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布隆过滤器的基本原理和使用

1、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。

2、上面使用的布隆过滤器只是默认参数的布隆过滤器，它在我们第一次 add 的时候自动创建。Redis 还提供了自定义参数的布隆过滤器， bf.reserve 过滤器名 error_rate initial_size 但是这个操作需要在 add 之前显式创建。

3、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。

4、使用布隆过滤器的决定性因素之一，就是此算法插入数据和查询数据的速度必须非常快。因此在对数据进行哈希运算的时候，需选择计算快的哈希算法。而且，写入数据以及查询数据的哈希算法，顺序和算法都需完全一致。待完善。

5、使用布隆过滤器判断元素是否存在，是一种低空间成本的方式。布隆过滤器是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。

6、此概率为某bit位在插入n个元素后未被置位的概率。因此，想保持错误率低，布隆过滤器的空间使用率需为50%。

Redis 提供的 bitMap 可以实现布隆过滤器，但是需要自己设计映射函数和一些细节，这和我们自定义没啥区别。Redis 官方提供的布隆过滤器到了 Redis 0 提供了插件功能之后才正式登场。

误判概率的证明和计算假设布隆过滤器中的hash function满足simple uniform hashing假设：每个元素都等概率地hash到m个slot中的任何一个，与其它元素被hash到哪个slot无关。

相比于传统的map、set等数据结构，占用空间更少，但其返回结果是概率型的，不确定。

SpringBootx—使用Redis的bitmap实现布隆过滤器（Guava中BF算法）布隆过滤器：是专门用来检测集合中是否存在特定元素的数据结构。存在误差率：即将不在集合的元素误判在集合中。

布隆过滤器只会把正常的URL当成黑名单系统里的，但不会误报已经在黑名单里的URL。形象点说就是“宁可错杀三千不会放过一个”在讲解布隆过滤器原理之前先讲位图。位图是bit类型的数组。

1、使用布隆过滤器判断元素是否存在，是一种低空间成本的方式。布隆过滤器是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。

2、布隆过滤器内部维护一个bitArray(位数组)，开始所有数据为0，当一个元素过来时，能过多个哈希函数（hashhashhash3）计算不同的hash值，并通过hash值找到bitArray的下标，将里面的值改为由0变为1。

3、布隆过滤器，主要需实现的目标是，在指定的数据个数范围内，满足误判率在设定的范围内，误判率太高的话，无法起到过滤数据的情况，误判率不能为0。

4、假设布隆过滤器中的hash function满足simple uniform hashing假设：每个元素都等概率地hash到m个slot中的任何一个，与其它元素被hash到哪个slot无关。

5、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。

6、这说明了若想保持某固定误判率不变，布隆过滤器的bit数m与被add的元素数n应该是线性同步增加的。三如何设计bloomfilter 此概率为某bit位在插入n个元素后未被置位的概率。

在做域名爆破中，遇到了把一个300G的子域名json文件进行去重，一开始是考虑使用字典进行去重，但是数据量大了，会造成内存泄露。看网上资料介绍了一种方案，就是使用布隆过滤器。

布隆过滤器（英语：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。主要用于判断一个元素是否在一个集合中。

从上式中可以看出，当m增大或n减小时，都会使得误判率减小，这也符合直觉。现在计算对于给定的m和n，k为何值时可以使得误判率最低。

布隆过滤器内部维护一个bitArray(位数组)，开始所有数据为0，当一个元素过来时，能过多个哈希函数（hashhashhash3）计算不同的hash值，并通过hash值找到bitArray的下标，将里面的值改为由0变为1。

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