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。不同的是力量不同當(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)

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。不同的是力量不同

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(dá)到一定水平后，我們會根據(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。讓我簡單介紹一下常見的中小互聯(lián)網(wǎng)公司的數(shù)據(jù)擴(kuò)展過程。其過程大致如下：

單實(shí)例數(shù)據(jù)庫--->讀寫分離--->緩存服務(wù)--->多實(shí)例數(shù)據(jù)庫--->多實(shí)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(kuò)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(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(jì)感興趣，請注意或查看我以前的答案。有信息共享。謝謝

記住你可以做一個程序，比如尋找定點(diǎn)單詞。我只是不記得了。人們真的很蠢。

用了緩存了，數(shù)據(jù)庫就沒問題了嗎？

Bloom filter的特點(diǎn)是會有誤報(bào)，但不會有漏報(bào)。也就是說，對于Bloom filter驗(yàn)證的數(shù)據(jù)文件，它可能不包含您要查找的數(shù)據(jù)項(xiàng)，但是包含您要查找的數(shù)據(jù)項(xiàng)的數(shù)據(jù)文件將被返回。在key-value系統(tǒng)中，bloom會返回?cái)?shù)據(jù)文件，過濾器返回的數(shù)據(jù)文件還需要檢查內(nèi)容，以知道是否有所需的數(shù)據(jù)，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(hù)成本也很高，所以Bloom filter的性能最好。