当用户想要查询一个数据，发现redis内存数据库没有，出现缓存未命中，于是转向持久层数据库查询。发现也没有，于是本次查询失败。当用户很多的时候，缓存都没有命中，于是都去请求了持久层数据库，给持久层数据库造成很大的压力，这就是缓存穿透。　　于是我们就需要有一个能实现“快速判断是否存在”的方案，在确定不存在时就不在去后...

 #下面给出python的实现，使用murmurhash算法importmmh3frombitarrayimportbitarray#zhihu_crawler.bloom_filter#Implementasimplebloomfilterwithmurmurhashalgorithm.#Bloomfilt...

一、应用场景网页爬虫对URL去重，避免爬取相同的URL地址；反垃圾邮件，从数十亿个垃圾邮件列表中判断某邮箱是否垃圾邮箱；GoogleChrome使用布隆过滤器识别恶意URL；Medium使用布隆过滤器避免推荐给用户已经读过的文章；GoogleBigTable，ApacheHBbase和ApacheCassandra使用...

结    构二进制召回率100%方    法哈希函数1 简介2 计算方法3 优点缺点4 简单例子编辑Bloomfilter是由HowardBloom在1970年提出的二进制向量数据结构，它具有很好的空...

工作需要使用python处理mongodb数据库两亿数据量去重复，需要在大数据量下快速判断数据是否存在参考资料:https://segmentfault.com/q/1010000000613729网上了解到BloomFilter，Bloomfilter是由HowardBloom在1970年提出的二进制向量数据结构，它...

Python分布式爬虫打造搜索引擎Scrapy精讲—将bloomfilter(布隆过滤器)集成到scrapy-redis中，判断URL是否重复 布隆过滤器(BloomFilter)详解 基本概念如果想判断一个元素是不是在一个集合里，一般想到的是将所有元素保存起来，然后通过比较确定。链表，...

  布隆过滤器是一种概率空间高效的数据结构。它与hashmap非常相似，用于检索一个元素是否在一个集合中。它在检索元素是否存在时，能很好地取舍空间使用率与误报比例。即BloomFilter是会误判的，它只会把不存在于集合中的元素误判成存在于集合中，而不会把存在于集合中的元素误判成不存在集合中。正是由...

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，Hashtable）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...

　　　　Bloomfilter是由HowardBloom在1970年提出的二进制向量数据结构，它具有很好的空间和时间效率，被用来检测一个元素是不是集合中的一个成员。如果检测结果为是，该元素不一定在集合中；但如果检测结果为否，该元素一定不在集合中。因此Bloomfilter具有100%的召回率。这样每个检测请求返回有&l...