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leveldb在线播放_leveldb数据库(2024年12月免费观看)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：导读更新日期：2024-12-01

leveldb

后端面试必备：布隆过滤器的优缺点详解在后端面试中，布隆过滤器作为一个进阶的数据结构，经常被各大厂用来考察面试者的知识深度和实践能力。除了了解它的基本原理，还需要掌握它的优缺点和使用场景，这样才能在面试中脱颖而出。布隆过滤器（Bloom Filter）是由布隆在1970年提出的，它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。布隆过滤器可以用于判断一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都比一般的算法要好得多，缺点是有一定的误识别率和删除困难。我们可以把布隆过滤器类比为一个set集合，通过add往里面添加元素，通过contains来判断是否包含某个元素。由于本文会结合Redis来讲解布隆过滤器，因此类比为Redis中的Set数据结构会比较好理解，而且Redis中的布隆过滤器使用的指令与Set集合非常类似。 ✨布隆过滤器的优点：时间复杂度低：增加和查询元素的时间复杂度为O(N)（N为哈希函数的个数，通常情况比较小）。保密性强：布隆过滤器不存储元素本身。存储空间小：如果允许存在一定的误判，布隆过滤器是非常节省空间的（相比其他数据结构如Set集合）。 𐟤᥸ƒ隆过滤器的缺点：有一定的误判率：但是可以通过调整参数来降低。无法获取元素本身：只能判断元素是否存在。删除困难：删除元素比较复杂。 ⌨️使用场景总结：布隆过滤器可以告诉我们“某样东西一定不存在或者可能存在”，也就是说布隆过滤器说这个数不存在则一定不存，说这个数存在可能不存在（误判，后续会讲）。利用这个判断是否存在的特点可以做很多有趣的事情。解决Redis缓存穿透问题：利用布隆过滤器可以防止缓存穿透问题。邮件过滤：使用布隆过滤器来做邮件黑名单过滤。爬虫网址过滤：对爬虫网址进行过滤，爬过的不再爬。新闻推荐：解决新闻推荐过的不再推荐（类似痘印刷过的往下滑动不再刷到）。 HBase/RocksDB/LevelDB等数据库内置布隆过滤器：用于判断数据是否存在，减少数据库的IO请求。希望这些信息能帮助你在后端面试中更好地展示自己的知识和能力！

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