布隆过滤器

什么是布隆过滤器

本质上布隆过滤器是一种数据结构，比较巧妙的几率型数据结构（probabilistic data structure），特色是高效地插入和查询，能够用来告诉你 “某样东西必定不存在或者可能存在”。

相比于传统的 List、Set、Map 等数据结构，它更高效、占用空间更少，可是缺点是其返回的结果是几率性的，而不是确切的。

实现原理

与HashMap比较想象，不一样之处在于布隆过滤器是存储的Bit位数组，内容值只有1 与 0 很是显著的减小了存储大小。因此布隆过滤器只能判断是否匹配，而没法获取对应匹配值。

了解HashMap数据结构的同窗都应该知道HashMap会有几率发生碰撞，在发生碰撞时会生成链表或红黑树来解决，那布隆过滤器是如何解决这个问题的呢？

布隆过滤器数据结构

上图边表示分别存储A、B、C三个值，与下边数组的链接线分别表示不一样的Hash值地址。经过过一个写入的值计算多个Hash地址，这样就能够尽可能减小碰撞的可能，但绝对没法作到绝对不碰撞。

只能经过增长计算Hash的条数或增长数组长度来减小碰撞可能。

布隆过滤器如何支持删除

根据上边了解到的信息，咱们知道因布隆过滤器是使用bit位数组存储的，若是支持删除操做的话，可能会影响其余值的匹配。那么咱们还有其余方式来使布隆过滤器支持删除吗？

咱们能够改变一下数据结构，将数组改成计数形式就能够实现，用空间来换功能。

适用场景

1. 利用布隆过滤器减小磁盘 IO 或者网络请求，由于一旦一个值一定不存在的话，咱们能够不用进行后续昂贵的查询请求。（缓存穿透）

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