redis布隆過(guò)濾器和bitmap區(qū)別？redis bloom過(guò)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(guò)濾器和bitmap區(qū)別？

redis bloom過(guò)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(diǎn)是誤報(bào)但沒(méi)有漏報(bào)，也就是說(shuō)，對(duì)于bloom filter，經(jīng)過(guò)filter驗(yàn)證的數(shù)據(jù)文件可能不包含您要查找的數(shù)據(jù)項(xiàng)，而是包含您要查找的數(shù)據(jù)項(xiàng)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(huì)因此出錯(cuò)，只需訪問(wèn)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(shù)索引的成本很高，維護(hù)成本也很高，所以Bloom filter的性能最好。

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

請(qǐng)記住，您可以制作一個(gè)程序，例如查找定點(diǎn)單詞。我只是不記得了。人們真的很蠢。

給你一個(gè)含有1億個(gè)QQ號(hào)碼的文件，如何快速的查找某個(gè)QQ號(hào)碼？

你好，你應(yīng)該是一個(gè)程序員像我一樣。涉及Java和web。有一個(gè)replace（）方法，后跟兩個(gè)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)！@很難找到新的高質(zhì)量數(shù)據(jù)作品，但是關(guān)注它們并重新發(fā)布它們是不好的

當(dāng)然不是。

如果數(shù)據(jù)庫(kù)有問(wèn)題，我們應(yīng)該根據(jù)系統(tǒng)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的讀寫(xiě)壓力來(lái)決定。

通常當(dāng)用戶達(dá)到一定水平后，我們會(huì)根據(jù)系統(tǒng)的業(yè)務(wù)特點(diǎn)進(jìn)行相應(yīng)的技術(shù)架構(gòu)調(diào)整和服務(wù)器擴(kuò)展。讓我簡(jiǎn)單介紹一下常見(jiàn)的中小互聯(lián)網(wǎng)公司的數(shù)據(jù)擴(kuò)展過(guò)程。其過(guò)程大致如下：

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

當(dāng)然，這個(gè)過(guò)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(kuò)展方法。有些人甚至喜歡使用服務(wù)器本身的內(nèi)存來(lái)緩存一些數(shù)據(jù)。這里只是一個(gè)簡(jiǎn)單的解釋，當(dāng)系統(tǒng)給數(shù)據(jù)庫(kù)帶來(lái)壓力時(shí)，我們應(yīng)該繼續(xù)做技術(shù)跟進(jìn)。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(gè)簡(jiǎn)單的帖子，提供了一個(gè)常見(jiàn)的基本互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)圖：

如果您對(duì)系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)感興趣，請(qǐng)注意或查看我以前的答案。有信息共享。謝謝您