九游国际娱乐:布隆过滤器原理和使用场景

  服务治理 MSE Sentinel/OpenSergo，Agent数量 不受限

  布隆过滤器（Bloom Filter）是一种高效的空间节省型数据结构，用于判断元素是不是真的存在于集合中。它通过多个哈希函数将元素映射到位数组，查询时检查对应位是否全为1。优点是空间效率高，缺点是有一定误判率。典型应用场景包括缓存穿透防护、垃圾邮件过滤、黑名单管理及去重等。Java实现中使用BitSet和自定义哈希函数，而Guava和Redis也提供了布隆过滤器的实现。

  Bloom Filter 会使用一个较大的 bit 数组来保存所有的数据，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（代表 false 或者 true），用于检索元素是不是真的存在于大集合中的数据结构。

  不同的字符串可能哈希出来的位置相同，这样的一种情况我们大家可以适当增加位数组大小或者调整我们的哈希函数。

  综上，我们大家可以得出：布隆过滤器说某个元素存在，小概率会误判。布隆过滤器说某个元素不在，那么这个元素一定不在。

  Guava 中布隆过滤器的实现算得上是比较权威的，缺陷是只能单机使用。要想在分布式场景使用，需要用redis的布隆过滤器。

  127.0.0.1:6379 BF.ADD myFilter java (integer) 1 127.0.0.1:6379 BF.ADD myFilter javag (integer) 1 127.0.0.1:6379 BF.EXISTS myFilter java (integer) 1 127.0.0.1:6379 BF.EXISTS myFilter javag (integer) 1 127.0.0.1:6379 BF.EXISTS myFilter github (integer) 0

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