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总结：一个名叫 Bloom 的人提出了一种来检索元素是否在给定大集合中的数据结构，这种数据结构是高效且性能很好的，但缺点是具有一定的错误识别率和删除难度。并且，理论情况下，添加到集合中的元素越多，误报的可能性就越大。
2.布隆过滤器的原理介绍
当一个元素加入布隆过滤器中的时候，会进行如下操作：
- 使用布隆过滤器中的哈希函数对元素值进行计算，得到哈希值（有几个哈希函数得到几个哈希值）。
- 根据得到的哈希值，在位数组中把对应下标的值置为 1。
当我们需要判断一个元素是否存在于布隆过滤器的时候，会进行如下操作：
- 对给定元素再次进行相同的哈希计算；
- 得到值之后判断位数组中的每个元素是否都为 1，如果值都为 1，那么说明这个值在布隆过滤器中，如果存在一个值不为 1，说明该元素不在布隆过滤器中。
举个简单的例子：
如图所示，当字符串存储要加入到布隆过滤器中时，该字符串首先由多个哈希函数生成不同的哈希值，然后在对应的位数组的下表的元素设置为 1（当位数组初始化时 ，所有位置均为0）。当第二次存储相同字符串时，因为先前的对应位置已设置为1，所以很容易知道此值已经存在（去重非常方便）。
如果我们需要判断某个字符串是否在布隆过滤器中时，只需要对给定字符串再次进行相同的哈希计算，得到值之后判断位数组中的每个元素是否都为 1，如果值都为 1，那么说明这个值在布隆过滤器中，如果存在一个值不为 1，说明该元素不在布隆过滤器中。
不同的字符串可能哈希出来的位置相同，这种情况我们可以适当增加位数组大小或者调整我们的哈希函数。
综上，我们可以得出：布隆过滤器说某个元素存在，小概率会误判。布隆过滤器说某个元素不在，那么这个元素一定不在。
3.布隆过滤器使用场景
- 判断给定数据是否存在：比如判断一个数字是否在于包含大量数字的数字集中（数字集很大，5亿以上！）、 防止缓存穿透（判断请求的数据是否有效避免直接绕过缓存请求数据库）等等、邮箱的垃圾邮件过滤、黑名单功能等等。
- 去重：比如爬给定网址的时候对已经爬取过的 URL 去重。
4.通过 Java 编程手动实现布隆过滤器
我们上面已经说了布隆过滤器的原理，知道了布隆过滤器的原理之后就可以自己手动实现一个了。
如果你想要手动实现一个的话，你需要：
- 一个合适大小的位数组保存数据
- 几个不同的哈希函数
- 添加元素到位数组（布隆过滤器）的方法实现
- 判断给定元素是否存在于位数组（布隆过滤器）的方法实现。
下面给出一个我觉得写的还算不错的代码（参考网上已有代码改进得到，对于所有类型对象皆适用）：
import java.util.BitSet;public class MyBloomFilter { /** * 位数组的大小 */ private static final int DEFAULT_SIZE = 2 << 24; /** * 通过这个数组可以创建 6 个不同的哈希函数 */ private static final int[] SEEDS = new int[]{ 3, 13, 46, 71, 91, 134}; /** * 位数组。数组中的元素只能是 0 或者 1 */ private BitSet bits = new BitSet(DEFAULT_SIZE); /** * 存放包含 hash 函数的类的数组 */ private SimpleHash[] func = new SimpleHash[SEEDS.length]; /** * 初始化多个包含 hash 函数的类的数组，每个类中的 hash 函数都不一样 */ public MyBloomFilter() { // 初始化多个不同的 Hash 函数 for (int i = 0; i < SEEDS.length; i++) { func[i] = new SimpleHash(DEFAULT_SIZE, SEEDS[i]); } } /** * 添加元素到位数组 */ public void add(Object value) { for (SimpleHash f : func) { bits.set(f.hash(value), true); } } /** * 判断指定元素是否存在于位数组 */ public boolean contains(Object value) { boolean ret = true; for (SimpleHash f : func) { ret = ret && bits.get(f.hash(value)); } return ret; } /** * 静态内部类。用于 hash 操作！ */ public static class SimpleHash { private int cap; private int seed; public SimpleHash(int cap, int seed) { this.cap = cap; this.seed = seed; } /** * 计算 hash 值 */ public int hash(Object value) { int h; return (value == null) ? 0 : Math.abs(seed * (cap - 1) & ((h = value.hashCode()) ^ (h >>> 16))); } }} 测试：
String value1 = "https://javaguide.cn/"; String value2 = "https://github.com/Snailclimb"; MyBloomFilter filter = new MyBloomFilter(); System.out.println(filter.contains(value1)); System.out.println(filter.contains(value2)); filter.add(value1); filter.add(value2); System.out.println(filter.contains(value1)); System.out.println(filter.contains(value2));
Output:
falsefalsetruetrue
测试：
Integer value1 = 13423; Integer value2 = 22131; MyBloomFilter filter = new MyBloomFilter(); System.out.println(filter.contains(value1)); System.out.println(filter.contains(value2)); filter.add(value1); filter.add(value2); System.out.println(filter.contains(value1)); System.out.println(filter.contains(value2));
