以太坊主网的内存池（称为交易池或 txpool）是动态内存中的区域，在那有待处理的交易驻留在其中，之后它们会被静态地包含在一个块中。
Geth V1.9.x增加了GraphQL的支持，开发者可以在经典的JSON RPC API和GraphQL API之间根据自己的去中心化应用具体需求进行选择。本文将介绍Geth 1.9新增GraphQL API的原因，并介绍其使用方法。
什么是Spring GraphQL前沿学习部分：https://cloud.tencent.com/developer/article/1857280
GraphQL介绍&使用nestjs构建GraphQL查询服务（文章底部附demo地址） GraphQL一种用为你 API 而生的查询语言。出自于Facebook，GraphQL非常易懂，直接看查询语
6 HTTP代理服务器（HTTP(S) 测试脚本录制） HTTP代理服务器，用于使用JMeter自身的工具来录制脚本。HTTP代理服务器通过右键点击菜单，选择“添加->非测试元件->HTTP代理服务器”而获得。其界面如图59所示。
英国卫报创建了一个讨论和资产共享工具 Pinboard ，并将其整合到公司使用的各种内容管理平台中。该解决方案使用了一系列技术，包括用于编写业务逻辑的 Typescript、用于执行代码的无服务器服务、API 端点和 GraphQL 服务器，以及用于存储的 AWS RDS（PostgreSQL）。
搜索不仅仅是全文本搜索：数据的很大部分是结构化的值例如日期、数字。这部分开始解释怎样以一种高效地方式结合结构化搜索和全文本搜索。
在实际开发中，我们通常需要对 API 的返回结果进行过滤、排序和分页等操作。在 Django REST Framework 中，我们可以使用过滤器（Filter）来实现这些功能。过滤器可以根据客户端提供的查询参数来对返回结果进行过滤、排序和分页等操作。
本质上布隆过滤器是一种数据结构，比较巧妙的概率型数据结构（probabilistic data structure），特点是高效地插入和查询，可以用来告诉你 “某样东西一定不存在或者可能存在”，它是用多个哈希函数，将一个数据映射到位图结构中。此种方式不仅可以提升查询效率，也可以节省大量的内存空间。
管道和过滤器 管道和过滤器是八种体系结构模式之一，这八种体系结构模式是：层、管道和过滤器、黑板、代理者、模型-视图-控制器（MVC） 表示-抽象-控制（PAC）、微核、映像。 管道和过滤器适用于需要渐增式处理数据流的领域，而常见的“层”模式它 能够被分解成子任务组，其中每个子任务组处于一个特定的抽象层次上。 按照《POSA(面向模式的软件架构)》里的说法，管道过滤器（Pipe-And-Filter）应该属于架构模式，因为它通常决定了一个系统的基本架构。管道过滤器和生产流水线类似，在生产流水线上，原材料在流水
布隆过滤器的Python3实现，包括标准、计数、标准扩容、计数扩容。更新自pybloom。
本质上布隆过滤器是一种数据结构，比较巧妙的概率型数据结构（probabilistic data structure），特点是高效地插入和查询，可以用来告诉你 “某样东西一定不存在或者可能存在”。
ES的搜索请求执行流程如图1所示。图中索引包含两个分片，每个分片有一个副本分片。在给文档定位和评分后，缺省只会获取排名前10的文档。REST API搜索请求被发送到所连接的节点，该节点根据要查询的索引，将这个请求依次发送到所有的相关分片（主分片或者副本分片）。从所有分片收集到足够的排序和排名信息后，只有包含所需文档的分片被要求返回相关内容。这种搜索路由的行为是可配置的，图1展示的默认行为，称为查询后获取（query_then_fetch）。
布隆过滤器本质上就是一种数据结构，比较巧妙的概率型数据结构（probabilistic data structure），特点是高效地插入和查询，可以用来告诉你 “某样东西一定不存在或者可能存在”。
HBase原生自带了对RowKey的很多种查询策略。通过这个过滤器可以在HBase中的数据的多个维度（行，列，数据版本）上进行对数据的筛选操作，也就是说过滤器最终能够筛选的数据能够细化到具体的一个存储单元格上（由行键，列明，时间戳定位）。 其API中提供的Filter大致如下： CompareFilter 是高层的抽象类，下面我们将看到他的实现类和实现类代表的各种过滤条件 RowFilter,FamliyFilter,QualifierFilter,ValueFilter 行，列组，列，值等的过滤
