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布隆过滤器内部使用hashmap redis自带的布隆过滤器

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【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 。
缓存穿透有哪些解决办法?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 。
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 。
解决方案：最简单的方法是如果一个查询返回的数据为空（不管是数据不存在，还是系统故障），我们就把这个空结果进行缓存 ， 但它的过期时间会很短，最长不超过五分钟 。一些不合法的参数请求直接抛出异常信息返回给客户端 。
缓存穿透是指查询的key不存在，从而缓存查询不到而查询了数据库 。解决方法：把所有存在的key都存到另外一个存储的Set集合里，查询时可以先查询key是否存在 。
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 。
布隆过滤器详解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 。
5、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 。
【布隆过滤器内部使用hashmap redis自带的布隆过滤器】6、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 。

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