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
查询性能:布隆过滤器查询性能弱,原因是使用了多个hash函数,内存跨度大,缓存行命中率低。布谷鸟过滤器访问内存次数低,效率相对高。
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
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。
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:
来源:www.cnblogs.com/Courage129/p/14337466.html
今天小面就和大家来聊一下布隆!!!他可以开盾,大招起飞!可保人可开团!!!......
Redis提供了三种强大数据结构:HyperLogLog,布隆过滤器和布谷鸟过滤器。本文讨论布隆过滤器:
当我们谈论到redis缓存穿透问题的时候,其中一个解决方法就是使用布隆过滤去,那么布隆过滤器到底是什么呢? 关注公主号thisjava,今天就带大家初识布隆过滤器
之前我们聊过 LevelDB 中的布隆过滤器,它利用一组哈希函数和一块内存可以表示一个数据集,并支持对集合中数据条目的有无进行快速查询。它虽有一定误报率,但是只使用相当小的内存,因此在特定场景下特别好用。不过它有一个显著的缺陷——不支持删除。本文我们介绍一种新的数据结构:布谷鸟过滤器,在紧凑的使用内存同时,支持删除。本着刨根问底的精神,我们从最基础的哈希说起。
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。
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。
陈彦宇,通辽州可汗市人,三年前突破筑基期,在去往天道剑宗的路上被凶人掳走,待醒来时已经出现在了万法仙门里。当时身边站着一个声音像极了绑架自己的凶人的人,他自称是万法仙门教研室主任。据那人描述当时正在行侠仗义,发现陈彦宇被邪恶的天道剑宗的邪修抓住,便怒从心生,与其大战了三百回合,最后解救下自己,同时并且为了补偿自己便强行将自己收入门下。
通过redis-cli -p 6379 连上后输入bf可以看到多了很多bf、cf的命令
过滤器在数据科学中的应用十分广泛,包括数据库查询、数据快速检索,数据去重等等。过滤器的出现是为了解决在大量数据的环境下,能够更好更快的(节省计算资源或者存储资源)筛查数据的需求。实际的应用场景有:
LSM-Tree(Log Structured Merge Tree)是数据库领域内较高效的key-value存储结构,被广泛应用于工业界数据库系统,如经典的单机kv数据库LevelDB、RocksDB,以及被诸多分布式NewSQL作为底层存储引擎。 本期将由腾讯云数据库高级工程师韩硕来为大家分享基于LSM-Tree存储的数据库性能改进,重点介绍近年来学术界对LSM-Tree的性能改进工作,并探讨这些改进措施在工业界数据库产品中的应用情况以及落地的可能性。以下是分享实录: LSM-Tree基本结构 LS
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。
Redis 是当前最流行的 NoSQL数据库。Redis主要用来做缓存使用,在提高数据查询效率、保护数据库等方面起到了关键性的作用,很大程度上提高系统的性能。当然在使用过程中,也会出现一些异常情景,导致Redis失去缓存作用。
来源 | OSCHINA 社区 作者 | 京东云开发者-京东物流 陈昌浩 原文链接:https://my.oschina.net/u/4090830/blog/6863647 1 导读 Redis 是当前最流行的 NoSQL 数据库。Redis 主要用来做缓存使用,在提高数据查询效率、保护数据库等方面起到了关键性的作用,很大程度上提高系统的性能。当然在使用过程中,也会出现一些异常情景,导致 Redis 失去缓存作用。 2 异常类型 异常主要有 缓存雪崩 缓存穿透 缓存击穿。 2.1 缓存雪崩 2.1.1 现
看了这个话题,我相信很多人都会说,这还不简单。某用户参加了某优惠活动,购买了某商品等,数据库中肯定有对应记录吧。查询一下不久好了!
