在Redis的缓存穿透中了解到布隆过滤器，不禁想了解其奇妙之处
1. 布隆过滤器的作用
判断传入数据是否已经存在，由这个基本功能可以泛生出：
- 防止Redis缓存穿透
- 海量数据去重
- 垃圾邮件过滤
2. 什么是布隆过滤器
布隆过滤器（Bloom Filter）是1970年由一个叫布隆的人提出的，它本质是一个很长的二进制向量（位数组）和一系列随机映射函数。布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。其优点是空间效率和查询时间都比一般的算法好太多，这是布隆过滤器的出名之处。缺点是有一定的误识别率和删除困难
在布隆过滤器的位数组中，每个元素占一个位（1bit）其内容只能是0或1。其占空间效率小体现：一亿个元素只占用约12MB（100000000bit / 8 / 1024 / 1024 = 11.92MB）
3. 实现原理
我们将传进来的数据进行多次不同的Hash，从而得到多个哈希值，然后将这多个哈希值对应的位数组下标设为1
通过图示我们能大概了解其原理了，布隆过滤器存放的不是数据本身，而是数据的多个Hash值。这样当某个数据被 "存入" 布隆过滤器时，这个数据再次进来，可通过在位数组中查找多个对应的Hash值是否为1，都为1则表明已经存在
缺点也显而易见：1. Hash值计算可能会有冲突，不同的数据 "存入" 布隆过滤器的结果可能相同，也就是说布隆过滤器
只能判断数据不存在，而无法明确判断数据存在。2.存入的数据删除困难
实现关键：
- Hash函数
- 位数组长度
4. Google开源的布隆过滤器
1.导包
代码语言：javascript复制<dependency>
<groupId>com.google.guava</groupId>
<artifactId>guava</artifactId>
<version>28.2-jre</version>
</dependency>2.使用
代码语言：javascript复制public class Test {
public static void main(String[] args) {
// 创建布隆过滤器，依次为：数据类型，预计数据条数，期望误判率
BloomFilter bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.integerFunnel(), 10000000, 0.02);
// "存入" 一千万条数据
for (int i = 0; i < 10000000; i ) {
bloomFilter.put(i);
}
// 记录误判个数
int count = 0;
for (int i = 10000000; i < 20000000; i ) {
if (bloomFilter.mightContain(i)){
count ;
}
}
System.out.println("误判总数：" count);
System.out.println("误判率：" (count / 10000000.0) "%");
}
}误判总数：200914
误判率：0.0200914%5. Redis实现布隆过滤器
Redis4.0版本之后添加了Module模块，Modules可让Redis使用外部模块扩展其功能。Redis官网导航栏有Modules标签，然后找到RedisBloom下载
下载完后解压编译，记住里面的redisbloom.so路径
代码语言：javascript复制tar -zxvf RedisBloom-2.2.2.tar.gz
cd RedisBloom-2.2.2
make
pwd # /opt/RedisBloom-2.2.2设置配置文件redis.conf
代码语言：javascript复制################################## MODULES #####################################
loadmodule /opt/RedisBloom-2.2.2/redisbloom.so基本命令与使用：
- BF.ADD
- BF.EXISTS
127.0.0.1:6379> BF.ADD howl 007
(integer) 1
127.0.0.1:6379> BF.EXISTS howl 007
(integer) 1
127.0.0.1:6379> BF.EXISTS howl 008
(integer) 0
127.0.0.1:6379> 
