一、什么是布隆过滤器？

布隆过滤器（Bloom Filter）是 Bloom 于1970年提出的。可以把它看作由二进制向量（或者说位数组）和一系列随机映射函数（哈希函数）两部分组成的数据结构。
相比于我们平时常用的的 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可能产生哈希冲突，从而导致误判。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。
布隆过滤器典型的特点是宁可错杀，不可放过。即被布隆过滤器检测为存在的可能事实上不存在，但检测为不存在的一定存在。

位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。
假设申请一个 100w 个元素的位数组只占用 1000000Bit / 8 = 125000 Byte = 125000/1024 kb ≈ 122kb 的空间。

二、布隆过滤器的原理

1、当一个元素加入布隆过滤器中

（1）使用布隆过滤器中的多个哈希函数对元素值进行计算，得到多个哈希值
（2）根据得到的哈希值，在位数组中把对应下标的值置为 1。

2、当需要判断一个元素是否存在于布隆过滤器

（1）对给定元素使用相同的多个哈希函数进行哈希计算，得到多个哈希值
（2）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，然后在对应的位数组的下表的元素设置为 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（去重的应用）。

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造成误判，如果误判率高，可以适当增加位数组大小或者调整哈希函数。

三、布隆过滤器使用场景

1、判断给定数据是否存在：
判断一个数字是否在于包含大量数字的数字集中（数字集很大）
如以下场景：

• 防止缓存穿透：判断请求的数据是否有效避免直接穿透缓存而请求数据库
• 邮箱的垃圾邮件过滤
• 黑名单功能

2、去重：比如爬给定网址的时候对已经爬取过的 URL 去重。

四、Java 布隆过滤器的参考实现

import java.util.BitSet;

public class MyBloomFilter {

    
    private static final int DEFAULT_SIZE = 2 << 24;
    
    private static final int[] SEEDS = new int[]{3, 13, 46, 71, 91, 134};

    
    private BitSet bits = new BitSet(DEFAULT_SIZE);

    
    private SimpleHash[] func = new SimpleHash[SEEDS.length];

    
    public MyBloomFilter() {
        // 初始化多个不同的 Hash 函数
        for (int i = 0; i < SEEDS.length; i++) {
            func[i] = new SimpleHash(DEFAULT_SIZE, SEEDS[i]);
        }
    }

    
    public void add(Object value) {
        for (SimpleHash f : func) {
            bits.set(f.hash(value), true);
        }
    }

    
    public boolean contains(Object value) {
        boolean ret = true;
        for (SimpleHash f : func) {
            ret = ret && bits.get(f.hash(value));
        }
        return ret;
    }

    
    public static class SimpleHash {

        private int cap;
        private int seed;

        public SimpleHash(int cap, int seed) {
            this.cap = cap;
            this.seed = seed;
        }

        
        public int hash(Object value) {
            int h;
            return (value == null) ? 0 : Math.abs(seed * (cap - 1) & ((h = value.hashCode()) ^ (h >>> 16)));
        }

    }
}