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高并发系统一定要考虑的 Bloom Filter 布隆过滤器

开篇思考 你能想到哪些方式判断一个元素是否存在集合中? 布隆过滤器并不存储数据本身,那么是怎么做到过滤的? 布隆过滤器实现?参数配置? 一般我们用来判断一个元素是否存在,会想到用 List,Map,Set 等,会将元素先保存下来,然后进行筛选。 但是这样的形式都有一个弊端就是一定要保存数据才行,可是我们仅仅想知道是否存在数据,并不要求获取实际数据,这时候就会觉得这种方式实在是浪费空间。 什么情况下我们只需要判断是否存在这个元素呢? 在系统设计的时候,我们会考虑大量并发的形式,但是很多请求可能是在访问不存在的数据,那么我们就没有必要继续这个请求,可以在 API 网关层就直接过滤掉。 Bloom Filter 布隆过滤器原理 Bloom filter 是由 Howard Bloom 在 1970 年提出的二进制向量数据结构,它具有很好的空间和时间效率,被用来检测一个元素是不是集合中的一个成员。 布隆过滤器实现是不保存数据本身,而是通过 K 个 hash 函数来计算在 byte[] 数组中的存放位置,并把这个位置的值设置为 1, 而这个 K 到底是多少个呢,要根据公式来算出,待会列出。 除了...

小议边缘计算及其在工业互联网中的应用

即将开播:4月29日,民生银行郭庆谈商业银行金融科技赋能的探索与实践 一、背景 随着万物互联时代的到来,大数据、人工智能、区块链、5G等信息技术迅猛发展,基于工业互联网的智能物流、智能制造、智慧交通、智慧旅游、智慧建造等应用不断涌现,传感器、摄像头、工业机器人、智能终端、智能加工设备等各类采集设备大量应用,数据运算处理能力已成为影响工业互联网平台应用深度和广度的重要因素。 随着工业互联网数据量的继续增加以及数据处理多样化的要求,基于云端的大数据处理面临诸多挑战,在诸多场景下要求进行实时地、安全地处理和反馈,且是低延时,而云端处理需要较高的网络带宽资源、存储处理成本,面临较大的网络安全风险,并且难以保证低延时及实时性,这推动了靠近设备端的计算,即边缘计算的不断发展。 二、边缘计算 边缘计算是指在靠近物或数据源头的一侧,采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台,就近提供最近端服务。边缘计算处于物理实体和工业连接之间,在边缘侧发起,产生更快的网络服务响应,在业务实时、应用智能、安全与隐私保护等方面提供服务,支持云端计算的调用。作为工业互联网体系架构的重要组成部分,边缘计算在网络通信...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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