去重小结
最近在做爬虫的时候，遇到了去重的问题，关于去重，有很多地方可以做，比如
- 内存级别，利用 hashmap，准确，性能好但是内存有限
- 数据库，利用唯一键，准确，存储量大但是性能差
- 内存级别 BloomFilter，利用 bitmap，性能好，存储量比 hashmap 大得多，但是有误差
实际使用的时候要根据场景去 tradeoff，没有最好的办法，只有最合适的办法
基数统计
同样，当我们需要统计个数时，也有很多办法，比如
- 内存级别 hashset，准确，但是存储量跟数据量成正比，原始数据还存在
- 数据库也可以做，准确但性能较差
- 内存级别，Hyperloglog，只需少量内存即可，但误差较大
如果我们单单只是技术统计，对准确率要求并不高，可以采取 Hyperloglog，只不过没有记录原始数据，但这恰好为节省内存埋下了伏笔
BloomFilter 原理
有 k 个 hash 函数，对每一个 key 进行 hash 函数计算大小，将 m 位 0 字符串在对应的取余赋值为 1 即可
检查是否存在：计算 key 对应的 k 个 hash值在字符串中的位是否全为 1，如果是，则有可能存在，否则肯定不存在
例子， key = bloom hashcode = [1, 2, 3]
011100000000000000000
接下来 key = filter 经过同样的 hash 计算 hashcode = [2,4,6]
经过计算不存在，则放入
011101000000000000000
实际应用中如何选择 m，k，f 的大小，有一个数据公式推导，大家可以自行 Google
HyperLogLog 原理
使用概率的原理
这篇文章还不错 https://blog.csdn.net/firenet1/article/details/77247649
总结一下，就是说，我们丢硬币的场景，第一次出现正面，之前都是反面的概率与实验次数有一个关系 n = 2^k，那么我们将 key 映射成 二进制hashcode，0001010, 该过程完全随机，那么 n 就等于 2^4，也就是说试验次数达到 8，但误差较大，所以我们采用多个映射取平均，这样误差就会变小
但是这样的误差很大
大家可以看看 stream-lib 里边的实现，很经典
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