Redis BloomFilter布隆过滤器原理与实现
我要评论Bloom Filter 概念
布隆过滤器（英语：Bloom Filter）是布隆1970年由一个叫布隆的小伙子提出的。它实际上是过滤一个很长的二进制向量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器原否在一个集合中。它的理实优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法，缺点是布隆有一定的误识别率和删除困难。
Bloom Filter 原理
布隆过滤器的过滤原理是，当一个元素被加入集合时，器原通过K个散列函数将这个元素映射成一个位数组中的理实K个点，把它们置为1。布隆检索时，过滤我们只要看看这些点是器原不是都是1就（大约）知道集合中有没有它了：如果这些点有任何一个0，则被检元素一定不在；如果都是理实1，则被检元素很可能在。布隆这就是过滤布隆过滤器的基本思想。亿华云计算
Bloom Filter跟单哈希函数Bit-Map不同之处在于：Bloom Filter使用了k个哈希函数，器原每个字符串跟k个bit对应。从而降低了冲突的概率
缓存穿透
每次查询都会直接打到DB
简而言之，言而简之就是我们先把我们数据库的数据都加载到我们的过滤器中，比如数据库的id现在有：1、2、3
那就用id：1 为例子他在上图中经过三次hash之后，把三次原本值0的地方改为1
下次数据进来查询的时候如果id的值是1，那么我就把1拿去三次hash 发现三次hash的值，跟上面的三个位置完全一样，那就能证明过滤器中有1的
反之如果不一样就说明不存在了
那应用的场景在哪里呢？一般我们都会用来防止缓存击穿
简单来说就是你数据库的id都是1开始然后自增的，那我知道你接口是通过id查询的，我就拿负数去查询，这个时候，b2b信息网会发现缓存里面没这个数据，我又去数据库查也没有，一个请求这样，100个，1000个，10000个呢？你的DB基本上就扛不住了，如果在缓存里面加上这个，是不是就不存在了，你判断没这个数据就不去查了，直接return一个数据为空不就好了嘛。
这玩意这么好使那有啥缺点么？有的，我们接着往下看
Bloom Filter的缺点
bloom filter之所以能做到在时间和空间上的效率比较高，是因为牺牲了判断的准确率、删除的便利性
存在误判，可能要查到的元素并没有在容器中，但是hash之后得到的k个位置上值都是1。如果bloom filter中存储的是黑名单，那么可以通过建立一个白名单来存储可能会误判的云南idc服务商元素。
删除困难。一个放入容器的元素映射到bit数组的k个位置上是1，删除的时候不能简单的直接置为0，可能会影响其他元素的判断。可以采用Counting Bloom Filter
常见问题
1、为何要使用多个哈希函数？
Hash本身就会面临冲突，如果只使用一个哈希函数，那么冲突的概率会比较高。例如长度100的数组，如果只使用一个哈希函数，添加一个元素后，添加第二个元素时冲突的概率为1%，添加第三个元素时冲突的概率为2%…但如果使用两个哈希函数，添加一个元素后，添加第二个元素时冲突的概率降为万分之4（四种可能的冲突情况，情况总数100x100）
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