贰零贰肆年的第一篇Blog,也是Redis缓存三大问题的第三篇,继第一篇发布已经过去一个半月的时间,期间还有热情的小伙伴催更(hahaha~
大家都知道,计算机的瓶颈之一就是IO,为了解决内存与磁盘速度不匹配的问题,产生了缓存,将一些热点数据放在内存中,随用随取,降低连接到数据库的请求链接,避免数据库挂掉。需要注意的是,无论是击穿还是后面谈到的穿透与雪崩,都是在高并发前提下,当缓存中某一个热点key失效,
朋友张三给我讲了一个故事,还给我简单谈了谈redis的常见面试问题以及解决思路。张三某日去一家闻名小镇的苍蝇馆子吃饭,碰巧今天小镇有活动,张三一行人见状抓紧前行...
日常开发中,一个常见需求是判断一个元素是否在一个集合中。比如当你在浏览器中输入一个网址的时候,浏览器会判断网址是否在黑名单里。通常的解决方案是直接查询数据库,看看是否存在相关的记录,不过这往往会比较慢,于是我们又会引入缓存来提升速度,可是当数据比较多的时候,缓存会消耗大量的内存。有没有既速度快又节省内存的解决方案呢?本文介绍一种算法:布隆过滤器(Bloom filter)。
大家都知道,计算机的瓶颈之一就是IO,为了解决内存与磁盘速度不匹配的问题,产生了缓存,将一些热点数据放在内存中,随用随取,降低连接到数据库的请求链接,避免数据库挂掉。需要注意的是,无论是击穿还是后面谈到的穿透与雪崩,都是在高并发前提下 ,当缓存中某一个热点key失效,
在今天的计算机科学和分布式系统中,哈希算法是一项关键技术,它被广泛用于数据存储和检索。本篇博客将重点介绍布谷鸟哈希算法和分布式哈希表的原理,以及如何在 Python 中实现它们。每一行代码都将有详细的注释,以帮助你理解算法的实现。
朋友张三给小面讲了一个故事,还给我简单谈了谈redis的常见面试问题以及解决思路。张三某日去一家闻名小镇的苍蝇馆子吃饭,碰巧今天小镇有活动,张三一行人见状抓紧前行...
缓存雪崩指数据未预热加载到缓存中,或者缓存在同一时间大量过期,或者分布式缓存服务例如Redis宕机,导致所有请求都查询数据库,从而导致数据库CPU和内存负载过高,甚至数据库宕机,会引起一系列连锁反应,造成整个系统崩溃。
上述场景,可以简单抽象为曝光去重,就是用户看过的 feeds1、feeds2、feeds3 ...... 等,如何保证在用户下次进入系统时不会再次出现呢?今天,我们就来探讨下几种实现方案吧。
选自blog.bradfieldcs 作者:Tyler Elliot Bettilyon 机器之心编译 哈希算法一直是索引中最为经典的方法,它们能高效地储存与检索数据。但在去年 12 月,Jeff Dean 与 MIT 等研究者将索引视为模型,探索了深度学习模型学习的索引优于传统索引结构的条件。本文首先将介绍什么是索引以及哈希算法,并描述在机器学习与深度学习时代中,如何将索引视为模型学习比哈希算法更高效的表征。 2017 年 12 月,谷歌和麻省理工学院的研究人员发表了一篇研究论文 The Case for
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
缓存是互联网应用中不可或缺的一部分。而提到缓存,就不得不提它的三个经典问题——缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩,我称它们为缓存问题三兄弟。
微服务架构中网关层属于业务方能处理用户请求的第一层,网关设计是否合理直接影响到整个系统的稳定性、吞吐量和安全性。基于微服务架构的分层原则,我们尽量在网关层处理整个系统的通用业务逻辑,网关层尽可能的“薄”一些。
在Redis 缓存击穿(失效)、缓存穿透、缓存雪崩怎么解决?中我们说到可以使用布隆过滤器避免「缓存穿透」。
来源:blog.csdn.net/liweisnake/article/details/104779497
