布隆過濾器（Bloom Filter）是一種空間效率極高的概率型數據結構，用于判斷一個元素是否在一個集合中。它基于位數組和多個哈希函數的原理，可以高效地進行元素的查詢，而且占用的空間相對較小，如下圖所示：

根據 key 值計算出它的存儲位置，然后將此位置標識全部標識為 1（未存放數據的位置全部為 0），查詢時也是查詢對應的位置是否全部為 1，如果全部為 1，則說明數據是可能存在的，否則一定不存在。 

也就是說，如果布隆過濾器說一個元素不在集合中，那么它一定不在這個集合中；但如果它說一個元素在集合中，則有可能是不存在的（存在誤差）。

1、布隆執行過程

布隆過濾器的具體執行步驟如下：

• 在 Redis 中創建一個位數組，用于存儲布隆過濾器的位向量。
• 初始化多個哈希函數，并將每個哈希函數的計算結果對應的位數組位置設置為 1。
• 添加元素到布隆過濾器時，對元素進行多次哈希計算，并將對應的位數組位置設置為 1。
• 查詢元素是否存在時，對元素進行多次哈希計算，并檢查對應的位數組位置是否都為 1。

2、布隆使用場景

布隆過濾器的主要使用場景有以下幾個：

• 大數據量去重：可以用布隆過濾器來進行數據去重，判斷一個數據是否已經存在，避免重復插入。
• 緩存穿透：可以用布隆過濾器來過濾掉惡意請求或請求不存在的數據，避免對后端存儲的頻繁訪問。
• 網絡爬蟲的 URL 去重：可以用布隆過濾器來判斷 URL 是否已經被爬取，避免重復爬取。

3、如何實現布隆過濾器？

在 Redis 中不能直接使用布隆過濾器，但我們可以通過 Redis 4.0 版本之后提供的 modules (擴展模塊) 的方式引入，它的實現步驟如下。

（1）打包RedisBloom插件

“

git clone https://github.com/RedisLabsModules/redisbloom.git

cd redisbloom

make # 編譯redisbloom

”

編譯正常執行完，會在根目錄生成一個 redisbloom.so 文件。

（2）啟用RedisBloom插件

重新啟動 Redis 服務，并指定啟動 RedisBloom 插件，具體命令如下：

“

redis-server redis.conf --loadmodule ./src/modules/RedisBloom-master/redisbloom.so

”

（3）創建布隆過濾器

創建一個布隆過濾器，并設置期望插入的元素數量和誤差率，在 Redis 客戶端中輸入以下命令：

“

BF.RESERVE my_bloom_filter 0.01 100000

”

（4）添加元素到布隆過濾器

在 Redis 客戶端中輸入以下命令：

“

BF.ADD my_bloom_filter leige

”

（5）檢查元素是否存在

在 Redis 客戶端中輸入以下命令：

“

BF.EXISTS my_bloom_filter leige

”

課后思考

以上我們介紹了什么是布隆過濾器？它的使用場景和執行流程，以及在 Redis 中它的使用，那么問題來了，在日常開發中，也就是在 Java 開發中，我們又將如何操作布隆過濾器呢？