Redis -- BitMaps -- 布隆过滤器

一、BitMaps 布隆过滤器

1、BitMaps如何存储数据

2、BitMaps的存储优势

算一下：bitMap的存储优势到底有多大

网站：1亿用户，独立访问5千万。

集合类型 VS BitMaps 存储活跃用户。

集合类型： id -- Long类型 64位 = 8 * 50 000 000 = 400M （每天）

Bitmaps = 1位 = （1/8）* 100 000 000 = 12.5M

 3、布隆过滤器

1. 布隆过滤器是一个算法
2. 由二进制数组和一个Hah算法组成
3. 作用：判断一个元素是否在一个集合中
4. 特点：高效的插入和查询
5. 
6. 有一定的误判性：
   1. 若布隆过滤器判断一个元素不在集合内，那么一定不在。
   2. 若布隆过滤器判断一个元素 在 集合内，那么不一定存在（发生了Hash冲突）
7. 误判的优化方案：
   1. 增加Hah函数 - 多一套计算逻辑
   2. 增大数组（不推荐）
   3. 
8. 使用场景：
   1. 黑名单
   2. 缓存穿透的处理方案
   3. 
9. 依赖redis实现布隆过滤器