一个网站有 100 亿 url 存在一个黑名单中，每条 url 平均 64 字节。这个黑名单要怎么存？若此时随便输入一个 url，你如何快速判断该 url 是否在这个黑名单中？
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在之前的 拜托，面试官别问我「布隆」了 一文中，很多小伙伴留言说并不能看出布隆过滤器有比位图更方便，今天的文章就补充更详细一点。
如图所示，当字符串存储要加入到布隆过滤器中时，该字符串首先由多个哈希函数生成不同的哈希值，然后在对应的位数组的下表的元素设置为 1（当位数组初始化时 ，所有位置均为0）。当第二次存储相同字符串时，因为先前的对应位置已设置为1，所以很容易知道此值已经存在（去重非常方便）。
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。
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。
如果索引处的值为 True，则该元素包含在过滤后的数组中；如果索引处的值为 False，则该元素将从过滤后的数组中排除。
使用 JDK 自带的 Set 集合来进行 URL 去重，看上去效果不错，但是这种做法有一个致命了缺陷，就是随着采集的 URL 增多，你需要的内存越来越大，最终会导致你的内存崩溃。那我们在不使用数据库的情况下有没有解决办法呢？布隆过滤器！它就可以完美解决这个问题，布隆过滤器有什么特殊的地方呢？接下来就一起来学习一下布隆过滤器。
我们来看看在图像处理领域如何使用卷积神经网络来对图片进行分类。 1 让计算机做图片分类： 图片分类就是输入一张图片，输出该图片对应的类别（狗，猫，船，鸟），或者说输出该图片属于哪种分类的可能性最大。 人类看到一张图片马上就能分辨出里面的内容，但是计算机分辨一张图片就完全不一样了。同一张图片, 人类看到的是这样： 计算机看到的是这样: 一个充满像素值的数组。 所以给计算机一张图片让它对图片进行分类，就是向计算机输入一个充满像素值的数组如上图所示，数组里的每一个数字范围都是0-255，代表该点上
海量数据处理以及缓存穿透这两个场景让我认识了布隆过滤器 ，我查阅了一些资料来了解它，但是很多现成资料并不满足我的需求，所以就决定自己总结一篇关于布隆过滤器的文章。希望通过这篇文章让更多人了解布隆过滤器，并且会实际去使用它！
布隆过滤器作为一个精巧且实用的数据结构，对于后端程序员来讲，学习和理解布隆过滤器有很大的必要性。希望通过这篇文章让更多人了解布隆过滤器的原理，并且会实际去使用它！
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？
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。
在空间上相对于其他数据结构，有很大优势， 20亿的数据需要 2000000000bit/8/1024/1024 = 238 M ,如果使用数组来存储，假设每个用户 ID 占用 4个字节的空间,存储20亿用户需要 2000000000byte/4/8/1024/1024 = 7600M 的空间，是布隆过滤器的32倍。
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。
对于代码审计初学者而言,bluecms拿来练手是不二之选.对于bluecms的审计方法,我先是用了通读全文,又用回溯危险函数进行审计.对于这个远古cms的漏洞,随便看看就能找到一堆,多数是一些注入未过滤或未有单引号保护之类的.但是在昨天晚上,我发现一个很有意思的漏洞,拿出来自己记录一下,顺便给星球的初学者朋友们分享一下思路,说的不对的地方还请大佬们轻喷.
