布隆过滤器（Bloom Filter）是什布一种空间效率极高的概率型数据结构，用于判断一个元素是隆过滤器隆过滤器否在一个集合中。它基于位数组和多个哈希函数的何实原理，可以高效地进行元素的现布查询，而且占用的什布空间相对较小，如下图所示： 
根据 key 值计算出它的隆过滤器隆过滤器存储位置，然后将此位置标识全部标识为 1（未存放数据的何实位置全部为 0），查询时也是现布查询对应的位置是否全部为 1，如果全部为 1，什布则说明数据是隆过滤器隆过滤器可能存在的，否则一定不存在。何实 也就是现布说，如果布隆过滤器说一个元素不在集合中，什布那么它一定不在这个集合中；但如果它说一个元素在集合中，隆过滤器隆过滤器则有可能是何实不存在的服务器租用（存在误差）。 1、布隆执行过程布隆过滤器的具体执行步骤如下： 在 Redis 中创建一个位数组，用于存储布隆过滤器的位向量。初始化多个哈希函数，并将每个哈希函数的计算结果对应的位数组位置设置为 1。添加元素到布隆过滤器时，对元素进行多次哈希计算，并将对应的位数组位置设置为 1。查询元素是否存在时，对元素进行多次哈希计算，并检查对应的位数组位置是否都为 1。2、布隆使用场景布隆过滤器的主要使用场景有以下几个： 大数据量去重：可以用布隆过滤器来进行数据去重，判断一个数据是否已经存在，避免重复插入。缓存穿透：可以用布隆过滤器来过滤掉恶意请求或请求不存在的数据，避免对后端存储的亿华云计算频繁访问。网络爬虫的 URL 去重：可以用布隆过滤器来判断 URL 是否已经被爬取，避免重复爬取。3、如何实现布隆过滤器？在 Redis 中不能直接使用布隆过滤器，但我们可以通过 Redis 4.0 版本之后提供的 modules (扩展模块) 的方式引入，它的实现步骤如下。 （1）打包RedisBloom插件“ git clone https://github.com/RedisLabsModules/redisbloom.git cd redisbloom make # 编译redisbloom ” 编译正常执行完，会在根目录生成一个 redisbloom.so 文件。 （2）启用RedisBloom插件重新启动 Redis 服务，并指定启动 RedisBloom 插件，具体命令如下： “ redis-server redis.conf --loadmodule ./src/modules/RedisBloom-master/redisbloom.so ” （3）创建布隆过滤器创建一个布隆过滤器，并设置期望插入的元素数量和误差率，在 Redis 客户端中输入以下命令： “ BF.RESERVE my_bloom_filter 0.01 100000 ” （4）添加元素到布隆过滤器在 Redis 客户端中输入以下命令： “ BF.ADD my_bloom_filter leige ” （5）检查元素是否存在在 Redis 客户端中输入以下命令： “ BF.EXISTS my_bloom_filter leige ” 课后思考以上我们介绍了什么是布隆过滤器？它的使用场景和执行流程，以及在 Redis 中它的使用，那么问题来了，在日常开发中，也就是在 Java 开发中，网站模板我们又将如何操作布隆过滤器呢？ | 
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