大家都知道,在计算机中,IO一直是一个瓶颈,很多框架以及技术甚至硬件都是为了降低IO操作而生,今天聊一聊过滤器,先说一个场景:
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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 背景 大家都知道,在计算机中,IO一直是一个瓶颈,很多框架以及技术甚至硬件都是为了降低IO操作而生,今天聊一聊过滤器,先说一个场景: 业务后端涉及数据库,当请求消息查询某些信息时,可能先检查缓存中是否有相关信息,有的话返回;如果没有的话可能就要去数据库里面查询,这时候有一个问题,如果很多请求是在请求数据库根本不存在的数据,那么数据库就要频繁响应这种不必要的IO查询。如果再多一些,数据库大多数IO都在响应这种毫无意义的请求操作,那么如何将
点击关注公众号,Java干货及时送达 作者:等不到的口琴 链接:www.cnblogs.com/Courage129/p/14337466.html 大家都知道,在计算机中,IO一直是一个瓶颈,很多框架以及技术甚至硬件都是为了降低IO操作而生,今天聊一聊过滤器,先说一个场景: 我们业务后端涉及数据库,当请求消息查询某些信息时,可能先检查缓存中是否有相关信息,有的话返回,如果没有的话可能就要去数据库里面查询,这时候有一个问题,如果很多请求是在请求数据库根本不存在的数据,那么数据库就要频繁响应这种不必要的IO
在我们工作中,如果遇到如网页 URL 去重、垃圾邮件识别、大集合中重复元素的判断一般想到的是将集合中所有元素保存起来,然后通过比较确定。如果通过性能最好的Hash表来进行判断,那么随着集合中元素的增加,我们需要的存储空间也会呈现线性增长,最终达到瓶颈。
假如有一个15亿用户的系统,每天有几亿用户访问系统,要如何快速判断是否为系统中的用户呢?
1.jQuery原型对象解密 jQuery里面的大部分API都是在jQuery的原型对象上定义的。jQuery源码中对原型对象做了简写的处理。也就是说:jQuery.fn === jQuery.pro
今天我要给大家分享一些自己日常学习到的一些知识点,并以文字的形式跟大家一起交流,互相学习,一个人虽可以走的更快,但一群人可以走的更远。
为了解决布隆过滤器不能删除元素的问题,布谷鸟过滤器横空出世。论文《Cuckoo Filter:Better Than Bloom》作者将布谷鸟过滤器和布隆过滤器进行了深入的对比。相比布谷鸟过滤器而言布隆过滤器有以下不足:查询性能弱、空间利用效率低、不支持反向操作(删除)以及不支持计数。
1.shuffle将数组打乱 <?php $my_array = array("a" => "Dog", "b" => "Cat", "c" => "Horse"); shuffle($my_arra
数组和链表分别代表了连续空间和不连续空间的最基础的存储方式,它们是线性表(Linear List)的典型代表。其他所有的数据结构,比如栈、队列、二叉树、B+ 树等,都不外乎是这两者的结合和变化。以栈为例,它本质就是一个限制了读写位置的数组,特点是只允许后进先出。
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。
近期在做推荐系统中已读内容去重的相关内容,刚好用到了布隆过滤器,于是写了一篇文章记录分享一下。
何为高阶函数?一个函数就可以接收另一个函数作为参数或者返回值为一个函数,这种函数就称之为高阶函数。
根据用户需求,总结文章内容,提供摘要。
转自:https://blog.csdn.net/csuwubing/article/details/79259749
本博客内曾已经整理过十道海量数据处理面试题与十个方法大总结。接下来,本博客内会重点分析那些海量数据处理的方法,并重写十道海量数据处理的面试题。如果有任何问题,欢迎不吝指正。谢谢。
函数式编程的理念:把函数当成变量来用,关注于描述问题而不是怎么实现(这样可以让代码更易读)
使用 Array.from()创建一个新的数组,该数组与将要生成的块的数量相匹配。 使用 Array.prototype.slice() 将新数组的每个元素映射到长度为 size的块。 如果原始的数组不能被均匀的分割,最后的一块将包含剩余的元素。
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。
usleep() 函数延迟代码执行若干微秒。 unpack() 函数从二进制字符串对数据进行解包。 uniqid() 函数基于以微秒计的当前时间,生成一个唯一的 ID。 time_sleep_until() 函数延迟代码执行直到指定的时间。 time_nanosleep() 函数延迟代码执行若干秒和纳秒。 sleep() 函数延迟代码执行若干秒。 show_source() 函数对文件进行语法高亮显示。 strip_whitespace() 函数返回已删除 PHP 注释以及空白字符的源代码文件。 pack() 函数把数据装入一个二进制字符串。 ignore_user_abort() 函数设置与客户机断开是否会终止脚本的执行。 highlight_string() 函数对字符串进行语法高亮显示。 highlight_file() 函数对文件进行语法高亮显示。 get_browser() 函数返回用户浏览器的性能。 exit() 函数输出一条消息,并退出当前脚本。 eval() 函数把字符串按照 PHP 代码来计算。 