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redis缓存穿透穿透解决方案-布隆过滤器

「redis缓存穿透穿透解决方案-布隆过滤器」「我们先来看一段代码」 cache_key = "id:1" cache_value = GetValueFromRedis(cache_key);...1000，我们用比1000大的数字去请求这种情况原理和问题1是一样的，这次我们就没法通过参数判断来拦截住请求了，所以我们就得用接下来一种经典的方式，「布隆过滤器」布隆过滤器其实就是一种比较巧妙的概率型数据结构...其实对布隆过滤器比较陌生的同学可以先想想，作为一个过滤器需要满足什么条件？...操作「布隆过滤器的实现」 ?...，在 redis 中有两个值决定布隆过滤器的准确率： error_rate ：允许布隆过滤器的错误率，这个值越低过滤器的位数组的大小越大，占用空间也就越大。

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缓存穿透防范-布隆过滤器

什么是缓存穿透我们在项目中使用缓存通常都是先检查缓存中是否存在，如果存在直接返回缓存内容，如果不存在就直接查询数据库然后再缓存查询结果返回。...什么是布隆过滤器 布隆过滤器就是引入了k(k>1)个相互独立的哈希函数，保证在给定的空间、误判率下，完成元素判重的过程。下图中是k=3时的布隆过滤器。...图中所示的情况，布隆过滤器将判定w不在集合中,也会出现一种情况是随着元素的增加会出现误算率，这种情况不可能完全避免只可能降低，那就是提升k的值增加散列函数。...自定义实现的过滤器代码 import java.util.BitSet; /** * 布隆过滤器-防止缓存穿透问题 * Created by zhangluncong on 2018/5/23....*/ public class SimpleBloomFilter { //布隆过滤器能存放的最大数据,2的二进制00000010左移29位，左移一位相当于乘与2 //private

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java布隆过滤器解决redis缓存穿透_redis缓存怎么过滤数据

5：使用场景 1：防止缓存穿透缓存宕机、缓存击穿场景，一般判断用户是否在缓存中，如果在则直接返回结果，不在则查询db，如果来一波冷数据，会导致缓存大量击穿，造成雪崩效应，这时候可以用布隆过滤器当缓存的索引...，只有在布隆过滤器中，才去查询缓存，如果没查询到，则穿透到db。...如何使用布隆过滤器防止缓存穿透例如，某个接口是通过id来查找数据的，那么可以将数据库中这个表的所有id添加都布隆过滤器中。...当然，使用布隆过滤器防缓存穿透有一定的缺点： 1.误判：可能有些实际上不存在的id被布隆过滤器判定为存在。 2.删除困难：加入数据库对某条数据进行删除，此时我们无法在布隆过滤器中删除这个id元素。...解决办法：针对误判，我们可以通过调整哈数函数的个数和布隆过滤器的位长度来降低误判率。这样即使真的有漏网之鱼打到了DB中也不多，对DB的性能影响不大。

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【实战问题】-- 缓存穿透之布隆过滤器（1）

，缓存击穿和缓存雪崩的区别以及解决方案提到，在防止缓存穿透的情况（缓存穿透是指，缓存和数据库都没有的数据，被大量请求，比如订单号不可能为-1，但是用户请求了大量订单号为-1的数据，由于数据不存在，缓存就也不会存在该数据...,我们可以考虑使用布隆过滤器，来过滤掉绝对不存于集合中的元素。布隆过滤器是什么呢？...上面的情况，就是误判，布隆过滤器都会不可避免的出现误判。但是它有一个好处是，布隆过滤器，判断存在的元素，可能不存在，但是判断不存在的元素，一定不存在。...但是，即使有布隆过滤器，我们也不可能完全避免，或者彻底解决缓存穿透这个问题。只是相当于做了优化，将准确率提高。...很多的key-value数据库也会使用布隆过滤器来加快查询效率，因为全部挨个判断一遍，这个效率太低了。那布隆过滤器一般怎么实践呢？我们使用的方案有哪些？下次详细聊聊。

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Redis 缓存穿透, 缓存击穿, 缓存雪崩的解决方案与布隆过滤器

缓存穿透解决方案设置空值布隆过滤器 优点可以将存在的缓存, 位置设置为1, 然后当不存在的参数过来的时候, 会匹配到0上,这样就会直接返回不存在缺点存在错误判断, hash冲突删除缓存时无法删除指定的...1的位置, 应为存在多数据,同一hash, 所以无法删除增加开发成本, 维护成本提高可以判断一定不存在, 但是不能判断一定存在[存在误判] 使用布隆过滤器 添加依赖 ...System.out.println("正确:"+success); System.out.println("错误:"+fail); } } 使用的时候可以根据实际情况, 设置这些阈值缓存击穿解决方案...只让一个请求去查数据库, 其他请求进入CAS自旋, 等待请求返回放入缓存, 然后其他线程去查询缓存缓存雪崩解决方案在同一时间点, 缓存大面积失效解决方案设置热点数据永不过期过期时间分散采用多级缓存...采购第三方的Redis(各种云)(花钱解决)

