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redis 布隆过滤器 java布隆过滤器和redis

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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、这说明了若想保持某固定误判率不变，则布隆过滤器的 位数 m 与添加的元素数 n 应该是线性同步增加的 。设计和应用布隆过滤器的方法 应用时首先要先由用户决定添加的元素数 n 和期望的误差率 P 。
3、布隆过滤器 ， 主要需实现的目标是，在指定的数据个数范围内，满足误判率在设定的范围内  ， 误判率太高的话，无法起到过滤数据的情况，误判率不能为0 。
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 。
缓存穿透有哪些解决办法?1、如果非要用这种方式来解决穿透问题的话，尽量将无效的 key 的过期时间设置短一点比如 1 分钟 。另外，一般情况下我们是这样设计 key 的： 表名：列名：主键名：主键值 。
2、解决缓存穿透的方法有很多，比如：布隆过滤器、黑名单过滤、击穿降级、互斥锁等等 。其中，互斥锁是一种比较简单粗暴的方法 ， 但是也是比较有效的方法之一 。
3、缓存穿透的原理缓存的正常使用如图：如图所示，缓存的使用流程：先从缓存中取数据，如果能取到，则直接返回数据给用户 。这样不用访问数据库 ， 减轻数据库的压力 。如果缓存中没有数据，就会访问数据库 。
布隆过滤器详解【redis 布隆过滤器 java布隆过滤器和redis】1、假设布隆过滤器中的hash function满足simple uniform hashing假设：每个元素都等概率地hash到m个slot中的任何一个，与其它元素被hash到哪个slot无关 。
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、从上式中可以看出，当m增大或n减小时，都会使得误判率减小 ， 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 。
4、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 。
生日悖论是啥?我用它省了上百G的内存生日悖论 ： 是指在不少于 23 个人中至少有两人生日相同的概率大于 50% 。例如在一个 30 人的小学班级中 ， 存在两人生日相同的概率为 70% 。对于 60 人的大班，这种概率要大于 99% 。
虽然从引起逻辑矛盾的角度看 ， 这似乎不是一个悖论 ， 但在这个数学事实与一般直觉相冲突的意义上 ， 它只能被称为悖论 。悖论内容 如果一个房间里有23个人或者更多 ， 那么至少有两个人同一天生日的概率大于50% 。
黄油猫悖论：猫在半空中跳下，永远用脚着陆 。把黄油吐司抛到半空中，永远是涂上黄油的一面落地 。这个悖论出现在 ， 你把黄油吐司没有涂上黄油的一面黏着猫的背部之时，让猫从半空中跳下 。
Redis使用bitmap、zset、hash、list等结构完成骚操作?1、实现方式：Redis实现布隆过滤器——借鉴Guava的BF算法：SpringBootx中使用Redis的bitmap结构（工具类）注意：bitmap使用存在风险 ， 若仅仅计算hash值，会导致bitmap占用空间过大 。一般需要对hash值进行取余处理 。
2、Redis支持的五种数据类型包括String、Hash、List、Set、Zset ， 其中，String类型的值可以是字符串、数字或二进制，但值最大不能超过512MB 。
3、操作中key理解为集合的名字四 zset（排序set）zset是set的一个升级版本，他在set的基础上增加了一个顺序属性，这一属性在添加修改元素的时候可以指定 ， 每次指定后，zset会自动重新按新的值调整顺序 。
4、Redis的hash类型其实就是一个缩减版的redis 。它存储的是键值对，将多个键值对存储到一个redis键里面 。hash类型的底层主要也是基于字典这种数据结构来实现的 。
redis击穿是什么意思?缓存雪崩、缓存穿透和缓存击穿都是缓存系统中的问题，但是它们之间有所不同 。- 缓存雪崩：指Redis中大量的key几乎同时过期，然后大量并发查询穿过redis击打到底层数据库上，此时数据库层的负载压力会骤增 。
缓存击穿是指一个请求要访问的数据，缓存中没有，但数据库中有的情况 。这种情况一般都是缓存过期了 。
缓存穿透的概念很简单 ， 用户想要查询一个数据 ， 发现redis内存数据库没有 ， 也就是缓存没有命中，于是向持久层数据库查询 。发现也没有 ， 于是本次查询失败 。当用户很多的时候，缓存都没有命中，于是都去请求了持久层数据库 。
内存限制：Redis是基于内存的存储系统 ， 当缓存数据量过大时，可能会消耗大量内存资源，影响软件其他功能的性能 。缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩：这些现象可能导致缓存系统承受较大压力，进而影响整个软件的性能和稳定性 。

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