die() 函数输出一条消息,并退出当前脚本。 defined() 函数检查某常量是否存在。 define() 函数定义一个常量。 constant() 函数返回常量的值。 connection_status() 函数返回当前的连接状态。 connection_aborted() 函数检查是否断开客户机。 zip_read() 函数读取打开的 zip 档案中的下一个文件。 zip_open() 函数打开 ZIP 文件以供读取。 zip_entry_read() 函数从打开的 zip 档案项目中获取内容。 zip_entry_open() 函数打开一个 ZIP 档案项目以供读取。 zip_entry_name() 函数返回 zip 档案项目的名称。 zip_entry_filesize() 函数返回 zip 档案项目的原始大小(在压缩之前)。 zip_entry_compressionmethod() 函数返回 zip 档案项目的压缩方法。 zip_entry_compressedsize() 函数返回 zip 档案项目的压缩文件尺寸。 zip_entry_close() 函数关闭由 zip_entry_open() 函数打开的 zip 档案文件。 zip_close() 函数关闭由 zip_open() 函数打开的 zip 档案文件。 xml_set_unparsed_entity_decl_handler() 函数规定在遇到无法解析的实体名称(NDATA)声明时被调用的函数。 xml_set_processing_instruction_handler() 函数规定当解析器在 xml 文档中找到处理指令时所调用的函数。 xml_set_object() 函数允许在对象中使用 xml 解析器。 xml_set_notation_decl_handler() 函数规定当解析器在 xml 文档中找到符号声明时被调用的函数。 xml_set_external_entity_ref_handler() 函数规定当解析器在 xml 文档中找到外部实体时被调用的函数。 xml_set_element_handler() 函数建立起始和终止元素处理器。 xml_set_default_handler() 函数为 xml 解析器建立默认的数据处理器。 xml_set_character_data_handler() 函数建立字符数据处理器。 xml_parser_set_option() 函数为 xml 解析器进行选项设置。 xml_parser_get_option() 函数从 xml 解析器获取选项设置信息。 xml_parser_free() 函数释放 xml 解析器。 xml_parser_create() 函数创建 xml 解析器。 xml_parser_create_ns() 函数创建带有命名空间支持的 xml 解析器。 xml_parse_into_struct() 函数把 xml 数据解析到数组中。 xml_parse() 函数解析 xml 文档。 xml_get_error_code() 函数获取 xml 解析器错误代码。 xml_get_current_line_number() 函数获取 xml 解析器的当前行号。 xml_get_current_column_number() 函数获取 xml 解析器的当前列号。 xml_get_current_byte_index() 函数获取 xml 解析器的当前字节索引。 xml_error_string() 函数获取 xml 解析器的错误描述。 utf8_enc
牙哥所在部门是做广告系统的,所在小组主要做广告外投,即下图中 DSP 部分,当用户浏览媒体时,媒体通过 SSP 将曝光请求通过 ADX 发送给 DSP,DSP 通过 DMP 进行人群定向,对目标人群进行广告竞价,更好地为广告主带来收益
strip_whitespace() 函数返回已删除 PHP 注释以及空白字符的源代码文件。
前言 上一篇内容 已经对于Jquery 有了一些认识, 包括Jquery的选择器和DOM对象, 那么这一篇继续来看下Jquery中很实用的Jquery对于数组的操作. Jquery中对数组的操作大致有以下几种形式: each(迭代), map(转换), grep(筛选), 合并等. 1,迭代(each) jQuery.each( object, callback ) 返回值:Object 说明: 通用例遍方法,可用于例遍对象和数组。 注意: 传入的第一个参数可以是数组或者对象.如果数组,则遍历数组中的每一
导读 在追求高效率营销系统运作的过程中,黑名单管理是一个不可忽视的环节。传统的黑名单处理方式可能面临效率低下和扩展性差的问题。本文将深入探讨一种创新的解决方案:位图的应用。位图以其卓越的空间效率和处理速度,提供了一种优化黑名单管理的新思路。本文将详细分析位图在营销系统黑名单中的应用,探讨它如何改进数据处理流程,以及实现对大规模黑名单的高效管理。这一技术的引入,不仅提升了系统性能,还为数据处理领域带来了新的启示。
前几天我们讲到了缓存的读写策略(你一定要掌握这种缓存读写策略,开发必备)以及如何搭建高可用缓存系统(分布式缓存高可用方案,我们都是这么干的),都是为了能在基础架构上让我们的缓存命中率能更高,防止大量的请求直接穿透我们的后端存储系统例如MySQL数据库,造成数据库的带宽和连接骤升,从而拖垮我们的整个业务。
把arr4添加到arr3的尾部,可以看到,只是2个数组的追加,不会合并数组,去掉重复元素
