1、BloomFilter的概念
布隆过滤器（Bloom Filter）是1970年由一个叫布隆的小伙子提出的。实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。用于检索一个元素是否在一个集合中。优点：空间效率和查询时间远超一般算法。缺点：有一定误识别率和删除困难。
2、BloomFilter原理
布隆过滤器的原理是，当一个元素被加入集合时，通过K个散列函数将这个元素映射成一个位数组中的K个点，把它们置为1。检索时，我们只要看看这些点是不是都是1就（大约）知道集合中有没有它了：如果这些点有任何一个0，则被检元素一定不在；如果都是1，则被检元素很可能在。这就是布隆过滤器的基本思想。
Bloom Filter跟单哈希函数Bit-Map不同之处在于：Bloom Filter使用了k个哈希函数，每个字符串跟k个bit对应。从而降低了冲突的概率。
缓存穿透
每次查询都会直接打到DB
简而言之，言而简之就是我们先把我们数据库的数据都加载到我们的过滤器中，比如数据库的id现在有：1、2、3
那就用id：1 为例子他在上图中经过三次hash之后，把三次原本值0的地方改为1
下次数据进来查询的时候如果id的值是1，那么我就把1拿去三次hash 发现三次hash的值，跟上面的三个位置完全一样，那就能证明过滤器中有1的
反之如果不一样就说明不存在了
那应用的场景在哪里呢？一般我们都会用来防止缓存击穿
简单来说就是你数据库的id都是1开始然后自增的，那我知道你接口是通过id查询的，我就拿负数去查询，这个时候，会发现缓存里面没这个数据，我又去数据库查也没有，一个请求这样，100个，1000个，10000个呢？你的DB基本上就扛不住了，如果在缓存里面加上这个，是不是就不存在了，你判断没这个数据就不去查了，直接return一个数据为空不就好了嘛。
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