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布隆过滤器（Bloom Filter）是一种高效的空间节省型数据结构，用于判断元素是否存在于集合中。它通过多个哈希函数将元素映射到位数组，查询时检查对应位是否全为1。优点是空间效率高，缺点是有一定误判率。典型应用场景包括缓存穿透防护、垃圾邮件过滤、黑名单管理及去重等。Java实现中使用BitSet和自定义哈希函数，而Guava和Redis也提供了布隆过滤器的实现。
Bloom Filter 会使用一个较大的 bit 数组来保存所有的数据，数组中的每个元素都只占用 1 bit ，并且每个元素只能是 0 或者 1（代表 false 或者 true），用于检索元素是否存在于大集合中的数据结构。
不同的字符串可能哈希出来的位置相同，这种情况我们可以适当增加位数组大小或者调整我们的哈希函数。
综上，我们可以得出：布隆过滤器说某个元素存在，小概率会误判。布隆过滤器说某个元素不在，那么这个元素一定不在。
Guava 中布隆过滤器的实现算是比较权威的，缺陷是只能单机使用。要想在分布式场景使用，需要用redis的布隆过滤器。
127.0.0.1:6379 BF.ADD myFilter java (integer) 1 127.0.0.1:6379 BF.ADD myFilter javag (integer) 1 127.0.0.1:6379 BF.EXISTS myFilter java (integer) 1 127.0.0.1:6379 BF.EXISTS myFilter javag (integer) 1 127.0.0.1:6379 BF.EXISTS myFilter github (integer) 0
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