适用场景
- 从海量的数据中判断一条数据是否存在。
- 判断请求，做拦截，避免缓存穿透。
- 利用布隆过滤器减少磁盘 IO 或者网络请求。
- 垃圾邮件过滤，新用户判断
- ...
实现原理
数据结构
布隆过滤器可以看作一个bit数组，初始的所有元素为0。
当我们需要映射Data1至布隆过滤器时，需将Data1做多次不同的Hash运算，将Hash函数生成的Hash值作为映射地址。
假设Data1通过Hash函数得到的值为1，4，8。将Hash值指向的地址上存储的值置为1。
同样的，映射Data2通过Hash运算得到的地址2，5，8。其中一个Hash函数得到的值为8与Data1得到的值相同
此时，我们查询Data3是否存在于过滤器中，假设Data通过Hash运算得到的值为2，5，6。而6这个位置的值为0，也就是说没有任何一个值映射到该位置，可以确定Data3这个值一定不存在。
此前，在映射Data2时得到的一个值8与Data1相同，也就是说同一个地址可以被多次映射，如果一个数据通过Hash得到的多个结果指向的对应数组位置上的值皆不为0，是无法判断映射的数据一定存在。验证了布隆过滤器只能判断一个东西一定不存在或者可能存在。