布隆过滤器
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布隆过滤器（Space/Time Trade-offsin Hash Coding with Allowable Errors）
布隆过滤器起源于1970年发表的一篇Space/Time Trade-offsin Hash Coding with Allowable Errors的论文，该论文主要就可容错哈希编码的时间复杂度和空间复杂度进行了探讨，本文对该论文中提到的两个方法做了简单的说明，抛砖引玉。
如何利用 java 实现一个布隆过滤器？
布隆过滤器（Bloom Filter）是1970年由布隆提出来的。它实际上是由一个很长的二进制数组+一系列hash算法映射函数，用于判断一个元素是否存在于集合中。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比一般的算法要好的多
java 实现布隆过滤器
布隆过滤器（Bloom Filter）是1970年由布隆提出来的。 它实际上是由一个很长的二进制数组+一系列hash算法映射函数，用于判断一个元素是否存在于集合中。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比一般的算法要好的多
缓存穿透利器之「布隆过滤器」
现代计算机用二进制（bit，位）作为信息的基础单位，1 个字节等于 8 位，例如big字符串是由 3 个字节组成，但实际在计算机存储时将其用二进制表示，big分别对应的 ASCII 码分别是 98、105、103，对应的二进制分别是 01100010、01101001 和 01100111。
vivo 短视频推荐去重服务的设计实践
vivo短视频在视频推荐时需要对用户已经看过的视频进行过滤去重，避免给用户重复推荐同一个视频影响体验。在一次推荐请求处理流程中，会基于用户兴趣进行视频召回，大约召回2000~10000条不等的视频，然后进行视频去重，过滤用户已经看过的视频，仅保留用户未观
Redis 布隆（Bloom Filter）过滤器原理与实战讲解
布隆过滤器 (Bloom Filter)是由 Burton Howard Bloom 于 1970 年提出，它是一种 space efficient 的概率型数据结构，用于判断一个元素是否在集合中。 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。
听说你的服务经常被打崩？试试布隆过滤器（Bloom Filter）
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。它的优点是空间效率和查询时间都比一般的算法要好的多，缺点是有一定的误识别率和删除困难。
【实战问题】-- 布隆过滤器的三种实践：手写，Redission 以及 Guava（2）
前面我们已经讲过布隆过滤器的原理【实战问题】-- 缓存穿透之布隆过滤器（1），都理解是这么运行的，那么一般我们使用布隆过滤器，是怎么去使用呢？如果自己去实现，又是怎么实现呢？
【实战问题】-- 缓存穿透之布隆过滤器（1）
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
布隆过滤器是个啥！
Bloom Filter是一个占用空间很小、效率很高的随机数据结构，它由一个bit数组和一组Hash算法构成。
布隆过滤器你值得拥有的开发利器
在程序的世界中，布隆过滤器是程序员的一把利器，利用它可以快速地解决项目中一些比较棘手的问题。如网页 URL 去重、垃圾邮件识别、大集合中重复元素的判断和缓存穿透等问题。
