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详解布隆过滤器的原理和实现

为什么需要布隆过滤器 想象一下遇到下面的场景你会如何处理: 手机号是否重复注册 用户是否参与过某秒杀活动 伪造请求大量 id 查询不存在的记录,此时缓存未命中,如何避免缓存穿透 针对以上问题常规做法是:查询数据库,数据库硬扛,如果压力并不大可以使用此方法,保持简单即可。 改进做法:用 list/set/tree 维护一个元素集合,判断元素是否在集合内,时间复杂度或空间复杂度会比较高。如果是微服务的话可以用 redis 中的 list/set 数据结构, 数据规模非常大此方案的内存容量要求可能会非常高。 这些场景有个共同点,可以将问题抽象为:如何高效判断一个元素不在集合中? 那么有没有一种更好方案能达到时间复杂度和空间复杂双优呢? 有!布隆过滤器。 什么是布隆过滤器 布隆过滤器(英语:Bloom Filter)是 1970 年由布隆提出的。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检索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远远超过一般的算法。 > 工作原理 布隆过滤器的原理是,当一个元素被加入集合时,通过 K 个散列函数将这个元素映射成...

测试 —— DevOps 快速交付的最大瓶颈

移动互联时代,智能手机成为了新时代的流量入口,数十亿用户无时无刻不在使用着各式各样的软件,从而给软件开发行业带来了空前苛刻的用户体验要求。 这些苛刻的用户期望,软件开发人员专注于将越来越小的代码增量越来越快地投入生产,产生了更多模块化和动态的软件开发和部署方法,因而越来越多的开发团队开始采用微服务和容器技术构建云原生应用程序。软件开发逐渐从传统的瀑布开发模式过渡到敏捷开发,再到如今的 DevOps 时代。 然而,无论在哪个时代,测试都被视为快速交付的瓶颈之一。 软件测试的演变 在企业发展初期,互联网业务较为单一,采用传统的瀑布开发模式,即在整个项目生命周期中,前半部分用于设计和开发,后半部分用来测试。在软件产品完成交付之前,无法获得用户的反馈,难以验证其价值,更谈不上适应各种变化。 为了让产品更快交付到用户手中,开发者们引入了敏捷模型。敏捷开发以用户的需求进化为核心,采用迭代、循序渐进的方法进行软件开发。在敏捷开发中,软件项目在构建初期被切分成多个子项目,各个子项目的成果都要经过测试,具备可视、可集成和可运行使用的特征。换言之,就是把一个大项目分为多个相互联系,但也可独立运行的小项目,...

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