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1、什么是布隆过滤器
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。
上面这句介绍比较全面的描述了什么是布隆过滤器，如果还是不太好理解的话，就可以把布隆过滤器理解为一个set集合，我们可以通过add往里面添加元素，通过contains来判断是否包含某个元素。由于本文讲述布隆过滤器时会结合Redis来讲解，因此类比为Redis中的Set数据结构会比较好理解，而且Redis中的布隆过滤器使用的指令与Set集合非常类似（后续会讲到）。
学习布隆过滤器之前有必要先聊下它的优缺点，因为好的东西我们才想要嘛！
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
2、布隆过滤器的使用场景
布隆过滤器可以告诉我们**“某样东西一定不存在或者可能存在”，也就是说布隆过滤器说这个数不存在则一定不存，布隆过滤器说这个数存在可能不存在**（误判，后续会讲），**利用这个判断是否存在的特点可以做很多有趣的事情。
- 解决Redis缓存穿透问题（面试重点）
- 邮件过滤，使用布隆过滤器来做邮件黑名单过滤
- 对爬虫网址进行过滤，爬过的不再爬
- 解决新闻推荐过的不再推荐(类似抖音刷过的往下滑动不再刷到)