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。
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”。
我们知道检查一个元素是否在某一个集合中，使用HashSet是比较好的选择，因为在不发生Hash碰撞的情况下它的时间复杂度为常数级别，但是在数据量比较大的情况下，使用HashSet将会占用大量的内存空间。举个例子，长城防火墙有100亿个需要屏蔽的网址，来自计算机的每一次请求都要经过防火墙的过滤判断请求URL是否在黑名单中，如果我们使用HashSet来实现过滤的话，我们假设每个URL的大小为64B，那么100亿个就至少需要大约640GB的内存空间，这显然是不符合实际情况的。另一种解决方案是我们可以将URL存入关系型数据库，每次计算机发起请求我们对数据库进行exits查询，然而这种方案适用于并发量比较小的情况，若并发量较大，那么我们就需要对数据库进行集群。
过滤器（filter）正如其名，作用就是接收一个输入，通过某个规则进行处理，然后返回处理后的结果。 主要用在数据的格式化上，例如获取一个数组中的子集，对数组中的元素进行排序等。 ng内置了一些过滤器，它们是：currency(货币)、date(日期)、filter(子串匹配)、json(格式化json对象)、limitTo(限制个数)、lowercase(小写)、uppercase(大写)、number(数字)、orderBy(排序)。总共九种。 除此之外还可以自定义过滤器，这个就强大了，可以满足任何要求的
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
当你看到这个标题的时候，你也许会想我可以使用hashmap之类的来存储值，然后get就是了。又或者把数据存在数据库里然后去判断就可以了。
切勿直接使用数组的length属性，因为被删除后length属性会减少，导致遍历提前结束，删除不彻底。
前面我们【实战问题】-- 缓存穿透，缓存击穿和缓存雪崩的区别以及解决方案 提到，在防止缓存穿透的情况（缓存穿透是指，缓存和数据库都没有的数据，被大量请求，比如订单号不可能为-1，但是用户请求了大量订单号为-1的数据，由于数据不存在，缓存就也不会存在该数据，所有的请求都会直接穿透到数据库。）,我们可以考虑使用布隆过滤器，来过滤掉绝对不存于集合中的元素。
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？
前面我们提到，在防止缓存穿透的情况（缓存穿透是指，缓存和数据库都没有的数据，被大量请求，比如订单号不可能为-1，但是用户请求了大量订单号为-1的数据，由于数据不存在，缓存就也不会存在该数据，所有的请求都会直接穿透到数据库。）,我们可以考虑使用布隆过滤器，来过滤掉绝对不存于集合中的元素。
ng内置了九种过滤器，使用方法都非常简单，看文档即懂。不过为了以后不去翻它的文档，还是做一个详细的记录。
相信绝大多数同学都是这么处理请求的，这样用redis能够给mysql抵挡住大部分的请求。其实这样是存在一定的问题的
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。
接上篇 大数据小内存的排序问题 抖音二面，内存只有 2G，如何对 100 亿数据进行排序？，本篇文章讲解的是 大数据小内存的判重（去重）问题
解决方案：使用多个 Hash 算法为元素计算出多个 Hash 值，只有所有 Hash 值对应的数组中的值都为 1 时，才会认为这个元素在集合中。 2. 不支持删除元素，布隆过滤器不支持删除元素的缺陷也和 Hash 碰撞有关。给你举一个例子，假如两个元素 A 和 B 都是集合中的元素，它们有相同的 Hash 值，它们就会映射到数组的同一个位置。这时我们删除了 A，数组中对应位置的值也从 1 变成 0，那么在判断 B 的时候发现值是 0，也会判断 B 是不在集合中的元素，就会得到错误的结论
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远远超过一般的算法，缺点是有一定的误识别率和删除困难。
日常开发中，大家经常使用缓存，但是你知道大型的互联网公司面对高并发流量，要注意缓存穿透问题吗!!! 本文会介绍布隆过滤器，空间换时间，以较低的内存空间、高效解决这个问题。
我们在 Redis进阶-Redis缓存优化中 讲到了 缓存穿透 的解决防范： 比缓存空值更好的一种解决方式 布隆过滤器 ，这里我们详细讲解下。
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。
StarRocks是开源的新一代极速MPP数据库，采用全面向量化技术，充分利用CPU单核资源，将单核执行性能做到极致。本文，我们聊聊过滤操作是如何利用SIMD指令进行向量化操作。
① 首先构造n个哈希方法，每个哈希方法字符串到key值映射公式为：key = ( i * key + s) % mod，其中key从0开始，s为字符串中每个字符的ASCII值，i为这是第几个哈希方法（从1开始），mod为每个方法对应的随机数，取值在10000～20000之间。
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。
昨天学习了过滤器，它的作用在于能够过滤出满足一定条件的文件。跟着依样画葫芦，我自己也写了一个过滤器。
有这么一个数组 [{a,'123',b:'345',c:'456',d:'t12'},{a,'234',b:'345',c:'thf2',d:'t12'}], 现在希望能够通过逗号分隔搜索值的输入方式，从数组中过滤出模糊匹配的数组元素。
filter函数是数组里的一个方法，也叫过滤器，它主要起到的是过滤作用，返回符合条件表达式的数组。
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？
布隆过滤器(BloomFilter)是由只存0或1的位数组和多个hash算法, 进行判断数据一定不存在或者可能存在的算法.
一般我们用来判断一个元素是否存在，会想到用 List，Map，Set 等，会将元素先保存下来，然后进行筛选。
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
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