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redission 布隆过滤器 redis布隆过滤器实现过程

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Redis缓存穿透解决方案:布隆过滤器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、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、在程序的世界中，布隆过滤器是程序员的一把利器，利用它可以快速地解决项目中一些比较棘手的问题 。如网页 URL 去重、垃圾邮件识别、大集合中重复元素的判断和缓存穿透等问题 。
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 。。
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、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 。
3、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 。
4、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 。
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 。
6、可以通过google的 guava，在内存中轻松实现布隆过滤器 。无需手动计算满足字节数组的长度和哈希个数，只需要输入 拟输入数据的个数 和 期望误判率 即可 。
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、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 。
3、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 。
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的五种数据类型分别是string、hash 、list、set、zset。string string是redis最基本的类型，你可以理解成与Memcached一模一样的类型 ， 一个key对应一个value 。string类型是二进制安全的 。
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，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 。
【redission 布隆过滤器 redis布隆过滤器实现过程】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 。

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