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Redis缓存三大问题解析,看完保你面试能造火箭,工作能拧螺丝。

发布时间:2020-12-26 05:06:53 所属栏目:运营 来源:网络整理
导读:副标题#e# 前言 日常的开发中,无不都是使用数据库来进行数据的存储,由于一般的系统任务中通常不会存在高并发的情况,所以这样看起来并没有什么问题。 ?面试10家公司,收获9个offer,2020年PHP 面试问题 一旦涉及大数据量的需求,如一些商品抢购的情景,或

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以上只是画了布隆过滤器的很小很小的一部分,实际布隆过滤器是非常大的数组(这里的大是指它的长度大,并不是指它所占的内存空间大)。

那么一个数据是怎么存进布隆过滤器的呢?

当一个数据进行存入布隆过滤器的时候,会经过如干个哈希函数进行哈希(若是对哈希函数还不懂的请参考这一片[]),得到对应的哈希值作为数组的下标,然后将初始化的位数组对应的下标的值修改为1,结果图如下:

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当再次进行存入第二个值的时候,修改后的结果的原理图如下:

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所以每次存入一个数据,就会哈希函数的计算,计算的结果就会作为下标,在布隆过滤器中有多少个哈希函数就会计算出多少个下标,布隆过滤器插入的流程如下:

  1. 将要添加的元素给m个哈希函数
  2. 得到对应于位数组上的m个位置
  3. 将这m个位置设为1

那么为什么会有误判率呢?

假设在我们多次存入值后,在布隆过滤器中存在x、y、z这三个值,布隆过滤器的存储结构图图如下所示:

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当我们要查询的时候,比如查询a这个数,实际中a这个数是不存在布隆过滤器中的,经过2哥哈希函数计算后得到a的哈希值分别为2和13,结构原理图如下:

(编辑:PHP编程网 - 湛江站长网)

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