01 背景
假如需要过滤某些不安全网页，现有100亿个黑名单页面，每个网页的URL最多占用64字节。现要设计一种网页过滤系统，可以根据网页的URL判断该网页是否在黑名单上，要求该系统允许有万分之一以下的判断错误率，并且使用的额外空间不要超过30G。
可以采用如下几种方案：
1、将访问过的URL保存到数据库
每次需要过滤网页就需要启用一个数据库select查询，且当数据量变得非常庞大后，关系型数据库查询的效率会变得很低。
2、用HashSet将访问过的URL保存起来
那只需接近O(1)的代价就可以查到一个URL是否被访问过了。但是内存消耗太大。
3、URL经过MD5或SHA-1等单向哈希后再保存到HashSet或数据库
字符串经过MD5散列处理后的信息摘要长度只有128Bit，SHA-1处理后也只有160Bit，因此方法3比方法2节省了好几倍的内存。
4、BitMap方法
建立一个BitSet，将每个URL经过一个哈希函数映射到某一位。消耗内存是相对较少的，但缺点是单一哈希函数发生冲突的概率太高。
02 概述
Bloom Filter(布隆过滤器)是一种多哈希函数映射的快速查找算法。它是一种空间高效的概率型数据结构，通常应用在一些需要快速判断某个元素是否属于集合，但是并不严格要求100%正确的场合。
布隆过滤器的优势在于，利用很少的空间可以做到精确率较高。
哈希表与布隆过滤器：
哈希表也能用于判断元素是否在集合中，但是Bloom Filter只需要哈希表的1/8或1/4的空间复杂度就能完成同样的问题。Bloom Filter可以插入元素，但是不可以删除已有元素。集合中的元素越多，误报率越大，但是不会漏报。
03 原理
如果想判断一个元素是不是在一个集合中，一般想到的方法是暂存数据，然后查找判定是否存在集合中。这种方法在数据量比较小的情况下适用，但是几个中元素较多的时候，检索速度就会越来越慢。
可以利用Bitmap：只要检查对应点是不是1就可以知道集合中有没有这个数。Bloom filter可以看做是对bitmap的扩展。只是使用多个hash映射函数，从而减低hash发生冲突的概率。
算法如下:
1、创建m（m=28）位的bitset，初始化为0，选中k（k=3）个不同的哈希函数；
2、第 i 个hash函数对字符串str哈希的结果记为 h(i,str)，范围是（0,m-1）；
3、将字符串记录到bitset的过程（即插入）：对于一个字符串str，分别记录h(1,str)，h(2,str)...，h(k,str)，然后将bitset的h(1,str)，h(2,str)...，h(k,str)位置1，也就是将一个a映射到bitset的k个二进制位；
4、检查字符串是否存在（即查找）：对于字符串astr，分别计算h(1,str)、h(2,str)，...，h(k,str)，然后检查bitset的第h(1,str)，h(2,str)，...，h(k,str) 位是否为1：
若其中任何一位不为1则可以判定str一定没有被记录过；
若全部位都是1，则“认为”字符串str存在；
但是若一个字符串对应的Bit全为1，实际上是不能100%的肯定该字符串被Bloom Filter记录过的（因为有可能该字符串的所有位都刚好是被其他字符串所对应）这种将该字符串划分错的情况，称为false positive ；
5、删除字符串（删除）：字符串加入了就被不能删除了，因为删除会影响到其他字符串。
Bloom Filter使用了k个哈希函数，每个字符串跟k个bit对应。从而降低了冲突的概率。
04 特点
4.1 优点
布隆过滤器相比较于传统数组、链表等数据结构，在空间和时间方面都有巨大的优势。
速度快，布隆过滤器插入/查询时间都是常数O(k)。
各个散列函数相互之间没有关系，方便由硬件并行实现。
布隆过滤器不需要存储元素本身，只是存储其存在与否的标志位，在某些对保密要求非常严格的场合有优势。
4.2 缺点
误算率是其中之一。随着存入的元素数量增加，误算率随之增加。
一般情况下不能从布隆过滤器中删除元素，如果需要删除，操作耗时且复杂。
05 应用场景
布隆过滤器的用处就是，能够在节省存储空间的情况下迅速判断一个元素是否在一个集合中。主要有如下三个使用场景：
1、网页爬虫对URL的去重，避免爬取相同的URL地址；
2、反垃圾邮件，从数十亿个垃圾邮件列表中判断某邮箱是否垃圾邮箱；
3、缓存击穿，将已存在的缓存放到布隆过滤器中，当黑客访问不存在的缓存时迅速返回避免缓存及DB挂掉。