作者:废物大师兄 来源:www.cnblogs.com/cjsblog/p/11613708.html
Bit-map的基本思想就是用一个bit位来标记某个元素对应的Value,而Key即是该元素。由于采用了Bit为单位来存储数据,因此在存储空间方面,可以大大节省。(PS:划重点 节省存储空间)
https://www.cnblogs.com/qdhxhz/p/11237246.html
哪些可以作为Stream流使用? 1 继承Collection的List和Set List<String> str = new ArraryList<>(); Stream<String> stream = str.stream(); 2 数组借助Stream.of(xx) Integer[] arr = {1,2,3,4}; Stream<Integer> array = Stream.of(arr); 3 Map是不行的,可以用他的keySet() valueSet() Map<Str
算法背景 如果想判断一个元素是不是在一个集合里,一般想到的是将集合中所有元素保存起来,然后通过比较确定。链表、树、散列表(又叫哈希表,Hash table)等等数据结构都是这种思路,存储位置要么是磁盘,要么是内存。很多时候要么是以时间换空间,要么是以空间换时间。 在响应时间要求比较严格的情况下,如果我们存在内里,那么随着集合中元素的增加,我们需要的存储空间越来越大,以及检索的时间越来越长,导致内存开销太大、时间效率变低。 此时需要考虑解决的问题就是,在数据量比较大的情况下,既满足时间要求,又满足空间的要求。
jq 就像sedJSON 数据一样 - 您可以使用它来切片、过滤、映射和转换结构化数据,就像 ,sed和 朋友让您玩文本一样容易。awkgrep
目的是帮助你在需要处理数组的时候在这些特性之间做出选择。如果你还不知道.reduce()和.flatMap(),这里将向你解释它们。
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。
解释:如果参数text值为null或者undefined,则返回空字符串;否则就通过replace()方法传入对应正则进行匹配替换。这里rtrim参数变量是在源码开头就定义好的的一个正则表达式变量rtrim = /^[\s\uFEFF\xA0]+|[\s\uFEFF\xA0]+$/g;。
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。
掌握了不同数据结构的特点,可以让你在面对不同问题时,采用合适的数据结构处理,达到事半功倍的效果。
今天是Python专题第6篇文章,给大家介绍的是Python当中三个非常神奇的方法:map、reduce和filter。
当需要判断一个元素是否存在于海量数据集合中,不仅查找时间慢,还会占用大量存储空间,接下来看一下布隆过滤器如何解决这个问题
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。
五、高阶函数 原文:Higher-Order Functions 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 部分参考了《JavaScript 编程精解(第 2 版)》 Tzu-li and Tzu-ssu were boasting about the size of their latest programs. ‘Two-hundred thousand lines,’ said Tzu-li, ‘not counting comments!’ Tzu-ssu re
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当进行元素判断时,查询此元素的几个哈希位置上的值是否为 1,如果全部为 1,则表示此值存在,如果有一个值为 0,则表示不存在。因为此位置是通过 hash 计算得来的,所以即使这个位置是 1,并不能确定是那个元素把它标识为 1 的,因此布隆过滤器查询此值存在时,此值不一定存在,但查询此值不存在时,此值一定不存在。
我们在上一个节Go复合类型之数组类型提到过,数组作为最基本同构类型在 Go 语言中被保留了下来,但数组在使用上确有两点不足:固定的元素个数,以及传值机制下导致的开销较大。于是 Go 设计者们又引入了另外一种同构复合类型:切片(slice),来弥补数组的这两处不足。
它们两的相同点是:它们都存在误判的情况。例如,使用哈希表时,不同元素的哈希值可能相同,所以这样就产生误判了;而布隆过滤器的特征是,当布隆过滤器说,某个数据存在时,这个数据可能不存在;当布隆过滤器说,某个数据不存在时,那么这个数据一定不存在。
看了这篇文章,你就会高阶函数了,是不是听起来很牛?高阶函数,听起来很高级,其实是很接地气,大家经常会用到的东西,比如filter,map,回调函数。
说到 Stream 便容易想到 I/O Stream ,而实际上,谁规定 “ 流 ” 就一定是 “IO 流 ” 呢?在 Java 8 中,得益
LevelDB 是一个单机的 KV 存储引擎,但没有使用传统的平衡查找树以平衡读写性能,而是使用了 LSM-tree 结构来组织数据,牺牲部分读性能来换取较高的写吞吐。下面来对照一张图来介绍 LSM-tree 在不同存储介质上的组织方式。
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