布隆过滤器(Bloom Filter)

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一、概念

1. 布隆过滤器是一个数据结构：bit数组+随机映射函数

2. 作用：高效判断某个元素是否在给定的集合中

3. 缺点：有一定的错误识别率，随着数据量越大，错误识别率越大；并且不容易删除

二、原理

1. 加入元素：

a. 使用布隆过滤器中的哈希函数，计算元素的哈希值，可能有多个哈希函数，对应多个哈希值

b. 根据所有哈希值，把bit数组中对应下标的值设置为1；如果设置时发现已经全部为1，表示元素重复

2. 判断元素：

a. 计算哈希值

b. 判断是否所有对应的下标都为1，都为1存在布隆过滤器；有一个不为1表示不存在布隆过滤器中

3. 错误率：不同的元素，通过哈希函数计算出来的位置相同

4. 判断元素存在，小概率会误判；判断元素不存在，一定不会误判

三、使用场景

1. 判断给定的数据是否存在大数据中

2. 防止缓存穿透，判断请求的数据是否有效，避免绕过缓存直接访问数据库

3. 垃圾邮件过滤

4. 黑名单功能

5. 爬虫去重url

四、Redis中的布隆过滤器

1. 可以根据原理自己实现布隆过滤器

2. 单机使用Guava的布隆过滤器

3. 分布式使用Redis中的布隆过滤器

参考：

https://mp.weixin.qq.com/s/_qsHjDemXUNObB0h0XHCkQ

布隆过滤器(Bloom Filter)

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原文地址：https://www.cnblogs.com/june0816/p/12153002.html