资料内容：
布隆过滤器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，这个概率就会很大，如果这个位数组比较拥挤，这个概率就会降低。
这种方法适用于数据命中不高、 数据相对固定、 实时性低（通常是数据集较大） 的应用场景， 代码维护较为
复杂， 但是缓存空间占用很少。
可以用redisson实现布隆过滤器，引入依赖：
1 <dependency>
2 <groupId>org.redisson</groupId>
3 <artifactId>redisson</artifactId>
4 <version>3.6.5</version>
5 </dependency>
示例伪代码：
1 package com.redisson;
2
3 import org.redisson.Redisson;4 import org.redisson.api.RBloomFilter;
5 import org.redisson.api.RedissonClient;
6 import org.redisson.config.Config;
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8 public class RedissonBloomFilter {
9
10 public static void main(String[] args) {
11 Config config = new Config();
12 config.useSingleServer().setAddress("redis://localhost:6379");
13 //构造Redisson
14 RedissonClient redisson = Redisson.create(config);
15
16 RBloomFilter<String> bloomFilter = redisson.getBloomFilter("nameList");
17 //初始化布隆过滤器：预计元素为100000000L,误差率为3%,根据这两个参数会计算出底层的bit数组大小
18 bloomFilter.tryInit(100000000L,0.03);
19 //将zhuge插入到布隆过滤器中
20 bloomFilter.add("zhuge");
21
22 //判断下面号码是否在布隆过滤器中
23 System.out.println(bloomFilter.contains("guojia"));//false
24 System.out.println(bloomFilter.contains("baiqi"));//false
25 System.out.println(bloomFilter.contains("zhuge"));//true
26 }
27 }
使用布隆过滤器需要把所有数据提前放入布隆过滤器，并且在增加数据时也要往布隆过滤器里放，布隆过滤器
缓存过滤伪代码：
1 //初始化布隆过滤器
2 RBloomFilter<String> bloomFilter = redisson.getBloomFilter("nameList");
3 //初始化布隆过滤器：预计元素为100000000L,误差率为3%
4 bloomFilter.tryInit(100000000L,0.03);
5
6 //把所有数据存入布隆过滤器
7 void init(){
8 for (String key: keys) {
9 bloomFilter.put(key);
10 }
11 }
12
13 String get(String key) {
14 // 从布隆过滤器这一级缓存判断下key是否存在
15 Boolean exist = bloomFilter.contains(key);
16 if(!exist){
17 return "";
18 }
19 // 从缓存中获取数据
20 String cacheValue = cache.get(key);
21 // 缓存为空22 if (StringUtils.isBlank(cacheValue)) {
23 // 从存储中获取
24 String storageValue = storage.get(key);
25 cache.set(key, storageValue);
26 // 如果存储数据为空， 需要设置一个过期时间(300秒)
27 if (storageValue == null) {
28 cache.expire(key, 60 * 5);
29 }
30 return storageValue;
31 } else {
32 // 缓存非空
33 return cacheValue;
34 }
35 }
