redistemplate布隆过滤器使用redis创建布隆过滤器

本文目录一览：

1、redis常用数据结构介绍和业务应用场景分析
2、【golang】海量数据去重-布隆过滤器
3、Redis底层数据结构解密?
4、布隆过滤器
5、Redis缓存穿透解决方案:布隆过滤器

redis常用数据结构介绍和业务应用场景分析1、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。
2、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。
3、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。
4、云数据库redis的应用场景有：缓存、会话存储、发布/订阅系统、计数器和排行榜、实时数据分析。
5、大家都知道redis的几种数据结构，包括string （字符串），hash（哈希），list（列表），set（集合），zset（有序集合）。下面我们来列举一下关于这几种结构的常用命令和一些使用场景。string是redis的最基本的数据类型。
6、计数功能应该是最适合 Redis 的使用场景之一了，因为它高频率读写的特征可以完全发挥 Redis 作为内存数据库的高效。在 Redis 的数据结构中，string、hash和sorted set都提供了incr方法用于原子性的自增操作。
【golang】海量数据去重-布隆过滤器在做域名爆破中，遇到了把一个300G的子域名json文件进行去重，一开始是考虑使用字典进行去重，但是数据量大了，会造成内存泄露。看网上资料介绍了一种方案，就是使用布隆过滤器。
Redis底层数据结构解密?string作为redis中常用对象之一，普遍用于用户信息缓存等场景。
Redis中值的数据结构有String（字符串）、List（列表）、Hash（哈希）、Set（集合）和 Sorted Set（有序集合）五种，使用可参考 https：//。
REDIS_LIST、REDIS_HASH、REDIS_SET、REDIS_ZSET）；encoding表示value的编码，即底层使用了哪种数据结构；ptr是一个指向保存value的底层数据结构的指针。
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。
在上一篇文章中，我们介绍了 Redis 的 RedisObject 的数据结构，如下所示：对于不同的对象，Redis 会使用不同的类型来存储。对于同一种类型 type 会有不同的存储形式 encoding。
布隆过滤器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。
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 。
布隆过滤器：是一种高效的过滤器，其通过一个由多个平行的滤层和一个中心的布隆滤层组成的过滤系统，可以有效地去除水中的悬浮物和颗粒。
Redis缓存穿透解决方案:布隆过滤器1、缓存无效 key ：如果缓存和数据库都查不到某个 key 的数据就写一个到 redis 中去并设置过期时间，具体命令如下：SET key value EX 10086 。
2、预防和解决缓存穿透问题，可以考虑以下两种方法：缓存空对象：将空值缓存起来，但是这样就有一个问题，大量无效的空值将占用空间，非常浪费。
3、布隆过滤器有一个误判率，误判率越低，数组越长，所在空间越大，误判率越高，数组越?。伎占湓叫?。这里贴上一个技术大牛的博客地址，里面对布隆过滤器用法以及在redis里面处理缓存穿透问题的详细介绍。
【redistemplate布隆过滤器使用redis创建布隆过滤器】4、多次执行，结果一致，根据结果判定：内存的存储存在局限性，可以使用redis中的bitMap来实现字节数组的存储。使用redis实现布隆过滤器。需要根据公式，手动计算字节数组的长度和哈希的个数。实现过程，待完善。。