請繼續追問

❾ 布隆過濾器的缺點

但是布隆過濾器的缺點和優點一樣明顯。誤算率是其中之一。隨著存入的專元素數量增加，屬誤算率隨之增加。但是如果元素數量太少，則使用散列表足矣。
另外，一般情況下不能從布隆過濾器中刪除元素。我們很容易想到把位列陣變成整數數組，每插入一個元素相應的計數器加1, 這樣刪除元素時將計數器減掉就可以了。然而要保證安全的刪除元素並非如此簡單。首先我們必須保證刪除的元素的確在布隆過濾器裡面. 這一點單憑這個過濾器是無法保證的。另外計數器回繞也會造成問題。
在降低誤算率方面，有不少工作，使得出現了很多布隆過濾器的變種。

❿ 看過的視頻讓用戶不再觀看為什麼使用布隆過濾器而不是直接使用setBit與getBit進行取值比對呢

不行。

因為布隆過濾器的原理是用多個hash函數對id進行hash後得到一系列值，而在布隆數組中看這些值回對應答的位上是否命中，如果都命中說明這個值重復。
用id不經過hash直接去對比，乍一想好像可以，但是你想想，假如id是10位，並且我們只用數字，那麼布隆過濾器的長度只有10位（0123456789）,這個長度的過濾器幾乎沒法使用，容量太低，誤差率太高。即使算上大小寫字母，也只有62個，看似62很多，但是這里定死了id必須用這62個字元，而假如中間加一層hash，那id用什麼字元和我布隆過濾器用什麼字元以及過濾器的長度都可以自由指定，靈活很多。