缓存问题(二) 布隆过滤器(Bloom Filter) 介绍和原理
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1. 什么情况下需要布隆过滤器？
先来看几个比较常见的例子
- 检查一个用户是否在白名单中
- 在 FBI，一个嫌疑人的名字是否已经在嫌疑名单上
- 在网络爬虫里，一个网址是否被访问过
- yahoo, gmail等邮箱垃圾邮件过滤功能
这几个例子有一个共同的特点： 如何判断一个元素是否存在一个集合中？
2. 哈希函数 Hash Function
3.布隆过滤器
4.总结:
布隆过滤器判断 不存在 准确率100%
布隆过滤器判断 存在 准确率不是100%, 也就是说存在误差, 不准确, 由过滤器的误判率 fpp设置调节
布隆过滤器 可以判断某样东西 一定不存在
或者
布隆过滤器 可以判断某样东西 可能存在
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