完全解读布隆过滤器
布隆过滤器（Bloom Filter）是 1970 年由布隆提出的，是一种非常节省空间的概率数据结构，运行速度快，占用内存小。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。主要用于判断一个元素是否在一个集合中。主要是解决大规模数据下不需要精确过滤的场景，如检查垃圾邮件地址，爬虫URL地址去重，解决缓存穿透问题等。
优点
- 存储空间和插入 / 查询时间都是常数O(k)
- 支持海量数据场景下高效率判断元素是否存在
- 存储空间小，不存储数据本身，而是存储hash结果取模运算后的位标记
缺点
- 无法删除，因为可能多个元素通过哈希后，可能会产生hash碰撞，映射到布隆过滤器的同一个位置。删除该位置后，可能影响其他元素
- 误判，由于存在hash碰撞，不同的元素经过哈希后可能映射到同一个位置，一旦产生碰撞，会被误判存在
- 碰撞概率，让随着元素越来越大，在容量限制下，布隆过滤器被使用的位置就会越来越多，误判的几率也会越来越大
特点
根据布隆过滤器的特点可以知道
- 判断如果某个元素存在，由于存在误判，这个元素不一定是存在的
- 判断如果某个元素不存在，那这个元素一定不存在
原理
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