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因为布隆过滤器是一种概率型数据结构,存在非常小的误判几率,不能判断某个元素一定百分之百存在,所以只能用在允许有少量误判的场景,不能用在需要100%精确判断存在的场景)。
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从上式中可以看出,当m增大或n减小时,都会使得误判率减小,这也符合直觉。现在计算对于给定的m和n,k为何值时可以使得误判率最低。
布隆过滤器,主要需实现的目标是, 在指定的数据个数范围内,满足误判率在设定的范围内 ,误判率太高的话,无法起到过滤数据的情况,误判率不能为0。
布隆过滤器只会把正常的URL当成黑名单系统里的,但不会误报已经在黑名单里的URL。形象点说就是“宁可错杀三千不会放过一个”在讲解布隆过滤器原理之前先讲位图。 位图是bit类型的数组。
假设布隆过滤器中的hash function满足simple uniform hashing假设:每个元素都等概率地hash到m个slot中的任何一个,与其它元素被hash到哪个slot无关。
布隆过滤器 (英语: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。主要用于判断一个元素是否在一个集合中。
布隆过滤器,主要需实现的目标是, 在指定的数据个数范围内,满足误判率在设定的范围内 ,误判率太高的话,无法起到过滤数据的情况,误判率不能为0。
设计和应用布隆过滤器的方法 应用时首先要先由用户决定添加的元素数 n 和期望的误差率 P。这也是一个设计完整的布隆过滤器需要用户输入的仅有的两个参数,之后的所有参数将由系统计算,并由此建立布隆过滤器。
1、第二种:如果允许一定错误率的话,则可以用布隆过滤器的思想。
2、如果有一处不为1,那么就说明这个元素没有被添加到这个布隆过滤器中。如果都为1,就说明这个元素在布隆过滤器里面。当然,会有一定误判的概率。
3、你可以把布隆过滤器看做Java中的集合(collection),你可以往它里面添加元素,查询某个元素是否存在(就像一个HashSet)。如果布隆过滤器说没有这个元素,这个结果可能是错误的。
4、1,用数据库保存已经访问的id,但是数据库会慢一点 2,用缓存保存先过滤一下,不过会越来越大。
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