布隆过滤器主要是为了解决海量数据的存在性问题。对于海量数据中判定某个数据是否存在且容忍轻微误差这一场景（比如缓存穿透、海量数据去重）来说，非常适合。

什么是布隆过滤器

布隆过滤器可以看作是由二进制向量（位数组）和一系列随机映射函数（哈希函数）两部分组成的数据结构。相比于 List、Map、Set 等数据结构，它占用空间更少并且效率更高，但是缺点是其返回的结果是概率性的，而不是非常准确。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。并且，存放在布隆过滤器的数据不容易删除。

Bloom Filter 会使用一个较大的 bit 数组来保存所有的数据，数组中的每个元素都只占用 1 bit ，并且每个元素只能是 0 或者 1（代表 false 或者 true），这也是 Bloom Filter 节省内存的核心所在。这样来算的话，申请一个 100w 个元素的位数组只占用 1000000Bit / 8 = 125000 Byte = 125000/1024 KB ≈ 122KB 的空间。

总而言之，布隆过滤器是一种用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。

布隆过滤器原理介绍

当一个元素加入布隆过滤器之后，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。

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，然后将对应的位数组的下标设置为 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哈希函数。

总而言之，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。

使用布隆过滤器

当我们在开发中使用布隆过滤器的时候，首先需要定义布隆过滤器

1 2	// 定义一个布隆过滤器 private final RBloomFilter<String> shortUriCreateCachePenetrationBloomFilter;

使用 add() 方法可以向布隆过滤器中添加数据

1 2	// 添加 shortUriCreateCachePenetrationBloomFilter.add(fullShortUrl);

使用 contains() 方法来检查某个数据是否在布隆过滤器当中

1	boolean contains = shortUriCreateCachePenetrationBloomFilter.contains(fullShortUrl);

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存在于包含大量数字的数字集中（数字集很大，上亿）、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（判断一个邮件地址是否在垃圾邮件列表中）、黑名单功能（判断一个 IP 地址或手机号码是否在黑名单中）等等。
去重：比如爬给定网址的时候对已经爬取过的 URL 去重、对巨量的 QQ 号/订单号去重。

去重场景也需要用到判断给定数据是否存在，因此布隆过滤器主要是为了解决海量数据的存在性问题。