什么是布隆过滤器
布隆过滤器(Bloom Filter)是一个二进制向量和一系列随机映射函数实现，用于判断一个元素是否在集合中。
如果想要判断一个元素是不是在一个集合里，一般想到的是将所有元素保存起来，然后通过比较确定。链表，树等数据结构都是这种思路。随着集合中元素的增加，需要的存储空间也越来越大，检索速度也越来越慢。
简单的说布隆过滤器是一种数据结构，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。
如图所示：
工作原理
布隆过滤器（Bloom Filter）是一个高空间利用率的概率性数据结构，由二进制向量（即位数组）和一系列随机映射函数（即哈希函数）两部分组成。
布隆过滤器使用exists()来判断某个元素是否存在于自身结构中。当布隆过滤器判定某个值存在时，其实这个值只是有可能存在；当它说某个值不存在时，那这个值肯定不存在，这个误判概率大约在 1% 左右。
添加数据
BloomFilter 先分配一块内存空间做 bit 数组，数组的 bit 位初始值全部设为 0。当向布隆过滤器中添加一个元素key时，采用 k 个相互独立的 Hash 函数计算，然后将元素 Hash 映射的 K 个位置全部设置为 1。
判断数据是否存在
当检测 key 是否存在时，仍然用这 k 个 Hash 函数计算出 k 个位置，如果位置全部为 1，则表明 key 存在，否则不存在。哈希函数会出现碰撞，所以布隆过滤器会存在误判。
优缺点
优点
- 空间效率高，所占空间小
- 查询时间短
缺点
- 随着数据的增加，误判率会增加
- 还有无法判断数据一定存在
- 另外还有一个重要缺点，无法删除数据
使用场景
- 大数据判断是否存在：这就可以实现出上述的去重功能，如果你的服务器内存足够大的话，那么使用 HashMap 可 能是一个不错的解决方案，理论上时间复杂度可以达到 O(1)的级别，但是当数据量起来之后，还是只能考虑布隆过滤器。
- 解决缓存穿透：利用布隆过滤器我们可以预先把数据查询的主键，比如用户 ID 或文章 ID
- 缓存到过滤器中。当根据 ID 进行数据查询的时候，判断该 ID 是否存在，若存在的话，则进行下一步处
- 理。若不存在的话，直接返回，这样就不会触发后续的数据库查询，以此减少不存在的行或列的磁盘查找。需要注意的是缓存穿透不能完全解决，我们只
- 能将其控制在一个可以容忍的范围内。
- 业务场景中判断用户是否阅读过某视频或文章，比如抖音或头条，当然会导致一定的误判，但不会让用户看到重复的内容。还有之前自己遇到的一个比赛类的社交场景中，需要判断用户是否在比赛中，如果在则需要更新比赛内容，也可以使用布隆过滤器，可以减少不在的用户查询db或缓存的次数。
- 缓存宕机、缓存击穿场景，一般判断用户是否在缓存中，如果在则直接返回结果，不在则查询db，如果来一波冷数据，会导致缓存大量击穿，造成雪崩效应，这时候可以用布隆过滤器当缓存的索引，只有在布隆过滤器中，才去查询缓存，如果没查询到，则穿透到db。如果不在布隆器中，则直接返回。
- WEB拦截器，如果相同请求则拦截，防止重复被攻击。用户第一次请求，将请求参数放入布隆过滤器中，当第二次请求时，先判断请求参数是否被布隆过滤器命中。可以提高缓存命中率。