2013年4月,一本普通的破案小说“The Cuckoo’s Calling”(中文译名:《布谷鸟的呼唤》)上市了,作者是Robert Galbraith,一名前便衣警察,2003年褪下军装,进入私人保安行业。直到7月中,还几乎没有什么人知道Robert Galbraith是谁,这本书在整个英国零售书商上也只卖出了449本,在全球知名的网上书店亚马逊英国站只排名5076位。书评商们对该书的评价是:“文笔不错,故事也吸引人,但是并不突出”,又有出版社之前拒绝了这本书。 然而一夜之间,一个消息改变了一切,在亚马
作者:lynhlzou,腾讯 IEG 后台开发工程师 孙子云:“上兵伐谋,其次伐交,其次伐兵,其下攻城”,最上乘行军打仗的方式是运用谋略,下乘的方式才是与敌人进行惨烈的厮杀。同样的,在程序设计中,解决问题的办法有很多种,陷入到与逻辑进行贴身肉搏的境况实属下下之策,而能运用优秀合理的算法才是”伐谋”的上上之策。 算法的思想精髓是值得深入研究和细细品味的,本宝典总结了服务器开发设计过程中涉及到的一些常用算法,试图尽量以简洁的文字和图表来解释和说明其中的思想原理,希望能给大家带来一些思考和启示。 思维导图
开发者在程序设计时,擅于运用优秀合理的算法相较于被动陷入逻辑之沼潭,是更被推荐的上上之策。算法的思想精髓是值得每个开发者深入研究和细细品味。本文总结腾讯游戏、微信红包等腾讯王牌的后台开发在设计过程中涉及到的一些常用算法,试图尽量以简洁的文字和图表来解释和说明其中的思想原理,希望能给大家带来一些思考和启示。
一方面是因为自己目前还没遇到相对稳定且通用的 CTF 平台,另一方面也是觉得 CTF 平台是一个很好的学习机会。因为CTF平台需要处理诸如高并发、竞争、流控等问题,当中涉及到不少我未曾接触的技术问题。
**既然能够直接用现成的,又何必自己重新造轮子呢**。最后决定还是采用接入反爬系统的爬虫组件。爬虫系统提供了两种方案如下:
本系列为 CMU 15-445 Fall 2022 Database Systems 数据库系统 [卡内基梅隆] 课程重点知识点摘录,附加个人拙见,同样借助CMU 15-445课程内容来完成MIT 6.830 lab内容。
缓存的击穿、穿透和雪崩,对于这三大缓存的问题,有很多人背过了八股文式的解决方案,面试也能答上一二,却少有人能把思路给理清的。
7月份,纽约大学(NYU)博士后Naomi Saphra撰写了一篇题为“Interpretability Creationism”,从进化论的角度解释了随机梯度下降(SGD)与深度学习之间的关系,解读视角发人深思。
哈希表这个数据结构相信各位都不陌生,无论是高级语言,还是各大数据库底层实现都不离开它,所以本文我想来聊聊我个人对哈希表的一些看法,同时也是对哈希表这个知识点做一次系统性的梳理和总结。
面试前还是很有必要针对性的刷一些题,很多朋友的实战能力很强,但是理论比较薄弱,面试前不做准备是很吃亏的。这里整理了很多面试常考的一些面试题,希望能帮助到你面试前的复习并且找到一个好的工作,也节省你在网上搜索资料的时间来学习。
Hexo 搭建博客系列文章发出后,有不少读者都创建了自己的博客。然而新建的博客一般没什么人访问,渐渐作者也没有了写作的意愿,最后博客就荒废了。 现在既然有人一起新建了博客,又都有着学习编程的共同目标,那何不交换个链接,没事互相交流下,没准儿就搭上个共同学习的小伙伴呢。 欢迎各位在留言里写下自己的博客地址。 目前已收到的地址: 大懒虫:liangwenhao.cn Austin:uaustin.github.io Cc:huangming.work 小白:xiaoxi666.github.io 如果我是小阮:
运行结果: 匿名内部类访问其外部类方法 动物 布谷鸟 从以上两个实例中可知,匿名类表达式包含以下内部分:
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