布隆过滤器介绍及实战应用（防止缓存穿透）

布隆过滤器介绍

布隆过滤器（Bloom Filter）是1970年由布隆提出的。它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都比一般的算法要好的多，缺点是有一定的误识别率和删除困难。

Hash面临的问题就是冲突。假设Hash函数是良好的，如果我们的位阵列长度为m个点，那么如果我们想将冲突率降低到例如 1%, 这个散列表就只能容纳m / 100个元素。显然这就不叫空间效率了（Space-efficient）了。解决方法也简单，就是使用多个Hash，如果它们有一个说元素不在集合中，那肯定就不在；如果它们都说在，也有可能性是不存在的。

布隆过滤器的优点：

• 时间复杂度低，增加和查询元素的时间复杂为O(N)，（N为哈希函数的个数，通常情况比较小）

• 保密性强，布隆过滤器不存储元素本身

• 存储空间小，如果允许存在一定的误判，布隆过滤器是非常节省空间的（相比其他数据结构如Set集合）

布隆过滤器的缺点：

• 有点一定的误判率，但是可以通过调整参数来降低

• 无法获取元素本身

• 很难删除元素

在我们项目中使用布隆过滤器主要是为了解决Redis缓存穿透问题

基本使用

引入依赖