大厂面试官问我:布隆过滤器有不能扩容和删除的缺陷,有没有可以替代的数据结构呢?【后端八股文二:布隆过滤器八股文合集】
往期内容:
面试官问我:Redis处理点赞,如果瞬时涌入大量用户点赞(千万级),应当如何进行处理?【后端八股文(1)】-CSDN博客
本文为【布隆过滤器八股文合集】初版,后续还会进行优化更新,欢迎大家评论交流~
大家第一眼看到这个标题,不知道心中是否有答案了?在面试当中,面试官经常对项目亮点进行深挖,来考察你对这个项目亮点的理解以及思考!这个时候,你如果可以回答出面试官的问题,甚至是主动说出自己的思考,那在面试中是大大加分的~
布隆过滤器
具体实现
(1)使用开源的谷歌开源工具类Guava
Spring Boot(七十四):集成Guava 库实现布隆过滤器(Bloom Filter)_guava bloomfilter.create 设置-CSDN博客
(2) 开源Redisson的RBloomFilter
(3) Redis官方提供布隆过滤器插件
(4) Redis提供的bitMap,需要自己实现
各自的缺点:
Guava存储在机器当中,只适合单机,不适合分布式环境当中;
Redis插件需要复杂的配置和高成本支持;
Redis的bitMap需要额外自己去实现;
Redisson 连接Redis即可使用
底层原理?/布隆过滤器如何判断那个字段在缓存中的呢?
一种数据结构,用于判断一个元素是否在一个集合中。它是一种概率型算法,能够快速判断一个元素是否在一个集合中,但不能保证 100% 准确。
布隆过滤器通常用于大数据场景中,例如垃圾邮件过滤、网络爬虫中的 URL 去重等。它的优点是快速判断一个元素是否在集合中,时间复杂度为 O(1),空间复杂度为 O(n),可以满足高并发场景的需求。
原理(一个元素多个哈希函数)
将一个元素通过多个哈希函数计算得到多个哈希值,然后将这些哈希值对应到一个长度为 m 的位数组上,将位数组中对应位置置为 1。当判断一个元素是否在集合中时,需要再次计算多个哈希值,然后判断位数组中对应位置是否为 1,如果都为 1 则认为元素在集合中,否则认为元素不在集合中。
或者
①初始化:首先,布隆过滤器会初始化一个位数组,所有位都被设置为0。
②添加元素:当要将一个元素加入到布隆过滤器中时,将该元素通过多个哈希函数计算出多个哈希值,然后将位数组中对应的位置设置为1。
③查询元素:当要查询一个元素是否存在于布隆过滤器中时,将该元素通过相同的哈希函数计算出多个哈希值,然后检查对应的位数组位置是否都为1。如果所有位置都为1,则该元素可能存在于布隆过滤器中;如果存在任何一个位置为0,则该元素一定不存在于布隆过滤器
会发生错误,可能把不存在的认为存在,但是不会把存在的认为不存在。
为什么需要多个hash函数,有多少个bitmap实现的?/ 为什么布隆过滤器为什么要有5个特殊值? 布隆过滤器只有一个特殊值可以吗?
为了降低布隆过滤器的误判率
优点
1. 空间效率高:布隆过滤器只需要使用一个位数组和多个哈希函数来表示集合,相比使用传统的哈希表或者树等数据结构,布隆过滤器的空间占用更小。
2. 查询效率高:布隆过滤器通过多个哈希函数将元素映射到多个位置,所以查询一个元素只需要进行几次位操作,时间复杂度较低。
3. 可扩展性好:布隆过滤器支持动态添加元素,可以根据需要进行扩展。
布隆过滤器有什么缺点?
1、误判:可能将某个不存在的元素判断为存在
“布隆过滤器说某个元素存在,则大概率在。布隆过滤器说某个元素不在,则一定不在”
2、无法删除: 不支持元素的删除:由于多个元素可能映射到同一个位,所以无法准确地删除一个元素,只能通过重新构建布隆过滤器来实现。
布隆过滤器的元素能否删除?
不能,因为删除一个元素会影响其他元素的判断结果
布隆过滤器怎么删除key?
(1)重新构建布隆过滤器( Scalable Bloom Filter 原理 )
流程如下:
① 创建一个新的空布隆过滤器
② 将原布隆过滤器中的所有元素(除了要删除的元素)重新添加到新的布隆过滤器中
③ 用新的布隆过滤器替换原有的布隆过滤器
(2)使用计数器
在原有基础上,加上计数器,当元素加入时,计数器加一,反之,计数器减一。当计数器为零时,key被删除。
布隆过滤器如何提高容错能力?/ 怎么降低误判率 / 布隆过滤器的01数组发生哈希冲突怎么办?
布隆过滤器本质上就是哈希函数 + 位图
减少误判的两种方法:① 增加哈希函数的数量;② 增加位图(位数组)的长度
布隆过滤器如何实现?/ 让你设计布隆过滤器,你会怎么设计?/ 布隆过滤器如何计算?