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【实战问题】-- 缓存穿透之布隆过滤器（1）

前面我们提到，在防止缓存穿透的情况（缓存穿透是指，缓存和数据库都没有的数据，被大量请求，比如订单号不可能为-1，但是用户请求了大量订单号为-1的数据，由于数据不存在，缓存就也不会存在该数据，所有的请求都会直接穿透到数据库...,我们可以考虑使用布隆过滤器，来过滤掉绝对不存于集合中的元素。布隆过滤器是什么呢？...布隆过滤器（Bloom Filter）是由布隆（Burton Howard Bloom）在1970年提出的，它实际上是由一个很长的二进制向量和一系列随机hash映射函数组成（说白了，就是用二进制数组存储数据的特征...[20210308233900.png] 上面的情况，就是误判，布隆过滤器都会不可避免的出现误判。但是它有一个好处是，布隆过滤器，判断存在的元素，可能不存在，但是判断不存在的元素，一定不存在。...但是，即使有布隆过滤器，我们也不可能完全避免，或者彻底解决缓存穿透这个问题。只是相当于做了优化，将准确率提高。

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技术分享 | 缓存穿透 - Redis Module 之布隆过滤器

对于请求参数100以内当然属于是合法请求，但对于10000这种来说明显就异常的请求一样会进入数据库中进行查询，白白消耗DB资源，这就是——缓存穿透。...布隆过滤器就是一个用来确认一个元素是否存在于集合内的工具。介绍：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。...特性：布隆过滤器并不是一个精确统计的东西，两个key可能会算得出同样的值。...name=bf在布隆过滤器中没有任何数据时会导致访问全部被拒绝掉，此时需要用到在2.1提到的【缓存预热】来解决这个问题。...否32布谷鸟过滤器的默认最大扩展六、总结布隆过滤器或布谷鸟过滤器可以用来解决缓存穿透的问题；需要注意数据同步（如新增用户时需要在过滤器添加用户ID）与缓存预热（空过滤器启动前需要把已有数据先写入Redis

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什么是布隆过滤器？如何解决高并发缓存穿透问题？

本文会介绍布隆过滤器，空间换时间，以较低的内存空间、高效解决这个问题。本篇文章的目录： ?...每次缓存取值时，先走一次判空检索。简单归纳下，这个框架的要求：快速检索内存空间要非常小经调研，我们发现布隆过滤器具备以上两个条件。 4、什么是布隆过滤器？...5、布隆过滤器如何构建？布隆过滤器本质上是一个 n 位的二进制数组，用0和1表示。...方案1：开发定时任务，每隔几个小时，自动创建一个新的布隆过滤器数组，替换老的，有点CopyOnWriteArrayList的味道方案2：布隆过滤器增加一个等长的数组，存储计数器，主要解决冲突问题，每次删除时对应的计数器减一...，如果结果为0，更新主数组的二进制值为0 11、布隆过滤器的应用场景本文重点介绍的，解决缓存穿透网页爬虫对URL的去重，避免爬取相同的URL地址反垃圾邮件，从数十亿个垃圾邮件列表中判断某邮箱是否垃圾邮箱

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技术分享 | 缓存穿透 - Redis Module 之布隆过滤器

对于请求参数100以内当然属于是合法请求，但对于10000这种来说明显就异常的请求一样会进入数据库中进行查询，白白消耗DB资源，这就是——缓存穿透。...布隆过滤器就是一个用来确认一个元素是否存在于集合内的工具。介绍：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。...特性：布隆过滤器并不是一个精确统计的东西，两个key可能会算得出同样的值。...name=bf 在布隆过滤器中没有任何数据时会导致访问全部被拒绝掉，此时需要用到在2.1提到的【缓存预热】来解决这个问题。...否 32 布谷鸟过滤器的默认最大扩展六、总结布隆过滤器或布谷鸟过滤器可以用来解决缓存穿透的问题；需要注意数据同步（如新增用户时需要在过滤器添加用户ID）与缓存预热（空过滤器启动前需要把已有数据先写入

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布隆过滤器redis缓存顶

Bloom Filter布隆过滤器 算法背景如果想判断一个元素是不是在一个集合里，一般想到的是将集合中所有元素保存起来，然后通过比较确定。...Bloom Filter 概念布隆过滤器（英语：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。它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法，缺点是有一定的误识别率和删除困难。...Bloom Filter 原理布隆过滤器的原理是，当一个元素被加入集合时，通过K个散列函数将这个元素映射成一个位数组中的K个点，把它们置为1。...可以采用Counting Bloom Filter Bloom Filter 实现布隆过滤器有许多实现与优化，Guava中就提供了一种Bloom Filter的实现。

