摘要：Redis布隆过滤器盛女难嫁
在项目开发中，我们经常会遇到去重问题。比如：判断一个人有没有浏览过一篇文章，判断一个人当天是否登录过某个系统，判断一个ip是否发过一个请求，等等。
比较容易想到的是使用set来实现这个功能。但如果数据量较大，使用set会非常消耗内存，性能也不高。在前面的文章中，我们介绍了一种数据结构：BitMap来提高性能。但BitMap仍然比较消耗内存，尤其是在数据比较稀疏的情况下，使用BitMap并不划算。
实际上，对于去重问题，业界有另外一个更优秀的数据结构来解决这类问题，那就是布隆过滤器(BloomFilter)。
原理布隆过滤器与BitMap类似，底层也是一个位数组。1表示有，0表示无。但布隆过滤器比BitMap需要更少的内存，它是怎么办到的呢？答案是多个hash。
我们知道hash算法，是把一个数从较大范围的值，映射到较小范围值。比如我们有一个10位的数组，使用某个hash算法及其数组上的表示：
hash(xy) = 3;
hash(技术圈) = 5;
0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0
这样，我们使用这个hash算法就能快速的判断一个字符串是不是存在一个集合里面了。但众所周知，hash算法是有可能发生hash冲突的。比如可能有两个不同的字符串映射到同一个数：
hash(xy) = 3;
hash(xy的技术圈) = 3;
这种情况下，就不能准确得判断出某个字符串是不是存在于集合之中呢。
那怎么解决这个问题呢？答案是使用多个不同的hash算法。比如：
h1(xy) = 3, h2(xy) = 5, h3(xy) = 7;
h1(技术圈) = 5, h2(技术圈) = 6, h3(技术圈) = 7;
h1(xy的技术圈) = 3, h2(xy的技术圈) = 6, h3(xy的技术圈) = 9;
最开始，集合里没有元素，所有位都是0：
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0
然后，插入xy，利用多次hash，把每次hash的结果下标3, 5, 7都插入到相应的地方：
0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 0
然后，插入技术圈，利用多次hash，把每次hash的结果下标5, 6, 7都插入到相应的地方，已经是1的下标不变：
0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0
这个时候，如果想要判断xy是否在集合中，只需要使用同样的3个hash算法，来计算出下标是3, 5, 7，发现这3个下标都为1，那么就认为xy这个字符串在集合中。而xy的技术圈计算出来的下标是3， 6， 9。发现这三个下标有不是1的地方，比如下标为9的地方是0，那就说明xy的技术圈这个字符串还不在集合中。