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前言：

使用场景：

实现原理：

使用方式：

总结：

参考文章

高频面试考点：解读布隆过滤-极客时间

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前言：

        提到布隆过滤器，我想大家首先能想到的就是解决缓存击穿的问题。确实不错，它确实能在Redis中应用的最为广泛。其实布隆过滤器是一种算法思想，常用来用作判断某一个对象是否存在。接下来我将从使用场景、实现原理、如何使用、优劣势来介绍它。

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使用场景：

   在前言中我们提到了布隆过滤器常用来判断某一个对象是否存在，最常见的应用就是在Redis中，判断某一个key是否在Redis中存在，避免因为缓存穿透，认为恶意的攻击Redis缓存中不存在的值，直接将请求打到数据库，增加数据库的压力。

我们还有一些常用的使用场景比如：

•    爬虫应用中，对重复爬虫的URL进行去重。
•    垃圾邮件、短信过滤：通过判断当前的号码是否在维护的黑名单的号码池中，进行过滤，拦截。
•    秒杀系统：查看用户是否重复购买。

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实现原理：

    我们在前面提供布隆过滤器的主要使用场景，在于过滤，在于判断某个对象是否存在。如果说仅仅只是判断是否存在。

     其实我们可以使用HashMap去判断一个key是否存在。并且时间复杂度为O(1) , 可以说是非常的高效。在数据量小的情况下HashMap确实能帮助我们实现，但是当数据量特别大的时候，时间复杂度还是没有变化，但是空间复杂度却发生变化。HashMap需要更多的内存去存储数据的内容。

     为了解决内存占用的问题。布隆过滤器使用bit位的0和1来存储对象是否存在的结果。和HashMap一样，布隆过滤器也使用hash函数来判断对象是否存在，但是Hash函数我们知道有冲突的可能性。为了解决这个问题的解决方案是。如果一个Hash函数有冲突，那么就利用多个hash函数，然后将多个hash函数的判断结果存放到bit位中。这样既解决了内存消耗的问题，也解决了hash冲突的问题。具体实现原理如下图：

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使用方式：

   在使用方式上，有分单机版和分布式版本。

在单机版本上，我们可以直接使用Google开源的Guava库布隆过滤器的实现类Bloomfilter

// 创建布隆过滤器对象
 
BloomFilter filter = BloomFilter.create(
 
    Funnels.stringFunnel(Charsets.UTF_8),
 
    10000,
 
    0.1);
 
// 判断指定元素是否存在
 
System.out.println(filter.mightContain("ABC"));
 
// 将元素添加进布隆过滤器
 
filter.put("ABC");
 
System.out.println(filter.mightContain("ABC"));

            如果需要在分布式的场景下使用布隆过滤器就需要使用Redis，布隆过滤器是redis的一个插件，如果想使用需要单独安装。RedisBloom 是 Redis 官方推荐的布隆过滤器插件，可以通过https://github.com/RedisBloom/RedisBloom来下载。

 下面我们介绍一个判断元素是否存在的命令 

 bf.exists test user1

   bf.exists 判断 user1 是否在 test 过滤器中，与之对应的有一个 bf.mexists 命令可以批量判断多个元素是否存在：

bf.mexists test user1 user2

 最后我们介绍最重要的命令 bf.reserve，它的功能是创建一个布隆过滤器，

格式如下：

bf.reserve {key} {error_rate} {size} [expansin]

下面我介绍一下每个参数的含义：

• key：布隆过滤器的名称。
• error_rate : 误报率，这是一个小数。例如，error_rate 则配置为 0.01 表示误报率为 1％。该数字越小，服务器资源消耗就越大。考虑到资源占用，通常我们不会把这个指标设置得太小，可以把 error_rate 设置的稍大一些，因为我们使用布隆过滤器就是来判断某个元素不存在的，而判断某个元素存在的业务场景非常少。
• size: 过滤器的容量。建议根据业务场景来配置，若空间不足会增加误判的几率。
• expansion：作为最后一个参数，这个参数不是必须的，默认是 2。当布隆过滤器满了之后，布隆过滤器会自动创建默认容量是自己 2 倍的新的过滤器

总结：

 针对布隆过滤器使用的优势与劣势。

          首先最大的优势是在数据量特别大的场景。能占用比较小的场景下快速判断对象是否存在。虽然需要用多个hash函数，但是判断过程是CPU密集型的计算，相比HashMap的一次hash函数，但是需要在内存中比较是否对象是否相等。这是属于内存密集型计算，理论上布隆过滤器的判断更加高效。

          缺点就是：布隆过滤器存在一定的误判率，一般用于判断元素不存在。

经过它计算的结果是不存在，那么元素一定不存在，如果计算的结果为存在，会存在，不能一定确认元素存在，因为，可能所有的hash函数都冲突了，别的元素提前将bit为设置为1。

参考文章

高频面试考点：解读布隆过滤-极客时间

算法(3)---布隆过滤器原理 - 雨点的名字 - 博客园