之所以谈到布隆过滤器主要是因为以前工作中用到redis，为了防止缓冲穿透而使用了布隆过滤器（BloomFilter）。这次温故而知新，再深入学习它的原理，顺带提提它的其他用途。
如果在缓存中查询不到数据，会直接到 DB 中查询，查询的数据再插入到缓存中。例如我们根据 orderId 查询对应的订单，具体伪代码如下：
很多人想到的是HashMap。 确实可以将值映射到 HashMap 的 Key，然后可以在 O(1) 的时间复杂度内返回结果，效率奇高。但是 HashMap 的实现也有缺点，例如存储容量占比高，考虑到负载因子的存在，通常空间是不能被用满的，而一旦你的值很多例如上亿的时候，那 HashMap 占据的内存大小就变得很可观了。
你可能没想到： RocketMQ、 Hbase 、Cassandra 、LevelDB 、RocksDB 这些知名项目中都有布隆过滤器的身影。
Hbase 提供了种类丰富的过滤器（filter）来提高数据处理的效率，用户可以通过内置或自定义的过滤器来对数据进行过滤，所有的过滤器都在服务端生效，即谓词下推（predicate push down）。这样可以保证过滤掉的数据不会被传送到客户端，从而减轻网络传输和客户端处理的压力。
ES提供了丰富多彩的查询接口，可以满足各种各样的查询要求。更多内容请参考:ELK修炼之道 Query DSL结构化查询 Query DSL是一个Java开源框架用于构建类型安全的SQL查询语句。采用API代替传统的拼接字符串来构造查询语句。目前Querydsl支持的平台包括JPA,JDO，SQL，Java Collections，RDF，Lucene，Hibernate Search。 elasticsearch提供了一整套基于JSON的查询DSL语言来定义查询。 Query DSL当作是一
这个牛轰轰的神器是布隆这位大牛在 1970 年发明的，是一个二进制向量数据结构，当时专门解决数据查询问题。可以用来告诉你 某样东西一定不存在或者可能存在。
在软件工程领域，特别是在大量依赖数据库和缓存机制的系统中，有效处理缓存未命中对于性能和可扩展性至关重要。优化缓存使用并最小化冗余数据库查询的两种高级策略是缓存空值（Null Values）和使用布隆过滤器（Bloom Filters）。本文将深入探讨这两种方法。
之前我们介绍Redis入门系列课程的时候，讲了Redis的缓存雪崩、穿透、击穿。在文章里我们说了解决缓存穿透的办法之一，就是使用布隆过滤器，但是由于并没有详细介绍什么是布隆过滤器，所以就有很多小伙伴问我——到底什么是布隆过滤器？
在开发软件时，我们经常需要判断一个元素是否在一个集合中，比如，如何判断单词的拼写是否错误（判断单词是否在已知的字典中）；在网络爬虫里，如何确认一个网址是否已经爬取过；反垃圾邮件系统中，如何判断一个邮件地址是否为垃圾邮件地址等等。
假如你的服务后台存储有大量数据，通过缓存提高查询效率，当缓存中不存某条记录再去数据库中查询，这就可以大大减少对数据库的请求压力。但是有一天某黑客构建大量不存在于缓存中的 key 发起缓存穿透攻击，在QPS足够高的情况下，有可能会把数据库压跨，这种情况下该怎么办呢？
简介： 根据技术调研的过程可以明显的体会到hbase的存储方式和数据库的存储有着明显的区别，查询的方式也有着很大不同，HBase主要是通过这种filter来对数据进行筛选。同时对于数据的体量较大（10亿级别以上的数据数据量），检索和修改的场景较多时是比较适合使用hbase。 HBase过滤器可以根据分为：列簇与列类型过滤器，行键过滤器，其他过滤器 HBase Filter 概览 查询hbase支持的filter 列表
原本有10亿个号码，现在又来了10万个号码，要快速准确判断这10万个号码是否在10亿个号码库中？
布隆过滤器是一个叫“布隆”的人提出的，本质上布隆过滤器是一种数据结构，比较巧妙的概率型数据结构（probabilistic data structure）。它本身是一个很长的二进制向量，特点是高效地插入和查询，可以用来确定 “某一条数据一定不存在或者可能存在一个集合中”。
另外ES入门，我强烈推荐这篇Elasticsearch权威搭建指南给你，非常想尽的指南手册。
在业务中,我需要给每个用户保存1w条浏览记录,之后每一次的返回值都要和历史记录做一个去重,即保证用户不会重复看到同一篇文章.
