一、布隆过滤器介绍 布隆过滤器（英语：Bloom Filter）是 1970 年由布隆提出的。它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。主要用于判断一个元素是否在一个集合中。 通常我们会遇到很多要判断一个元素是否在某个集合中的业务场景，一般想到的是将集合中所有元素保存起来，然后通过比较确定。链表、树、散列表（又叫哈希表，Hash table）等等数据结构都是这种思路。但是随着集合中元素的增加，我们需要的存储空间也会呈现线性增长，最终达到瓶颈。同时检索速度也越来越慢，上述三种结构的检索时间复杂度分别为O(n),O(logN),O(1)。 这个时候，布隆过滤器（Bloom Filter）就应运而生。 如果想判断一个元素是不是在一个集合中，一般想到的方法是暂存数据，然后查找判定是否存在集合中。这种方法在数据量比较小的情况下适用，但是几个中元素较多的时候，检索速度就会越来越慢。 可以利用Bitmap：只要检查对应点是不是1就可以知道集合中有没有这个数。Bloom filter可以看做是对bitmap的扩展，只是使用多个hash映射函数，从而减低hash发生冲突的概率。...