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布隆过滤器与缓存击穿

在对于布隆过滤器见过的值不会出现误差。那我们换个思路就是把数据库的数据ID同步一份到缓存中如果有再请求reids拿key对应的value，如果redis没有再去数据库。...通过专家的计算大概布隆过滤器可以大约90%的空间。...布隆过滤器的误差率是有迹可循的，可以根据预估的存入元素的数量来得出自己满意的错误率布隆过滤器有两个参数，第一个是预计元素的数量 n，第二个是错误率 f。...redis4.0 直接上手布隆过滤器 在redis 4.0以后就有了布隆过滤器的插件。...总结设计了简单的使用布隆过滤器拦截恶意请求布隆过滤器是一个概率型数据结构，他可以存储不同数据的指纹。

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Redis缓存雪崩、击穿、穿透解释及解决方法，缓存预热，布隆过滤器，互斥锁

Redis缓存雪崩、击穿、穿透解释及解决方法，缓存预热，布隆过滤器 ，互斥锁缓存雪崩解释：大量缓存数据同一时间过期或者redis故障时，此时大量用户请求直接打到数据库，造成数据库宕机解决方法：...：增加黑名单与白名单，限制某些恶意ip访问缓存空值或者默认值，当缓存与数据库都没有查询到时，直接返回空值增加布隆过滤器 import com.google.common.hash.BloomFilter...; import com.google.common.hash.Funnels; /** * 布隆过滤器 */ public class BloomFilterTest {...false一定不存在 */ public static boolean isExist(int expectedInsertions, double fpp) { // 创建布隆过滤器对象...500, 0.01); // 判断指定元素是否存在 System.out.println(filter.mightContain(10)); // 将元素添加进布隆过滤器

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布隆过滤器实战【防止缓存击穿】

如果数据量较大，不方便放在缓存中。需要对请求做拦截防止穿库。缓存宕机缓存宕机的场景，使用布隆过滤器会造成一定程度的误判。...布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法，缺点是有一定的误识别率和删除困难。...实际上，常规布隆过滤器可以被视为计数过滤器，其桶大小为一位。插入操作被扩展为递增桶的值，并且查找操作检查每个所需的桶是否为非零。然后，删除操作包括递减每个桶的值。...因此，计算布隆过滤器的空间比静态布隆过滤器多3到4倍。相比之下， Pagh，Pagh和Rao（2005）以及Fan等人的数据结构。（2014）也允许删除但使用比静态BloomFilter更少的空间。...计数过滤器的另一个问题是可扩展性有限。由于无法扩展计数布隆过滤器表，因此必须事先知道要同时存储在过滤器中的最大键数。一旦超过表的设计容量，随着插入更多密钥，误报率将迅速增长。 Bonomi等人。

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布隆过滤器实战【防止缓存击穿】

为什么引入我们的业务中经常会遇到穿库的问题，通常可以通过缓存解决。如果数据维度比较多，结果数据集合比较大时，缓存的效果就不明显了。因此为了解决穿库的问题，我们引入Bloom Filter。...如果数据量较大，不方便放在缓存中。需要对请求做拦截防止穿库。缓存宕机缓存宕机的场景，使用布隆过滤器会造成一定程度的误判。...当然，缓存宕机时使用布隆过滤器作为应急的方式，这种情况应该也是可以忍受的。 WEB拦截器相同请求拦截防止被攻击。...和Keslassy（2012）引入了一种基于变量增量的新通用方法，该方法显着提高了计算布隆过滤器及其变体的误报概率，同时仍支持删除。...与计数布隆过滤器不同，在每个元素插入时，散列计数器以散列变量增量而不是单位增量递增。要查询元素，需要考虑计数器的确切值，而不仅仅是它们的正面性。

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面试官：什么是布隆过滤器？如何解决高并发缓存穿透问题？

日常开发中，大家经常使用缓存，但是你知道大型的互联网公司面对高并发流量，要注意缓存穿透问题吗!!! 本文会介绍布隆过滤器，空间换时间，以较低的内存空间、高效解决这个问题。...每次缓存取值时，先走一次判空检索。简单归纳下，这个框架的要求：快速检索内存空间要非常小经调研，我们发现布隆过滤器具备以上两个条件。 4、什么是布隆过滤器？...5、布隆过滤器如何构建？布隆过滤器本质上是一个 n 位的二进制数组，用0和1表示。...方案1：开发定时任务，每隔几个小时，自动创建一个新的布隆过滤器数组，替换老的，有点CopyOnWriteArrayList的味道方案2：布隆过滤器增加一个等长的数组，存储计数器，主要解决冲突问题，每次删除时对应的计数器减一...，如果结果为0，更新主数组的二进制值为0 11、布隆过滤器的应用场景本文重点介绍的，解决缓存穿透网页爬虫对URL的去重，避免爬取相同的URL地址反垃圾邮件，从数十亿个垃圾邮件列表中判断某邮箱是否垃圾邮箱

