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布隆过滤器原理总结

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2021-07-09 17:27:34   35  举报

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AI智能生成

布隆过滤器原理总结

布隆过滤器

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大纲/内容

历史问题

经典面试题：32位系统中，对10亿个数字排序<br>

校验规则：贷款表中的客户号在客户表中不存在

客户画像：数据如何存储？

每行一个标签

传统软件适用

每行一个客户

互联网行业适用

布隆过滤器原理

<b><font color="#ff0000">一定要记住</font></b>：布隆过滤器判断<b>存在的不一定存在</b>，但是判断<b>不存在的一定不存在</b>。

多个hash，增大随机性，减少hash碰撞的概率。

扩大数组范围，使用hash值均匀分布，进一步减少hash碰撞的概率。

布隆过滤器特点

返回的结果是概率性的，不是确切的。只能判断数据是否一定不存在，而无法判断<br>数据是否一定存在。

牺牲数据精度，换区空间和时间

优点

由于存放的不是完整的数据，而是用二进制数组替代，所以占用的空间很少。

基于数组的特性，新增和查询速度极快。

二进制数组存储数据，数据保密性很好

缺点

误判（假阳率）

哈希碰撞：数据不存在，但计算后反馈存在

单纯布隆是解决不了这个问题，只能减小概率

很难进行删除。

源码实现

JAVA

Redis

适用场景

主键是否重复

交易中的客户证件号在客户表不存在

黑名单查询

缓存穿透

整数排序

URL爬虫

判断重复的URL

日活用户

客户画像

减少磁盘IO

利用布隆过滤器减少磁盘 IO 或者网络请求，因为一旦一个值必定不<br>存在的话，我们可以不用进行后续昂贵的查询请求

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布隆过滤器原理

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布隆过滤器示意图

缓存雪崩，穿透，击穿以及布隆过滤器

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