【布隆过滤器】

我是🌟廖志伟🌟，一名🌕Java开发工程师🌕、📝Java领域优质创作者📝、🎉CSDN博客专家🎉、🌹幕后大佬社区创始人🌹。拥有多年一线研发经验，研究过各种常见框架及中间件的底层源码，对于大型分布式、微服务、三高架构（高性能、高并发、高可用）有过实践架构经验。

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本文内容：

redis
需求

①、原本有10亿个号码，现在又来了10万个号码，要快速准确判断这10万个号码是否在10亿个号码库中？解决办法一：将10亿个号码存入数据库中，进行数据库查询，准确性有了，但是速度会比较慢。解决办法二：将10亿号码放入内存中，比如Redis缓存中，这里我们算一下占用内存大小：10亿*8字节=8GB，通过内存查询，准确性和速度都有了，但是大约8gb的内存空间，挺浪费内存空间的。
②、接触过爬虫的，应该有这么一个需求，需要爬虫的网站千千万万，对于一个新的网站url，我们如何判断这个url我们是否已经爬过了？解决办法还是上面的两种，很显然，都不太好。
③、同理还有垃圾邮箱的过滤大数据量集合，如何准确快速的判断某个数据是否在大数据量集合中，并且不占用内存。

布隆过滤器定义

一种数据结构，是由一串很长的二进制向量组成，可以将其看成一个二进制数组。既然是二进制，那么里面存放的不是0，就是1，但是初始默认值都是0。将布隆过滤器看成一个容器，那么如何向布隆过滤器中添加一个数据呢？数组是从0开始计数的，当要向布隆过滤器中添加一个元素key时，我们通过多个hash函数，算出一个值，然后将这个值所在的方格置为1。

布隆过滤器判断数据是否存在？

将这个新的数据通过自定义的几个哈希函数，分别算出各个值，然后看其对应的地方是否都是1，如果存在一个不是1的情况，那么我们可以说，该新数据一定不存在于这个布隆过滤器中。多个不同的数据通过hash函数算出来的结果是会有重复的，所以会存在某个位置是别的数据通过hash函数置为的1。布隆过滤器可以判断某个数据一定不存在，但是无法判断一定存在。

布隆过滤器优缺点

优点：二进制组成的数组，占用内存极少，并且插入和查询速度都足够快。

缺点：随着数据的增加，误判率会增加，无法判断数据一定存在，无法删除数据。

布隆过滤器的实现

guava 工具包提供了布隆过滤器的实现。
Redis 实现布隆过滤器的底层就是通过 bitmap数据结构实现的，计算机以二进制位作为底层存储的基础单位，一个字节等于8位，可以通过修改二进制某个位置上的0或者1达到修改值的目的。比如：将big改为cig，"b"的二进制表示为0110 0010，我们将第7位（从0开始）设置为1，那0110 0011表示的就是字符“c”，所以最后的字符 “big”变成了“cig”。

总结

以上就是今天要讲的内容，还希望各位读者大大能够在评论区积极参与讨论，给文章提出一些宝贵的意见或者建议📝，合理的内容，我会采纳更新博文，重新分享给大家。

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给读者大大的话

我本身是一个很普通的程序员，放在人堆里，除了与生俱来的🌹盛世美颜🌹、所剩不多的发量，就剩下180的大高个了。就是我这样的一个人，默默坚持写博文也有好多年了，有句老话说的好，🌕牛逼之前都是傻逼式的坚持🌕。希望自己可以通过大量的作品，时间的积累，个人魅力、运气和时机，可以打造属于自己的🌟技术影响力🌟。同时也希望自己可以成为一个🎄懂技术🎄，🎄懂业务🎄，🎄懂管理🎄的综合型人才，作为项目架构路线的总设计师，掌控全局的🌕团队大脑🌕，技术团队中的🍊绝对核心🍊是我未来几年不断前进的目标。

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