- 初始化一个全 0 的位数组
- 定义 k 个独立的哈希函数
- 对于每个要插入的元素:
使用 k 个哈希函数计算出 k 个索引
将位数组中对应的 k 个位置设为 1
4. 查询元素时:
使用 k 个哈希函数计算出 k 个索引
检查位数组中对应的 k 个位置是否全为 1,如果有一个为 0 则表示元素不存在
布隆过滤器如何评估大小?/ 考虑过对于上亿的数据布隆过滤器的数据量会很大吗?
布隆过滤器的主要参数包括:位数组长度m、哈希函数个数k、预计要插入的元素个数n
其中p为预期的最大误判率(一般为: 0.1%或更低 )
m = -(n * ln(p)) / (ln(2)^2)
k = (m/n) * ln(2)
以1亿为例,
m = -(100,000,000 * ln(0.001)) / (ln(2)^2) ≈ 479,430,000
即需要一个长度为约 4.79 亿比特的位数组
计算哈希函数的数量:
k = (m/n) * ln(2) ≈ 7
所以需要使用 7 个相互独立的哈希函数
已知1 字节 = 8 比特
那么位数组所需的存储空间为:
479,430,000 / 8 = 59,928,750 字节
再转换为 GB:
59,928,750 / (1024 * 1024 * 1024) = 55.85 GB
综上所述,对于存储 1 亿个元素,允许 0.1% 最大误判率的布隆过滤器,需要约 55.85 GB 的存储空间。
千万级数据用布隆过滤器初始化的时候 redis 太慢了,有没有什么好方法?
(1)分批初始化
将大量数据分批次进行初始化,每次初始化一部分
这样可以减轻 Redis 单次操作的压力
可以考虑利用多线程或异步任务的方式来加速
(2)使用本地内存初始化
先在本地内存中构建好布隆过滤器
然后一次性将整个布隆过滤器数据同步到 Redis 中
这样可以利用内存的高速计算能力来加速初始化
(3)采用分布式架构
将布隆过滤器拆分到多个 Redis 实例中
每个实例负责部分数据的初始化和查询
这样可以利用分布式计算的优势来提升性能
布隆过滤器在异常情况下,也会出现缓存击穿,怎么考虑的?
使用多级缓存结构:
除了布隆过滤器,还可以使用其他缓存手段,形成多级缓存
当布隆过滤器判断数据不存在时,可以尝试访问其他缓存层
实现布隆过滤器(1.增量数据怎么放入布隆过滤器;2.怎么合并两个布隆过滤器)?
(1)当有新的数据需要加入时,可以采用以下方法:
创建一个新的、更大的布隆过滤器。
将原有的布隆过滤器中的所有数据 hash 并设置到新的布隆过滤器中。
再将新的数据 hash 并设置到新的布隆过滤器中。
(2)合并两个布隆过滤器的具体做法
确保两个布隆过滤器的大小(位数组长度)相同。
对两个布隆过滤器的对应位进行逻辑或操作(OR),得到合并后的新布隆过滤器。
布隆过滤器的缺陷(不能扩容和删除),目前有没有能够利用到的数据结构来做一个替代呢?
(1)可扩容:
Scalable Bloom Filter (SBF):(动态扩容原理)重新计算新的布隆过滤器,将旧的过滤器迁移至新的
(2)可删除:
Counting Bloom Filter (CBF):(计数布隆过滤器)插入的时候,会将该位对应的值+1,删除则减一
场景题:有千万级数据,如何判断一个整数是否存在?
使用布隆过滤器
场景题:10亿数据,5亿内存,如何查找重复元素?
布隆过滤器
场景题:大数据量的情况下如何进行去重?
布隆过滤器
场景题:布隆过滤器使用一年后和一年前相比有什么不同?
元素个数增加,导致误判率上升
需要调整参数来重新控制误判率
内存占用显著增加,可能影响系统性能
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文章目录 1. 概述2. 持久层机制2.1 固定语句2.2 数据源插件 3. 案例演示3.1 编译已实现插件3.2 自定义插件3.3 数据库初始化3.4 插件引入3.4.1 方式一:引入到源码3.4.2 方式二:插件加载目录 3.5 修改配置3.6 测试 1. 概述 在实际项目开发中,…...
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HJ39判断两个IP是否属于同一子网(中)
提示:文章 文章目录 前言一、背景二、 2.1 2.2 总结 前言 接上文HJ39判断两个IP是否属于同一子网 查了下,atoi可以转换负数。 修改成下面的代码 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <stdbool.h>bool isTargetSonN…...
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渗透测试基础(二) Linux+Win常用命令介绍
1. Linux常用命令 1.1 解压缩相关 1.1.1 tar命令 解包:tar zxvf FileName.tar 打包:tar czvf FileName.tar DirName1.1.2 gz命令 对于.gz格式的解压1:gunzip FileName.gz解压2:gzip -d FileName.gz压缩:gzip FileN…...
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手机usb共享网络电脑没反应的方法
适用于win10电脑,安卓手机上可以 开启usb网络共享选择,如果选择后一直跳,让重复选择usb选项的话,就开启 开发者模式,进到 开发者模式 里设置 默认usb 共享网络 选项 ,就不会一直跳让你选。 1.先用数据线 连…...
