本文目录一览：
- 1、布隆过滤器详解
- 2、在不影响性能的情况下,怎么快速批量删除redis数据
- 3、布隆过滤器
- 4、redis常用数据结构介绍和业务应用场景分析
- 5、Redis哨兵机制原理浅析
2、布隆过滤器是一种数据结构，概率型数据结构，特定是高效插入和查询，可以用来告诉你“某一值一定不存在或者kennel存在” 。相比于传统的map、set等数据结构 ， 占用空间更少，但其返回结果是概率型的 ， 不确定 。
3、从上式中可以看出，当m增大或n减小时，都会使得误判率减?。?这也符合直觉 。现在计算对于给定的m和n ， k为何值时可以使得误判率最低 。
在不影响性能的情况下,怎么快速批量删除redis数据1、你没找对选中方法： 如果要删除3-1000整行，你先选中第三行 ， 右边用鼠标拉着滚动条到1000行，快的很，按着shift选中第1000行，就都选中了，右键/删除行即可 。
2、网络 。Redis的处理与网络息息相关，如果网络出现闪断则容易发生redis超时的状况 。如果出现这种状况首先应查看redis机器网络带宽信息 ， 判断是否有闪断情况发生 。内存 。
3、清理数据库中的过期键值对 。对不合理的数据库进行大小调整 。关闭和清理连接失效的客户端 。尝试进行 AOF 或 RDB 持久化操作 。如果服务器是主节点的话 ， 对附属节点进行定期同步 。
布隆过滤器1、使用布隆过滤器判断元素是否存在，是一种低空间成本的方式 。布隆过滤器是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 。
2、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 。主要用于判断一个元素是否在一个集合中 。
3、布隆过滤器内部维护一个bitArray（位数组） ， 开始所有数据为0，当一个元素过来时，能过多个哈希函数（hashhashhash3）计算不同的hash值，并通过hash值找到bitArray的下标，将里面的值改为由0变为1 。
4、这说明了若想保持某固定误判率不变 ， 布隆过滤器的bit数m与被add的元素数n应该是线性同步增加的 。三 如何设计bloomfilter 此概率为某bit位在插入n个元素后未被置位的概率 。
redis常用数据结构介绍和业务应用场景分析String 字符串 字符串类型是 Redis 最基础的数据结构，首先键都是字符串类型，而且 其他几种数据结构都是在字符串类型基础上构建的，我们常使用的 set key value 命令就是字符串 。
应用场景：排行榜，带权重的消息队列 描述：Bitmaps这个“数据结构”可以实现对位的操作 。把数据结构加上引号主要因为：Bitmaps本身不是一种数据结构， 实际上它就是字符串 ， 但是它可以对字符串的位进行操作 。
数据结构，可以存储一些集合性的数据 。比如在微博应用中，可以将一个用户所有的关注人存在一个集合中，将其所有粉丝存在一个集合 。
Redis哨兵机制原理浅析Redis哨兵模式的实现原理 。关于哨兵的原理，关键是了解以下几个概念：定时任务：每个哨兵节点维护了3个定时任务 。
原理 监控 sentinel节点需要监控master、slave以及其他sentinel节点的状态 。这一过程是通过Redis的pub\sub系统实现的 。
【redis实现快速过滤数据的方法 redis实现快速过滤数据】Redis的哨兵机制就是解决主从复制存在缺陷（选举问题），解决问题保证我们的Redis高可用，实现自动化故障发现与故障转移 。要使用哨兵机制，除了启动Redis服务以外，还要启动哨兵服务来进行监控，会介绍详细步骤 。
