Bloom Filter是一个占用空间很小、效率很高的随机数据结构，它由一个bit数组和一组Hash算法构成。可用于判断一个元素是否在一个集合中，查询效率很高（1-N，最优能逼近于1）。
在很多场景下，我们都需要一个能迅速判断一个元素是否在一个集合中。譬如：
网页爬虫对URL的去重，避免爬取相同的URL地址；
反垃圾邮件，从数十亿个垃圾邮件列表中判断某邮箱是否垃圾邮箱（同理，垃圾短信）；
缓存击穿，将已存在的缓存放到布隆中，当黑客访问不存在的缓存时迅速返回避免缓存及DB挂掉。
可能有人会问，我们直接把这些数据都放到数据库或者redis之类的缓存中不就行了，查询时直接匹配不就OK了？
是的，当这个集合量比较小，你内存又够大时，是可以这样做，你可以直接弄个HashSet、HashMap就OK了。但是当这个量以数十亿计，内存装不下，数据库检索极慢时该怎么办。
以垃圾邮箱为例
方案比较
1.将所有垃圾邮箱地址存到数据库，匹配时遍历
2.用HashSet存储所有地址，匹配时接近O（1）的效率查出来
3.将地址用MD5算法或其他单向映射算法计算后存入HashSet，无论地址多大，保存的只有MD5后的固定位数
4.布隆过滤器，将所有地址经过多个Hash算法，映射到一个bit数组
优缺点
方案1和2都是保存完整的地址，占用空间大。一个地址16字节，10亿即可达到上百G的内存。HashSet效率逼近O(1)，数据库就不谈效率了，不在一个数量级。
方案3保存部分信息，占用空间小于存储完整信息，存在冲突的可能（非垃圾邮箱可能MD5后和某垃圾邮箱一样，概率低）
方案4将所有地址经过Hash后映射到同一个bit数组，看清了，只有一个超大的bit数组，保存所有的映射，占用空间极小，冲突概率高。
大家知道，java中的HashMap有个扩容参数默认是0.75，也就是你想存75个数，至少需要一个100的数组，而且还会有不少的冲突。实际上，Hash的存储效率是0.5左右，存5个数需要10个的空间。算起来占用空间还是挺大的。
而布隆过滤器就不用为每个数都分配空间了，而是直接把所有的数通过算法映射到同一个数组，带来的问题就是冲突上升，只要概率在可以接受的范围，用时间换空间，在很多时候是好方案。布隆过滤器需要的空间仅为HashMap的1/8-1/4之间，而且它不会漏掉任何一个在黑名单的可疑对象，问题只是会误伤一些非黑名单对象。
原理
初始化状态是一个全为0的bit数组
为了表达存储N个元素的集合，使用K个独立的函数来进行哈希运算。x1，x2……xk为k个哈希算法。
如果集合元素有N1，N2……NN，N1经过x1运算后得到的结果映射的位置标1，经过x2运算后结果映射也标1，已经为1的报错1不变。经过k次散列后，对N1的散列完成。
依次对N2，NN等所有数据进行散列，最终得到一个部分为1，部分位为0的字节数组。当然了，这个字节数组会比较长，不然散列效果不好。
那么怎么判断一个外来的元素是否已经在集合里呢，譬如已经散列了10亿个垃圾邮箱，现在来了一个邮箱，怎么判断它是否在这10亿里面呢？
很简单，就拿这个新来的也依次经历x1，x2……xk个哈希算法即可。
在任何一个哈希算法譬如到x2时，得到的映射值有0，那就说明这个邮箱肯定不在这10亿内。
如果是一个黑名单对象，那么可以肯定的是所有映射都为1，肯定跑不了它。也就是说是坏人，一定会被抓。
那么误伤是为什么呢，就是指一些非黑名单对象的值经过k次哈希后，也全部为1，但它确实不是黑名单里的值，这种概率是存在的，但是是可控的。
上面的几个图看起来很高深，但那不是我们关心的问题，归根到底意思其实就是你想让错误率降低，就得增大数组的长度，就是这样。
我们使用BloomFilter的目的就是想省空间，所以我们需要做的就是在错误率上做个权衡就OK。
很多时候这个错误率我们是能接受的，譬如垃圾邮箱问题，是坏人一定会被抓，这个能保证。无非是一些好人也被抓，这个可以通过给这些可伶的被误伤的设置个白名单就OK。至于爬虫Url重复这个就更没问题了，会缺掉一些网页而已。
至于在缓存穿透上的应用，是为了避免恶意用户频繁请求缓存中不存在DB也不存在的值，会导致缓存失效、DB负载过大，可以使用BloomFilter把所有数据放到bit数组中，当用户请求时存在的值肯定能放行，部分不存在的值也会被放行，绝大部分会被拦截，这些少量漏网之鱼对于DB的影响就会比大量穿透好的多了。
讲了这么多，可以看到，原理很简单，但要实际做一个BloomFilter可就麻烦了，已经属于科学家的范畴了，好在早早有人已经搞定了java版的实现，用法很简单，下一篇看看。