本文章仅用于本人学习笔记记录
来源《Redis深度历险》
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介绍
布隆过滤器专门用来解决去重问题的。它在起到去重的同时，在空间上还能节省 90% 以上，只是稍微有那么点不精确，也就是有一定的误判概率。
布隆过滤器可以理解为一个不怎么精确的 set 结构，当你使用它的 contains 方法判断某个对象是否存在时，它可能会误判。但是布隆过滤器也不是特别不精确，只要参数设置的合理，它的精确度可以控制的相对足够精确，只会有小小的误判概率。
当布隆过滤器说某个值存在时，这个值可能不存在；当它说不存在时，那就肯定不存在。
Redis 中的布隆过滤器
Redis 官方提供的布隆过滤器到了 Redis 4.0 提供了插件功能之后才正式登场。布隆过滤器作为一个插件加载到 Redis Server 中，给 Redis 提供了强大的布隆去重功能。
docker安装：
> docker pull redislabs/rebloom # 拉取镜像
> docker run -p6379:6379 redislabs/rebloom # 运行容器
> redis-cli # 连接容器中的 redis 服务布隆过滤器基本使用
布隆过滤器有二个基本指令，bf.add 添加元素，bf.exists 查询元素是否存在，它的用法和 set 集合的 sadd 和 sismember 差不多。注意 bf.add 只能一次添加一个元素，如果想要一次添加多个，就需要用到 bf.madd 指令。同样如果需要一次查询多个元素是否存在，就需要用到 bf.mexists 指令。
127.0.0.1:6379> bf.add codehole user1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> bf.add codehole user2
(integer) 1
127.0.0.1:6379> bf.add codehole user3
(integer) 1
127.0.0.1:6379> bf.exists codehole user1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> bf.exists codehole user2
(integer) 1
127.0.0.1:6379> bf.exists codehole user3
(integer) 1
127.0.0.1:6379> bf.exists codehole user4
(integer) 0
127.0.0.1:6379> bf.madd codehole user4 user5 user6
1) (integer) 1
2) (integer) 1
3) (integer) 1
127.0.0.1:6379> bf.mexists codehole user4 user5 user6 user7
1) (integer) 1
2) (integer) 1
3) (integer) 1
4) (integer) 0注意事项
布隆过滤器的initial_size估计的过大，会浪费存储空间，估计的过小，就会影响准确率，用户在使用之前一定要尽可能地精确估计好元素数量，还需要加上一定的冗余空间以避免实际元素可能会意外高出估计值很多。
布隆过滤器的error_rate越小，需要的存储空间就越大，对于不需要过于精确的场合，error_rate设置稍大一点也无伤大雅。
布隆过滤器的原理
每个布隆过滤器对应到 Redis 的数据结构里面就是一个大型的位数组和几个不一样的无偏 hash 函数。所谓无偏就是能够把元素的 hash 值算得比较均匀。
向布隆过滤器中添加 key 时，会使用多个 hash 函数对 key 进行 hash 算得一个整数索引值然后对位数组长度进行取模运算得到一个位置，每个 hash 函数都会算得一个不同的位置。再把位数组的这几个位置都置为 1 就完成了 add 操作。
向布隆过滤器询问 key 是否存在时，跟 add 一样，也会把 hash 的几个位置都算出来，看看位数组中这几个位置是否都为 1，只要有一个位为 0，那么说明布隆过滤器中这个 key 不存在。如果都是 1，这并不能说明这个 key 就一定存在，只是极有可能存在，因为这些位被置为 1 可能是因为其它的 key 存在所致。如果这个位数组比较稀疏，判断正确的概率就会很大，如果这个位数组比较拥挤，判断正确的概率就会降低。
使用时不要让实际元素远大于初始化大小，当实际元素开始超出初始化大小时，应该对布隆过滤器进行重建，重新分配一个 size 更大的过滤器，再将所有的历史元素批量 add 进去 (这就要求我们在其它的存储器中记录所有的历史元素)。因为 error_rate 不会因为数量超出就急剧增加，这就给我们重建过滤器提供了较为宽松的时间。
总结
布隆过滤器专门用来解决去重问题的。它在起到去重的同时，在空间上还能节省 90% 以上，只是稍微有那么点不精确，也就是有一定的误判概率。可应用在缓存穿透。
