RedisBloom：Bloom Filter 与 Cuckoo Filter 的高级用法 (讲座模式) 大家好！今天咱们来聊聊 RedisBloom，这玩意儿就像是数据界的“门卫”，专门负责过滤那些不太可能存在的数据，从而大大减轻数据库的压力。Bloom Filter 和 Cuckoo Filter 是它的两大核心武器，咱们今天就来深入了解一下它们的用法，以及如何在实际项目中耍得风生水起。 开场白：门卫的重要性 想象一下，你开了一家超火爆的电商网站，每天都有海量的用户涌入。用户搜索商品，系统要判断商品是否存在。如果每次都直接查数据库，那数据库肯定会被压垮。这时候，就需要一个“门卫”先过滤掉那些根本不存在的商品ID，避免对数据库造成不必要的压力。Bloom Filter 和 Cuckoo Filter 就是这样的“门卫”。 第一部分：Bloom Filter – 概率型门卫 1.1 什么是 Bloom Filter？ Bloom Filter 是一种概率型数据结构，用于判断一个元素是否可能存在于一个集合中。注意，是“可能存在”，也就是说，它可能会误判，但绝对不会漏判。 特点: 空间效率 …
Redis Bloom Filter (布隆过滤器)：海量数据判重的空间优化
好的，没问题。 咳咳，各位观众，各位朋友，大家好！欢迎来到“Redis Bloom Filter：海量数据判重的空间优化”讲座现场。我是今天的讲师，江湖人称“代码段子手”。 今天咱们不聊虚的，就聊聊怎么用Bloom Filter这个小东西，在海量数据里玩转判重，而且还省空间！ 开场白：人生苦短，何必纠结于Set？ 话说在编程界，判重是个老生常谈的问题。想当年，我们还是懵懂少年时，用Set集合就能轻松搞定。比如你想判断一个用户ID是否已经存在，直接往Set里塞，存在就拒绝，不存在就加入。简单粗暴，效果拔群！ 但是，各位有没有想过，当用户数量达到百万、千万，甚至亿级的时候，Set就有点力不从心了。它需要把所有的数据都存储在内存里，这得多大的空间啊！你的老板可能会心疼地说：“少年，你的内存条要涨价了！” 所以，我们需要一种更节省空间，更高效的判重方案。这时候，Bloom Filter就闪亮登场了！ Bloom Filter：概率的艺术 Bloom Filter，中文名“布隆过滤器”，听起来高大上，其实原理非常简单。它是一种概率型数据结构，用于判断一个元素是否存在于集合中。注意，是概率型！也就 …
如何用 Redis 集合实现 Bloom Filter 过滤器
好的，各位观众老爷，欢迎来到今天的技术脱口秀现场！我是你们的老朋友，一个在代码堆里摸爬滚打多年的老码农，今天咱们不聊那些高大上的架构，也不谈那些虚头巴脑的理论，咱们就来聊聊一个既实用又有趣的小玩意儿——用 Redis 集合实现 Bloom Filter 过滤器。 开场白：为什么我们需要 Bloom Filter？ 话说，在浩瀚的数据海洋里，我们经常会遇到一个世纪难题：如何快速判断一个元素是否存在于一个庞大的集合中？ 假设你是一个社交网站的管理员，每天都有成千上万的用户注册，为了防止用户重复注册，你需要在新用户注册之前，判断这个用户名是否已经被占用。如果你的网站用户量已经达到了几百万甚至几千万，每次都去数据库里查一遍，那CPU就要罢工抗议了，数据库也会哭晕在厕所。😭 又或者，你是一个电商平台的运营人员，为了给用户推荐他们可能感兴趣的商品，你需要过滤掉那些用户已经浏览过的商品。如果每次都去数据库里查询用户的浏览历史，那你的服务器估计早就被压垮了。 传统的做法，比如用 List、Set、Map 等数据结构来存储集合中的元素，虽然简单直接，但是在数据量巨大的情况下，会占用大量的内存空间，查询效 …