布隆過濾器

什麼是布隆過濾器

本質上布隆過濾器是一種數據結構，比較巧妙的機率型數據結構（probabilistic data structure），特色是高效地插入和查詢，能夠用來告訴你 「某樣東西必定不存在或者可能存在」。

相比於傳統的 List、Set、Map 等數據結構，它更高效、佔用空間更少，可是缺點是其返回的結果是機率性的，而不是確切的。

實現原理

與HashMap比較想象，不一樣之處在於布隆過濾器是存儲的Bit位數組，內容值只有1 與 0 很是顯著的減小了存儲大小。因此布隆過濾器只能判斷是否匹配，而沒法獲取對應匹配值。

瞭解HashMap數據結構的同窗都應該知道HashMap會有機率發生碰撞，在發生碰撞時會生成鏈表或紅黑樹來解決，那布隆過濾器是如何解決這個問題的呢？

布隆過濾器數據結構

上圖邊表示分別存儲A、B、C三個值，與下邊數組的鏈接線分別表示不一樣的Hash值地址。經過過一個寫入的值計算多個Hash地址，這樣就能夠儘可能減小碰撞的可能，但絕對沒法作到絕對不碰撞。

只能經過增長計算Hash的條數或增長數組長度來減小碰撞可能。

布隆過濾器如何支持刪除

根據上邊瞭解到的信息，咱們知道因布隆過濾器是使用bit位數組存儲的，若是支持刪除操做的話，可能會影響其餘值的匹配。那麼咱們還有其餘方式來使布隆過濾器支持刪除嗎？

咱們能夠改變一下數據結構，將數組改成計數形式就能夠實現，用空間來換功能。

適用場景

1. 利用布隆過濾器減小磁盤 IO 或者網絡請求，由於一旦一個值一定不存在的話，咱們能夠不用進行後續昂貴的查詢請求。（緩存穿透）

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