redis布隆過濾器和bitmap區(qū)別？redis bloom過濾器的功率為1000，位圖的功率為1100。不同的是redis bloom filter的功能不同于bitmapbloom filter

redis布隆過濾器和bitmap區(qū)別？

redis bloom過濾器的功率為1000，位圖的功率為1100。不同的是redis bloom filter的功能不同于bitmap

bloom filter的特點是誤報但沒有漏報，也就是說，對于bloom filter，經(jīng)過filter驗證的數(shù)據(jù)文件可能不包含您要查找的數(shù)據(jù)項，而是包含您要查找的數(shù)據(jù)項的數(shù)據(jù)文件尋找必須返回。在key-value系統(tǒng)中，bloomfilter返回的數(shù)據(jù)文件仍然需要檢查內(nèi)容，以知道所需的數(shù)據(jù)是否存在，從而保證執(zhí)行結(jié)果的正確性和完整性。

因此，鍵值系統(tǒng)不會因此出錯，只需訪問更多的數(shù)據(jù)文件即可。

在數(shù)據(jù)量大的鍵值系統(tǒng)中，建立統(tǒng)一的b樹索引的成本很高，維護成本也很高，所以Bloom filter的性能最好。

布隆過濾器既然有錯誤率，為什么還能應(yīng)用在key-value系統(tǒng)中？

布魯姆過濾器由布魯姆于1970年提出。它實際上是一個很長的二進制向量和一系列隨機映射函數(shù)。Bloom過濾器可用于檢索元素是否在集合中。它的優(yōu)點是在空間效率和查詢時間上都比一般的算法好很多，缺點是有一定的錯誤識別率和刪除困難。

海量數(shù)據(jù)處理之什么是bloomfilter？

當(dāng)然不是。

如果數(shù)據(jù)庫有問題，我們應(yīng)該根據(jù)系統(tǒng)對數(shù)據(jù)庫的讀寫壓力來決定。

通常當(dāng)用戶達到一定水平后，我們會根據(jù)系統(tǒng)的業(yè)務(wù)特點進行相應(yīng)的技術(shù)架構(gòu)調(diào)整和服務(wù)器擴展。讓我簡單介紹一下常見的中小互聯(lián)網(wǎng)公司的數(shù)據(jù)擴展過程。其過程大致如下：

單實例數(shù)據(jù)庫--->讀寫分離--->緩存服務(wù)--->多實例數(shù)據(jù)庫--->多實例緩存--->冷熱分離--->數(shù)據(jù)平臺沉淀--->分布式搜索引擎

當(dāng)然，這個過程不是很嚴(yán)謹(jǐn)，但也很復(fù)雜非常粗糙。不同的業(yè)務(wù)系統(tǒng)需要不同的拆分和數(shù)據(jù)擴展方法。有些人甚至喜歡使用服務(wù)器本身的內(nèi)存來緩存一些數(shù)據(jù)。這里只是一個簡單的解釋，當(dāng)系統(tǒng)給數(shù)據(jù)庫帶來壓力時，我們應(yīng)該繼續(xù)做技術(shù)跟進。當(dāng)然，隨著業(yè)務(wù)系統(tǒng)的發(fā)展，技術(shù)架構(gòu)往往是解耦的。技術(shù)架構(gòu)和業(yè)務(wù)架構(gòu)相輔相成。

這里是一個簡單的帖子，提供了一個常見的基本互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)圖：

如果您對系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計感興趣，請注意或查看我以前的答案。有信息共享。謝謝

你好，你應(yīng)該像我一樣是個程序員。涉及Java和web。有一個replace（）方法，后跟兩個參數(shù)，用于“set and replace”和用“*”替換一些“敏感詞”。具體技術(shù)可以關(guān)注我，我?guī)闳W(xué)技術(shù)！@很難找到高質(zhì)量的新數(shù)據(jù)作品，但關(guān)注它并重新發(fā)布它是不好的