陶瓷过滤器 布隆过滤器既然有错误率，为什么还能应用在key-value系统中？

布隆过滤器既然有错误率，为什么还能应用在key-value系统中？

Bloom过滤器的特点是会有误报，但不会有漏报。也就是说，对于Bloom filter验证的数据文件，它可能不包含您要查找的数据项，但是包含您要查找的数据项的数据文件将被返回。在key-value系统中，bloom会返回数据文件，过滤器返回的数据文件还需要检查内容，以知道是否有所需的数据，从而保证执行结果的正确性和完整性。

因此，键值系统不会因此出错，只需访问更多的数据文件即可。

在数据量大的键值系统中，建立统一的b树索引的成本很高，维护成本也很高，所以Bloom filter的性能最好。

redis布隆过滤器和bitmap区别？

redis bloom filter的功率为1000，bitmap的功率为1100。不同的是动力不一样

比如根据历史气象统计，我们可以看到气候变化，总结防洪防灾的规律。比如利用交通数据，根据大数据得到低估的高峰时间点，然后根据数据，根据下一年的时间节点，科学安排运力。一些平台会根据大数据在某个时间节点涨价[我要安静]。也有一些非法手段通过你的大数据知道你的很多个人信息。所以这是一把双刃剑，数据平台已经非常强大，而且相关的立法管理还不完善，请大家多注意保护自己的隐私。

大家对于大数据怎么看？

请记住，您可以制作一个程序，例如查找定点单词。我只是不记得了。人们真的很蠢。

给你一个含有1亿个QQ号码的文件，如何快速的查找某个QQ号码？

当然不是。

如果数据库有问题，我们应该根据系统对数据库的读写压力来决定。

通常当用户达到一定水平后，我们会根据系统的业务特点进行相应的技术架构调整和服务器扩展。让我简单介绍一下常见的中小互联网公司的数据扩展过程。其过程大致如下：

单实例数据库--->读写分离--->缓存服务--->多实例数据库--->多实例缓存--->冷热分离--->数据平台沉淀--->分布式搜索引擎

当然，这个过程不是很严谨，但也很复杂非常粗糙。不同的业务系统需要不同的拆分和数据扩展方法。有些人甚至喜欢使用服务器本身的内存来缓存一些数据。这里只是一个简单的解释，当系统给数据库带来压力时，我们应该继续做技术跟进。当然，随着业务系统的发展，技术架构往往是解耦的。技术架构和业务架构相辅相成。

这里是一个简单的帖子，提供了一个常见的基本互联网架构图：

如果您对系统架构设计感兴趣，请注意或查看我以前的答案。有信息共享。谢谢

两个月就够了。

这两个月大致分为八周（56天）

第一周和第二周：

学习基础知识的主要方法是看Java编程思想，用Java实现各种数据结构，多做些事情，敲出每个知识点。

第三，四周：

关于项目，做一些简单的java项目，了解SSH框架。一两个星期就够了。

第5周：

学习Java的高级功能很困难，但实际情况并不多。如果你不明白，就看大牛的科技博客吧。

第6周：

阅读《深入了解Java虚拟机》一书，了解Java的运行机制。

第7、8周：

阅读和编写优秀项目的源代码，阅读GitHub上的代码，并了解一些常见Java类的实现。

陶瓷过滤器 布隆过滤器解决缓存穿透 redis雪崩和穿透的解决方法

版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，本站不承担相关法律责任.如有侵权/违法内容,本站将立刻删除。