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Bloom Filter（布隆过滤器）
2021-04-10 15:06:00
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Bloom Filter（布隆过滤器）
Bloom Filter（布隆过滤器）
Bitmap
布隆过滤器
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大纲/内容
哈希函数C
1
原始值
15
mysql
哈希函数B
布隆过滤器只是判断key是否有存在数据库中的概率，并不准确，布隆过滤器判断key存在则不一定村则，而布隆过滤器判断key不存在则一定不存在
12
Bloom Filter
2
16
哈希函数A
10
Bloom Filter底层用的是Bitmap（位图），也就是redis中的Bitmap，所以redis可以用来做布隆过滤器，而布隆过滤器又可以防止redis缓存穿透。bitmap存储十亿个int类型的数据仅占用120M
9
4
3
5
6
huawei
向mysql存入
0
17
apple
13
19
14
20
每次redis中插入值得时候都先在bloom过滤器中标记对应的Bitmap的位置，把标记位置标记为11、先在mysql中存入apple，把bitmap对应的3、9、16都标记为1。2、收到xiaomi的key访问redis，先检查布隆过滤器，发现其对应的9、13、16中有为0的位，所以该数据不存在于mysql中，过滤掉这个请求。3、huawei的key请求访问的时候其Bitmap的位置与apple一致，所以误判huawei存在，这条请求没有被过滤。
11
xiaomi
处理函数
18
7
8
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布隆过滤器示意图
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布隆过滤器原理
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