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  • @youngy 最新評論有解釋

    Redis 大數(shù)據(jù)內存優(yōu)化 (RoaringBitmap)

    最近碰到手機設備匹配的業(yè)務, 用戶在我司后臺可以上傳人群包, 里面存放的是設備的MD5標識符; 一個人群包大概有千萬級的MD5數(shù)據(jù), 與廣告請求所攜帶設備標識進行匹配. 1....

  • 本文中的方案不是很好用, 首先hash存在碰撞, 數(shù)據(jù)量越大, 重合率越高;

    roaringBitmap本身是為了解決數(shù)據(jù)離散問題, 盡可能的壓縮內存占用;

    后面看了下布隆過濾器的實現(xiàn)原理, 可以采用多個不同的hash函數(shù)進行offset的定位, 如果多個hash函數(shù)后的每個offset值都為1, 可以看做該值可能存在, 如果其中有offset值不為1, 則該值肯定不存在;

    結論
    1. 阿里云提供工程化的解決方案(企業(yè)版Redis), TairRoaring, 原理和RoaringBitmap類似, 其中采用了更多的優(yōu)化算法, 壓縮率更高
    2. TairBloom, 原理和布隆過濾器相似, 內存占用也極低, 數(shù)據(jù)錯誤率可以自定義, 錯誤率越低, 內存占用越大

    Redis 大數(shù)據(jù)內存優(yōu)化 (RoaringBitmap)

    最近碰到手機設備匹配的業(yè)務, 用戶在我司后臺可以上傳人群包, 里面存放的是設備的MD5標識符; 一個人群包大概有千萬級的MD5數(shù)據(jù), 與廣告請求所攜帶設備標識進行匹配. 1....

  • 厲害, 很實用, 解決了我的問題

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  • 是的, 會有這樣的一個問題, 在我們的這個業(yè)務場景中, 不需要100%的正確度;

    Redis 大數(shù)據(jù)內存優(yōu)化 (RoaringBitmap)

    最近碰到手機設備匹配的業(yè)務, 用戶在我司后臺可以上傳人群包, 里面存放的是設備的MD5標識符; 一個人群包大概有千萬級的MD5數(shù)據(jù), 與廣告請求所攜帶設備標識進行匹配. 1....

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    Redis 大數(shù)據(jù)內存優(yōu)化 (RoaringBitmap)

    最近碰到手機設備匹配的業(yè)務, 用戶在我司后臺可以上傳人群包, 里面存放的是設備的MD5標識符; 一個人群包大概有千萬級的MD5數(shù)據(jù), 與廣告請求所攜帶設備標識進行匹配. 1....

  • 如果你親自接過,你就知道每一個靠譜的

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