布隆过滤器解决缓存穿透 redis布隆过滤器和bitmap区别？
redis布隆过滤器和bitmap区别？
redis bloom过滤器的功率为1000，位图的功率为1100。不同的是redis bloom filter的功能不同于bitmap
bloom filter的特点是误报但没有漏报，也就是说，对于bloom filter，经过filter验证的数据文件可能不包含您要查找的数据项，而是包含您要查找的数据项的数据文件寻找必须返回。在key-value系统中，bloomfilter返回的数据文件仍然需要检查内容，以知道所需的数据是否存在，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。
布隆过滤器既然有错误率，为什么还能应用在key-value系统中？
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？
你好，你应该是一个程序员像我一样。涉及Java和web。有一个replace（）方法，后跟两个参数，用于“set and replace”和用“*”替换一些“敏感词”。具体技术可以关注我，我带你去学技术！@很难找到新的高质量数据作品，但是关注它们并重新发布它们是不好的
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。谢谢您
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