一文彻底弄清Redis的布隆过滤器

布隆过滤器（Bloom Filter）是一种空间效率极高的数据结构，用于快速判断一个元素是否在集合中。它能够节省大量内存，但它有一个特点：可能存在误判，即可能会认为某个元素存在于集合中，但实际上不存在；而对于不存在的元素，它保证一定不会误判。布隆过滤器适合在对存储空间要求极为严格，同时能接受少量误判的应用场景中使用。

1. 布隆过滤器的工作原理

布隆过滤器的核心思想是使用多个哈希函数（Hash Functions）和一个位数组（Bit Array）。其操作过程如下：

1.1 插入元素

• 当插入一个元素时，布隆过滤器会使用多个不同的哈希函数对该元素进行哈希计算，得到多个哈希值（位置索引），并将这些哈希值对应的位数组位置设置为 1。
• 例如，一个元素经过 3 个哈希函数后，得到了 3 个不同的位置，布隆过滤器就在这 3 个位置上将位数组的值设为 1。

1.2 查询元素

• 查询某个元素时，布隆过滤器会使用相同的哈希函数对该元素进行哈希计算，得到多个位置。如果所有这些位置的位都为 1&#x