victoriaMetrics库之布隆过滤器 代码路径:/lib/bloomfilter 概述 victoriaMetrics的vmstorage组件会接收上游传递过来的指标,在现实场景中,指标或瞬时指标的数量级可能会非常恐怖,如果不限制缓存的大小,有可能会由于cache miss而导致出现过高的slow insert. 为此,vmstorage提供了两个参数:maxHourlySeries和maxDailySeries,用于限制每小时/每天添加到缓存的唯一序列. 唯一序列指表示唯一的时间序列,…

布隆过滤器出现的背景: 如果想判断一个元素是不是在一个集合里,一般想到的是将集合中所有元素保存起来,然后通过比较确定.链表.树.散列表(又叫哈希表,Hash table)等等数据结构都是这种思路,存储位置要么是磁盘,要么是内存.很多时候要么是以时间换空间,要么是以空间换时间. 在响应时间要求比较严格的情况下,如果我们存在内里,那么随着集合中元素的增加,我们需要的存储空间越来越大,以及检索的时间越来越长,导致内存开销太大.时间效率变低.  布隆过滤器的特点: 此时需要考虑解决的问题就是,在数据量比…

布隆过滤器 布隆过滤器是一种概率空间高效的数据结构.它与hashmap非常相似,用于检索一个元素是否在一个集合中.它在检索元素是否存在时,能很好地取舍空间使用率与误报比例.正是由于这个特性,它被称作概率性数据结构(probabilistic data structure). 空间效率 我们来仔细地看看它的空间效率.如果你想在集合中存储一系列的元素,有很多种不同的做法.你可以把数据存储在hashmap,随后在hashmap中检索元素是否存在,hashmap的插入和查询的效率都非常高.但是,由于ha…

Redis高级运用 一.管道连接redis(一次发送多个命令,节省往返时间) 1.安装nc yum install nc -y 2.通过nc连接redis nc localhost 6379 3.通过echo向nc发送指令 echo -e "set k2 99\nincr k2\n get k2" |nc localhost 6379 二.发布订阅(pub/Sub) publish channel message subscribe channel 三.事务(transactions)…

Redis: 缓存过期.缓存雪崩.缓存穿透.缓存击穿(热点).缓存并发(热点).多级缓存.布隆过滤器 2019年08月18日 16:34:24 hanchao5272 阅读数 1026更多 分类专栏: Redis 分布式   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/hanchao5272/article/details/99706189 1.缓存过期 缓存过期:在使用缓存时,可以通…

本篇博客我们主要介绍如何用Redis实现布隆过滤器,但是在介绍布隆过滤器之前,我们首先介绍一下,为啥要使用布隆过滤器. 1.布隆过滤器使用场景 比如有如下几个需求: ①.原本有10亿个号码,现在又来了10万个号码,要快速准确判断这10万个号码是否在10亿个号码库中? 解决办法一:将10亿个号码存入数据库中,进行数据库查询,准确性有了,但是速度会比较慢. 解决办法二:将10亿号码放入内存中,比如Redis缓存中,这里我们算一下占用内存大小:10亿*8字节=8GB,通过内存查询,准确性和速度都有了,…

使用Scrapy开发一个分布式爬虫?你知道最快的方法是什么吗?一分钟真的能 开发好或者修改出 一个分布式爬虫吗? 话不多说,先让我们看看怎么实践,再详细聊聊细节~ 快速上手 Step 0: 首先安装 Scrapy-Distributed : pip install scrapy-distributed (非必须)如果你没有所需要的运行条件,你可以启动两个 Docker 镜像进行测试 (RabbitMQ 和 RedisBloom): # pull and run a RabbitMQ contai…

Redis中的HyperLogLog 一般我们评估一个网站的访问量,有几个主要的参数: pv,Page View,网页的浏览量 uv,User View,访问的用户 一般来说,pv 或者 uv 的统计,可以自己来做,也可以借助一些第三方的工具,比如 cnzz,友盟 等. 如果自己实现,pv 比较简单,可以直接通过 Redis 计数器就能实现.但是 uv 就不一样,uv 涉及到另外一个问题,去重. 我们首先需要在前端给每一个用户生成一个唯一 id,无论是登录用户还是未登录用户,都要有一个唯一 id…

前言 本文将以 C# 语言来实现一个简单的布隆过滤器,为简化说明,设计得很简单,仅供学习使用. 感谢@时总百忙之中的指导. 布隆过滤器简介 布隆过滤器(Bloom filter)是一种特殊的 Hash Table,能够以较小的存储空间较快地判断出数据是否存在.常用于允许一定误判率的数据过滤及防止缓存击穿及等场景. 相较于 .NET 中的 HashSet 这样传统的 Hash Table,存在以下的优劣势. 优势: 占用的存储空间较小.不需要像 HashSet 一样存储 Key 的原始数据. 劣势…

一.过滤器使用场景:比如有如下几个需求:1.原本有10亿个号码,现在又来了10万个号码,要快速准确判断这10万个号码是否在10亿个号码库中? 解决办法一:将10亿个号码存入数据库中,进行数据库查询,准确性有了,但是速度会比较慢. 解决办法二:将10亿号码放入内存中,比如Redis缓存中,这里我们算一下占用内存大小:10亿*8字节=8GB,通过内存查询,准确性和速度都有了,但是大约8gb的内存空间,挺浪费内存空间的.2.接触过爬虫的,应该有这么一个需求,需要爬虫的网站千千万万,对于一个新的网站ur…