Output:
falsefalsetruetrue
5.利用Google开源的 Guava中自带的布隆过滤器
自己实现的目的主要是为了让自己搞懂布隆过滤器的原理，Guava 中布隆过滤器的实现算是比较权威的，所以实际项目中我们不需要手动实现一个布隆过滤器。
首先我们需要在项目中引入 Guava 的依赖：
com.google.guava guava 28.0-jre
实际使用如下：
我们创建了一个最多存放 最多 1500个整数的布隆过滤器，并且我们可以容忍误判的概率为百分之（0.01）
// 创建布隆过滤器对象 BloomFilterfilter = BloomFilter.create( Funnels.integerFunnel(), 1500, 0.01); // 判断指定元素是否存在 System.out.println(filter.mightContain(1)); System.out.println(filter.mightContain(2)); // 将元素添加进布隆过滤器 filter.put(1); filter.put(2); System.out.println(filter.mightContain(1)); System.out.println(filter.mightContain(2));
在我们的示例中，当mightContain（） 方法返回true时，我们可以99％确定该元素在过滤器中，当过滤器返回false时，我们可以100％确定该元素不存在于过滤器中。
Guava 提供的布隆过滤器的实现还是很不错的（想要详细了解的可以看一下它的源码实现），但是它有一个重大的缺陷就是只能单机使用（另外，容量扩展也不容易），而现在互联网一般都是分布式的场景。为了解决这个问题，我们就需要用到 Redis 中的布隆过滤器了。
6.Redis 中的布隆过滤器
6.1介绍
Redis v4.0 之后有了 Module（模块/插件） 功能，Redis Modules 让 Redis 可以使用外部模块扩展其功能 。布隆过滤器就是其中的 Module。详情可以查看 Redis 官方对 Redis Modules 的介绍 ：https://redis.io/modules。
另外，官网推荐了一个 RedisBloom 作为 Redis 布隆过滤器的 Module,地址：https://github.com/RedisBloom/RedisBloom。其他还有：
- redis-lua-scaling-bloom-filter （lua 脚本实现）：https://github.com/erikdubbelboer/redis-lua-scaling-bloom-filter
- pyreBloom（Python中的快速Redis 布隆过滤器） ：https://github.com/seomoz/pyreBloom
- …
RedisBloom 提供了多种语言的客户端支持，包括：Python、Java、JavaScript 和 PHP。
6.2使用Docker安装
如果我们需要体验 Redis 中的布隆过滤器非常简单，通过 Docker 就可以了！我们直接在 Google 搜索docker redis bloomfilter 然后在排除广告的第一条搜素结果就找到了我们想要的答案（这是我平常解决问题的一种方式，分享一下），具体地址：https://hub.docker.com/r/redislabs/rebloom/ （介绍的很详细 ）。
具体操作如下：
➜ ~ docker run -p 6379:6379 --name redis-redisbloom redislabs/rebloom:latest➜ ~ docker exec -it redis-redisbloom bashroot@21396d02c252:/data# redis-cli127.0.0.1:6379>
6.3常用命令一览
注意： key:布隆过滤器的名称，item : 添加的元素。
BF.ADD：将元素添加到布隆过滤器中，如果该过滤器尚不存在，则创建该过滤器。格式：BF.ADD {key} {item}。BF.MADD: 将一个或多个元素添加到“布隆过滤器”中，并创建一个尚不存在的过滤器。该命令的操作方式BF.ADD与之相同，只不过它允许多个输入并返回多个值。格式：BF.MADD {key} {item} [item ...]。- **
BF.EXISTS** : 确定元素是否在布隆过滤器中存在。格式：BF.EXISTS {key} {item}。 BF.MEXISTS： 确定一个或者多个元素是否在布隆过滤器中存在格式：BF.MEXISTS {key} {item} [item ...]。
另外，BF.RESERVE 命令需要单独介绍一下：
这个命令的格式如下：
BF.RESERVE {key} {error_rate} {capacity} [EXPANSION expansion]。
下面简单介绍一下每个参数的具体含义：
- key：布隆过滤器的名称
- error_rate :误报的期望概率。这应该是介于0到1之间的十进制值。例如，对于期望的误报率0.1％（1000中为1），error_rate应该设置为0.001。该数字越接近零，则每个项目的内存消耗越大，并且每个操作的CPU使用率越高。
- capacity: 过滤器的容量。当实际存储的元素个数超过这个值之后，性能将开始下降。实际的降级将取决于超出限制的程度。随着过滤器元素数量呈指数增长，性能将线性下降。
可选参数：
- expansion：如果创建了一个新的子过滤器，则其大小将是当前过滤器的大小乘以
expansion。默认扩展值为2。这意味着每个后续子过滤器将是前一个子过滤器的两倍。
6.4实际使用
127.0.0.1:6379> BF.ADD myFilter java(integer) 1127.0.0.1:6379> BF.ADD myFilter javaguide(integer) 1127.0.0.1:6379> BF.EXISTS myFilter java(integer) 1127.0.0.1:6379> BF.EXISTS myFilter javaguide(integer) 1127.0.0.1:6379> BF.EXISTS myFilter github(integer) 0
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