布隆过滤器（BloomFilter）原理及如何实现（使用Redis的bitmap数据结构）

1、简介 

        在海量数据下判断某个值是否存在时，如果使用匹配方式是非常耗时耗力的，因此布隆过滤器因此而生，布隆过滤器可以从海量数据中判断某个值是否存在，但是有一定的误差。布隆过滤器的特性是：如果判断某个值不存在就一定不存在；如果判断某个值存在可能不存在。

2、布隆过滤器（BloomFilter）原理

        布隆过滤器是一个初始值为零的bit数组和多个hash函数组成，本质是判断某个数是否在大数据集合中。它能够高效实现插入和查询，但是有瑕疵的是对于存在的判断结果存在一定的偏差，如下图所示。

        添加key时，使用多个hash函数对key进行hash运算得到一个整数索引值，对位数组长度进行取模运算得到一个位置，每个hash函数都会得到一个不同的位置，将这几个位置都置1就完成了add操作。

        查询key时只要有其中一位是零就表示这个key不存在，但如果都是1，则不一定存在对应的key（为什么说是不一定存在，而不是一定存在呢？那是因为映射函数本身就是散列函数，散列函数是会有碰撞的）。

3、布隆过滤器实现

3.1、初始化bit数组

        布隆过滤器 本质上 是由长度为 m 的位向量或位列表（仅包含 0 或 1 位值的列表）组成，最初所有的值均设置为 0。

3.2、添加数据

        当我们向布隆过滤器中添加数据时，为了尽量地址不冲突，会使用多个 hash 函数对 key 进行运算，算得一个下标索引值，然后对位数组长度进行取模运算得到一个位置，每个 hash 函数都会算得一个不同的位置。再把位数组的这几个位置都置为 1 就完成添加操作。

3.3、判断是否存在

        向布隆过滤器查询某个key是否存在时，先把这个 key 通过相同的多个 hash 函数进行运算，查看对应的位置是否都为 1，只要有一个位为零，那么说明布隆过滤器中这个 key 不存在；如果这几个位置全都是 1，那么说明极有可能存在；因为这些位置的 1 可能是因为其他的 key 存在导致的，也就是前面说过的hash冲突。

注：使用时不要让元素个数大于bit数组大小。

4、使用场景

4.1、缓存穿透

        一般情况下，先查询缓存redis是否有该条数据，缓存中没有时，再查询数据库。当数据库也不存在该条数据时，每次查询都要访问数据库，这就是缓存穿透。缓存透带来的问题是，当有大量请求查询数据库不存在的数据时，就会给数据库带来压力，甚至会拖垮数据库，可以使用布隆过滤器解决缓存穿透的问题。

        布隆过滤器使用 Redis 的 bitmap 数据结构实现。

        把已存在数据的key存在布隆过滤器中，相当于redis前面挡着一个布隆过滤器。当有新的请求时，先到布隆过滤器中查询是否存在：如果布隆过滤器中不存在该条数据则直接返回；如果布隆过滤器中已存在，才去查询缓存redis，如果redis里没查询到则再查询Mysql数据库。

注：布隆过滤器主要是筛选出指定的key存不存在，还可以用于黑名单过滤，安全网址过滤等场景。

5、布隆过滤器的优缺点

优点：高效插入和查询，内存占用bit空间小。

缺点：1）、不能删除元素；2）、存在一定的误判率。

6、总结

        本文详细介绍布隆过滤器的原理以及优缺点，结合Redis的bitmap数据结构使用能够实现布隆过滤器，帮助大家深入理解布隆过滤器。

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