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Scrivener v3 解锁版安装教程 (写作辅助软件)
前言 Scrivener,一个多功能的写作软件,被世界各地的作家广泛采用,从小说家到剧本家,再到非小说类作家和学术研究者,它的用户群跨越了广泛的领域,包括学生、法律专业人士、记者和翻译。这个软件非常注重用户…...
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手机系统设置选项
通用设置选项 1. 忽略电池优化选项 参考 https://blog.csdn.net/dodod2012/article/details/132045963 <uses-permission android:name"android.permission.REQUEST_IGNORE_BATTERY_OPTIMIZATIONS"/>public static boolean isIgnoreBatteryOption(Context c…...
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IDEA安装IDE Eval Reset插件,30天自动续期,无限激活
第一步: 下载idea 注意:版本要是2021.2.2以下 第二步:快捷键CtrlAlts打开设置 第三步:打开下图中蓝色按钮 第四步:点击弹窗的 “” ,并输入 plugins.zhile.io 点击 “ok” 第五步:搜索IDE Ea…...
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【基于R语言群体遗传学】-8-代际及时间推移对于变异的影响
上一篇博客,我们学习了在非选择下,以二项分布模拟遗传漂变的过程:【基于R语言群体遗传学】-7-遗传变异(genetic variation)-CSDN博客 那么我们之前有在代际之间去模拟,那么我们就想知道,遗传变…...
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局部静态变量实现的单例存在多个对象
文章目录 背景测试代码运行测试尝试打开编译器优化进一步分析 背景 业务中出现日志打印失效,发现是因为管理日志对象的单例在运行过程中存在了多例的情况。下面通过还原业务场景来分析该问题。 测试代码 /* A.h */ #ifndef CALSS_A #define CALSS_A#include <…...
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Mysql中视图的使用以及常见运算符的使用示例和优先级
场景 基础知识回顾:mysql中视图的基础使用以及常见运算符的使用示例。 注: 博客:霸道流氓气质-CSDN博客 实现 Mysql中视图的使用 视图的创建 CREATE VIEW stu_view AS SELECT * FROM bus_student; 视图查询 SELECT * FROM stu_view;…...
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Threejs环境、透视相机、坐标系、光源
文章目录 如何引入threejsnpm方式script方式script module方式 基本流程与坐标摄像机Geometry(几何体)和Material(材质)光源 如何引入threejs 对于很多刚刚上手threejs的朋友,可能第一步引入threejs就出问题了, 明明已经导入了,就是这样问题…...
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540°全域透明底盘“爸”气从容跨越障碍
无论孩子多大,在学业或工作上遇到的障碍,父亲总会以更宽广的视野为我们拨开云雾。为给全家人带来开挂级的开阔视野,而奇瑞舒享家配备540全域透明底盘,透明底盘+360高清全景影像,让障碍无处遁形。且可实现高清2D/3D视图切换,全方位观察车辆周围及车底的情况,一目了然;还…...
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新款吉利博越即将亮相!外观内饰升级,13.2英寸中控
新款吉利博越要出新款了,车友们知道吗?据念寒目前掌握到的最新消息,新车将会新疆阿勒泰的博越用户草原大会上首发亮相,至于为什么会选择在草原上发布新款车型,我有点儿没看懂。不过话说回来,对于有关注过吉利博越的车友应该知道,在去年4月份的时候,就已经发布过名叫吉利…...
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你是懂升级的,全新腾势N7或颠覆30万级纯电市场
23.98万元到32.98万元,随着全新腾势N7在4月1日上市发布,30万纯电市场迎来新一代卷王。作为比亚迪智能化的重磅车型,全新腾势N7主打一个听劝。老款腾势N7有点贵,全新腾势N7直接23.98万起。老款腾势N7前脸不好看,全新腾势N7重新设计。老款腾势N7智能化不够强,全新腾势N7全面…...
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【大数据】Hadoop 2.X和1.X升级优化对比
目录 1.前言 2.hadoop 1.X的缺点和优化方向 3.解决NameNode的局限性 3.1.Hadoop HA 3.2.Haddop federation 4.yarn 5.周边组件 1.前言 本文是作者大数据系列中的一文,专栏地址: https://blog.csdn.net/joker_zjn/category_12631789.html?spm10…...
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python class __getattr__ 与 __getattribute__ 的区别
在Python中,__getattr__是一个特殊的方法,用于处理访问不存在的属性时的行为。它通常在类中被重写,以便在属性访问失败时提供自定义的处理逻辑。 __getattr__ 的使用 1. 基本用法 __getattr__方法在访问类实例的某个不存在的属性时自动调用…...
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Flutter 中的 FractionalTranslation 小部件:全面指南
Flutter 中的 FractionalTranslation 小部件:全面指南 在 Flutter 的丰富布局库中,FractionalTranslation 是一个允许你将子组件沿着一个轴或两个轴进行部分平移的动画小部件。这种类型的平移通常用于创建滑动效果,如卡片的滑动删除或滑动展…...