问题一： 我们已经知道了有 HyperLogLog这种数据结构来进行估数，它可以解决很多对精确度要求不高的统计需求。
但是 HyperLogLog只提供了 pfadd 和 pfcount 方法，没有提供 pfcontains这种方法，它无法知道某一个值是否已经在HyperLogLog中。
问题二： 我们举个场景，比如说我们在网页上看新闻的时候，后台的推荐算法会给我们推荐新的内容，它每次推荐是要去重的，去掉我们之前看过的内容。那么问题来了，新闻后台的推荐系统是如何实现推送去重的呢？
也许你会想到服务器记录了用户看过的历史记录，当推荐系统推荐新闻时会从每个用户的历史记录里进行筛选，过滤掉那些已经存在的记录。问题是当用户量很大，每个用户看过的新闻又很多的情况下，这种方式，推荐系统的去重工作在性能上跟的上么？
实际上，如果历史记录存储在关系数据库里，去重就需要频繁地对数据库进行 exists 查询，当系统并发量很高时，数据库是很难扛住压力的。
也许你会说缓存，但是这么多的历史记录得浪费多少的存储空间啊？而且历史记录和用户是没有上限的，你又能撑多久？更要命的是，redis还有LRU算法呢。
对于问题一、二，布隆过滤器 (Bloom Filter) 闪亮登场了，它是专门用来解决这种去重问题的。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。
布隆过滤器是什么
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。
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。
套在上面的使用场景中，布隆过滤器能准确过滤掉那些已经看过的内容，那些没有看过的新内容，它也会过滤掉极小一部分 (误判)，但是绝大多数新内容它都能准确识别。这样就可以完全保证推荐给用户的内容都是无重复的。
redis中的布隆过滤器
redis官方提供的布隆过滤器是在redis4.0提供了插件功能后才有的。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。
bf.add 添加元素，一次只能添加一个
bf.madd 添加元素，一次添加多个
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
bf.mexists 一次查询多个元素
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
我们搞把大的
Java 客户端 Jedis-2.x 没有提供指令扩展机制，所以你无法直接使用 Jedis 来访问 Redis Module 提供的 bf.xxx 指令。RedisLabs 提供了一个单独的包 JReBloom，但是它是基于 Jedis-3.0，Jedis-3.0 这个包目前还没有进入 release，没有进入 maven 的中央仓库，需要在 Github 上下载。在使用上很不方便，如果怕麻烦，还可以使用 lettuce，它是另一个 Redis 的客户端，相比 Jedis 而言，它很早就支持了指令扩展。
public class BloomTest {
private String chars;
{
StringBuilder builder = new StringBuilder();
for (int i = 0; i < 26; i++) {
builder.append((char) ('a' + i));
}
chars = builder.toString();
}
private String randomString(int n) {
StringBuilder builder = new StringBuilder();
for (int i = 0; i < n; i++) {
int idx = ThreadLocalRandom.current().nextInt(chars.length());
builder.append(chars.charAt(idx));
}
return builder.toString();
}
private List<String> randomUsers(int n) {
List<String> users = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < 100000; i++) {
users.add(randomString(64));
}
return users;
}
public static void main(String[] args) {
BloomTest bloomer = new BloomTest();
List<String> users = bloomer.randomUsers(100000);
List<String> usersTrain = users.subList(0, users.size() / 2);
List<String> usersTest = users.subList(users.size() / 2, users.size());
Client client = new Client();
client.delete("codehole");
for (String user : usersTrain) {
client.add("codehole", user);
}
int falses = 0;
for (String user : usersTest) {
boolean ret = client.exists("codehole", user);
if (ret) {
falses++;
}
}
System.out.printf("%d %d\n", falses, usersTest.size());
client.close();
}
}
结果可以看出误判率是1%多一点。
total users 100000
all trained
628 50000
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位 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。
我们可以通过调参来增加正确的概率。redis提供自定义参数的布隆过滤器，需要我们在 add 之前使用bf.reserve指令显式创建。如果对应的 key 已经存在，bf.reserve会报错。bf.reserve有三个参数，分别是
key,error_rate和initial_size。错误率越低，需要的空间越大。initial_size参数表示预计放入的元素数量，当实际数量超出这个数值时，误判率会上升。// 对应 bf.reserve 指令 client.createFilter("codehole", 50000, 0.001);
布隆过滤器的其它应用
在爬虫系统中，我们需要对 URL进行去重，已经爬过的网页就可以不用爬了。但是 URL 太多了，几千万几个亿，如果用一个集合装下这些 URL 地址那是非常浪费空间的。这时候就可以考虑使用布隆过滤器。它可以大幅降低去重存储消耗，只不过也会使得爬虫系统错过少量的页面。
邮箱系统的垃圾邮件过滤功能也普遍用到了布隆过滤器，因为用了这个过滤器，所以平时也会遇到某些正常的邮件被放进了垃圾邮件目录中，这个就是误判所致，概率很低。
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