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go 布隆过滤器_布隆过滤器 redis

这里我们维护一个布隆过滤器来进行数据的过滤。 1. 布隆过滤器的概念（百科）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。它的优点是空间效率和查询时间都比一般的算法要好的多，缺点是有一定的误识别率和删除困难。 2....布隆过滤器应用场景 deny list 数据判重预过滤 3. 原理核心是一个长度为m的bit array和k个hash方法。...特性容易发现，布隆过滤器存在假阳性的情况，即将不在集合中的元素误判为在集合中。过滤器中的元素个数越多，假阳性的可能性越大。...上代码 // CalBloomSize 计算布隆过滤器位图大小 // elemNum 元素个数 // errorRate 误判率 func CalBloomSize(elemNum uint64, errRate

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布隆过滤器

面试关联：一般都会在回答缓存穿透，或者海量数据去重这个时候引出来，加分项哟 Bloom Filter 原理布隆过滤器的原理是，当一个元素被加入集合时，通过K个散列函数将这个元素映射成一个位数组中的K个点...这就是布隆过滤器的基本思想。 ...手动Bloom Filter 实现我们上面已经说了布隆过滤器的原理，知道了布隆过滤器的原理之后就可以自己手动实现一个了。...，然后去验证这一百万个数是否能通过过滤器 2、另外找一万个数，去检验漏网之鱼的数量 /** * 测试布隆过滤器(可用于redis缓存穿透) * * @author 敖丙 */ public class...为了解决这个问题，我们就需要用到 Redis 中的布隆过滤器了。

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布隆过滤器

什么是布隆过滤器 本质上布隆过滤器是一种数据结构，比较巧妙的概率型数据结构（probabilistic data structure），特点是高效地插入和查询，可以用来告诉你 “某样东西一定不存在或者可能存在...实现原理与HashMap比较想象，不同之处在于布隆过滤器是存储的Bit位数组，内容值只有1 与 0 非常显著的减少了存储大小。所以布隆过滤器只能判断是否匹配，而无法获取对应匹配值。...了解HashMap数据结构的同学都应该知道HashMap会有概率发生碰撞，在发生碰撞时会生成链表或红黑树来解决，那布隆过滤器是如何解决这个问题的呢？布隆过滤器数据结构 ?...布隆过滤器如何支持删除根据上边了解到的信息，我们知道因布隆过滤器是使用bit位数组存储的，如果支持删除操作的话，可能会影响其他值的匹配。那么我们还有其他方式来使布隆过滤器支持删除吗？ ?...（缓存穿透）我的博客即将同步至腾讯云+社区，邀请大家一同入驻：https://cloud.tencent.com/developer/support-plan?

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布隆过滤器

前言前两天, 一个大学同学问我布隆过滤器, 我本想反手甩他一篇我写的文章, 尴尬的是我找了找发现没有写过.......这二进制1位就能解决的问题, 没必要用int32位啊. 将上面的数组形式转换成位的操作, 其他思路均不变. 再来算一笔账, 一个链接只需要1位存储, 一亿数据存储需要 11.9MB....至此, 布隆过滤出来了. 将一个链接, 通过n个不同的hash函数, 生成对应的n个索引, 如果n个索引的值均为1, 则说明存在其中, 否则不在. ?...介绍完毕, 这就是布隆过滤器了. 完事看了上面, 布隆的基本概念也齐活了. 布隆的特点如下: 说你不在, 你一定不在说你在, 你可能在其适合于这种允许存在一定误判的场景....看了布隆过滤器, 其涉及的大小只有两个, 1. 数组的大小. 2. hash函数的个数. 而选取合适的值就可以尽量的降低误判概率. 涉及高深的数学领域, 咱也不太懂.

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布隆过滤器

---- 在Redis的缓存穿透中了解到布隆过滤器，不禁想了解其奇妙之处 1....布隆过滤器的作用判断传入数据是否已经存在，由这个基本功能可以泛生出：防止Redis缓存穿透海量数据去重垃圾邮件过滤 2....什么是布隆过滤器 布隆过滤器（Bloom Filter）是1970年由一个叫布隆的人提出的，它本质是一个很长的二进制向量（位数组）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。...其优点是空间效率和查询时间都比一般的算法好太多，这是布隆过滤器的出名之处。缺点是有一定的误识别率和删除困难在布隆过滤器的位数组中，每个元素占一个位（1bit）其内容只能是0或1。...Hash值计算可能会有冲突，不同的数据 "存入" 布隆过滤器的结果可能相同，也就是说布隆过滤器 只能判断数据不存在，而无法明确判断数据存在。

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