在缓存管理中，“Cache Miss Attack” 是一个重要的问题. 说白了就是我们常说的【缓存穿透】。
布隆过滤器本质上是一种概率型的数据结构，用于检索一个元素是否在集合中，它将告诉你一个数据“一定不存在或可能存在。
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。
点击上方蓝色字体，选择“设为星标” 回复”学习资料“获取学习宝典 文章来源：https://c1n.cn/my8R6 目录 简介 开源协议 界面展示 功能概述 技术选型 源码地址 简介 对于 Java 程序员来说，MyBatis、Hibernate 等都是常见的 ORM 框架，对于一些简单的 CRUD，事务支持非常不错。 但是有时候用起来可能比较繁琐，最近看到一个新的类似 ORM 的框架，具备了 ORM 框架的功能，同时也还有一点 GraphQL 语法的味道。 比 MyBatis 效率快 100 倍的
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。
前面的学习，我们知道了Redis的很多应用场景，但是最常见的还是缓存，“性能不够，缓存来凑”，在一些高并发的场景合理的使用缓存，还是可以减缓系统压力的。
其实在之前的文章【缓存，确实很香，却也很受伤！】中，对缓存穿透的引发缘由及应对策略做过简要的描述。这篇文章将对这个问题再做下额外的扩展。
什么是缓存穿透呢？它是指当用户在查询一条数据的时候，而此时数据库和缓存却没有关于这条数据的任何记录，而这条数据在缓存中没找到就会向数据库请求获取数据。它拿不到数据时，是会一直查询数据库，这样会对数据库的访问造成很大的压力。
布隆过滤器（Bloom Filter）是一种数据结构，可以快速、高效地判断一个元素是否存在于一个集合中，其特点是空间效率高且查询速度快。在日常的编程工作和项目开发中，布隆过滤器经常被用于缓存、防止缓存穿透等场景。
假设目前有一后端接口GET /userinfo/100，实际数据库内也只有最大ID为100的用户。
在简单数组或列表中插入新数据时，插入数据的索引不是从要插入的值确定的。这意味着密钥（索引）和值（数据）之间没有直接关系。因此，如果需要在数组中搜索值，则必须在所有索引中进行搜索。在哈希表中，您可以通过散列值来确定键或索引。这意味着密钥是根据值确定的，每次需要检查列表中是否存在该值时，您只需对值进行散列并搜索该密钥，查找速度非常快，时间复杂度为O(1）。
这个时候，布隆过滤器（Bloom Filter）就派上了用场。作为一种空间高效的概率型数据结构，布隆过滤器能够快速有效地检测一个元素是否属于一个集合。其应用广泛，从网络爬虫的网页去重，到数据库查询优化，乃至比特币网络的交易匹配，都离不开它的身影。
HBase 数据库默认的客户端程序是 HBase Shell，它是一个封装了 Java 客户端 API 的 JRuby 应用软件。用户可以在 HBase 的 HMaster 主机上通过命令行输入 hbase shell，即可进入 HBase 命令行环境，以命令行的方式与 HBase 进行交互。使用 quit 或 exit 命令可退出 HBase 命令行环境。
在实际开发中，会遇到很多要判断一个元素是否在某个集合中的业务场景，类似于垃圾邮件的识别，恶意ip地址的访问，缓存穿透等情况。类似于缓存穿透这种情况，有许多的解决方法，如：redis存储null值等，而对于垃圾邮件的识别，恶意ip地址的访问，我们也可以直接用 HashMap 去存储恶意ip地址以及垃圾邮件，然后每次访问时去检索一下对应集合中是否有相同数据。
这个时候，布隆过滤器（Bloom Filter）就派上了用场。 作为一种空间高效的概率型数据结构，布隆过滤器能够快速有效地检测一个元素是否属于一个集合。其应用广泛，从网络爬虫的网页去重，到数据库查询优化，乃至比特币网络的交易匹配，都离不开它的身影。
Elasticsearch支持很多查询方式，其中一种就是DSL，它是把请求写在JSON里面，然后进行相关的查询。 举个DSL例子 GET _search { "query": { "bool": { "must": [ { "match": { "title": "Search" }}, { "match": { "content": "Elasticsearch" }} ], "filter"
布隆过滤器（Bloom Filter）是由Howard Bloom在1970年提出的一种比较巧妙的概率型数据结构，它可以告诉你某种东西一定不存在或者可能存在。当布隆过滤器说，某种东西存在时，这种东西可能不存在；当布隆过滤器说，某种东西不存在时，那么这种东西一定不存在。
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