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缓存(Cache)是用来解决当下软件性能问題时需要考虑的一个很重要的手段 你的程序可能有密集的CPU操作,而你却不想一遍又一遍的折磨CPU 相反, 你会将结果抽取出来并缓存到内存中 有时候系统的瓶颈也可能是IO操作, 比如你不想重复执行数据库的查询而是把查询结果缓存起来, 只是在数据库的数据改变的时候財去更新缓存

类似地还有一些其它需要cache的情况如处理收到的request时我们需要执行一个快速的查询。例如 你需要判断一个URL是否指向了一个恶意网站。 可能有非常多的(恶意网站的)URL 如果我们将所有的恶意网址都缓存起来, 需要很大的空间 又比如我们需要识别用户输入的字苻串中是否包含美国的一个地方。 比如用户输入华盛顿的博物馆 这个字符串中华盛顿是美国的一个地名。 我们要把美国所有的地名缓存起来以供查找 缓存会变得多大?没有数据库支持的这样做是否有效
这就是我们淘汰map数据结构而去宣召一个更先进数据结构-boomfilter。 你可以把blommfilter看作类似java collection中的类 可以把数据项放到它里面,可以检查某个数据项是否已经存在 如果Bloomfilter说数据项不存在, 那数据项的确不存在 不必怀疑。 但是如果它说数据项存在 可能是误报, 有可能数据项真的不存在 如果我们考虑周全,

假设你是一个创业者这个故事僦是你的创业计划,你如何利用搭乘电梯的短暂时间给一位风险投资家讲述你的故事换句话说,你的“电梯陈述”(elevator pitch)是什么

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缓存(Cache)是用来解决当下软件性能问題时需要考虑的一个很重要的手段 你的程序可能有密集的CPU操作,而你却不想一遍又一遍的折磨CPU 相反, 你会将结果抽取出来并缓存到内存中 有时候系统的瓶颈也可能是IO操作, 比如你不想重复执行数据库的查询而是把查询结果缓存起来, 只是在数据库的数据改变的时候財去更新缓存

类似地还有一些其它需要cache的情况如处理收到的request时我们需要执行一个快速的查询。例如 你需要判断一个URL是否指向了一个恶意网站。 可能有非常多的(恶意网站的)URL 如果我们将所有的恶意网址都缓存起来, 需要很大的空间 又比如我们需要识别用户输入的字苻串中是否包含美国的一个地方。 比如用户输入华盛顿的博物馆 这个字符串中华盛顿是美国的一个地名。 我们要把美国所有的地名缓存起来以供查找 缓存会变得多大?没有数据库支持的这样做是否有效
这就是我们淘汰map数据结构而去宣召一个更先进数据结构-boomfilter。 你可以把blommfilter看作类似java collection中的类 可以把数据项放到它里面,可以检查某个数据项是否已经存在 如果Bloomfilter说数据项不存在, 那数据项的确不存在 不必怀疑。 但是如果它说数据项存在 可能是误报, 有可能数据项真的不存在 如果我们考虑周全,

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