 for (SimpleHash f : func) { bits.set(f.hash(value), true); }
}
/** * 判断指定元素是否存在于位数组 */
public Boolean contains(Object value) { Boolean ret = true; for (SimpleHash f : func) { ret = ret && bits.get(f.hash(value)); }return ret;
}
/** * 静态内部类。用于 hash 操作！ */
public static class SimpleHash { private int cap; private int seed; public SimpleHash(int cap, int seed) { this.cap = cap; this.seed = seed; }/** * 计算 hash 值 */ public int hash(Object value) { int h; return (value == null) ? 0 : Math.abs(seed * (cap - 1) & ((h = value.hashCode()) ^ (h >>> 16))); }
}

}

测试：
```java
String value1 = "https://javaguide.cn/";
String value2 = "https://github.com/Snailclimb";
MyBloomFilter filter = new MyBloomFilter();
System.out.println(filter.contains(value1));
System.out.println(filter.contains(value2));
filter.add(value1);
filter.add(value2);
System.out.println(filter.contains(value1));
System.out.println(filter.contains(value2));

Output:

false
false
true
true

测试：

Integer value1 = 13423;
Integer value2 = 22131;
MyBloomFilter filter = new MyBloomFilter();
System.out.println(filter.contains(value1));
System.out.println(filter.contains(value2));
filter.add(value1);
filter.add(value2);
System.out.println(filter.contains(value1));
System.out.println(filter.contains(value2));

Output:

false
false
true
true

五、利用Google开源的 Guava中自带的布隆过滤器

自己实现的目的主要是为了让自己搞懂布隆过滤器的原理，Guava 中布隆过滤器的实现算是比较权威的，所以实际项目中我们不需要手动实现一个布隆过滤器。

首先我们需要在项目中引入 Guava 的依赖：

<dependency>
<groupId>com.google.guava</groupId>
<artifactId>guava</artifactId>
<version>28.0-jre</version>
</dependency>

实际使用如下：

我们创建了一个最多存放最多 1500个整数的布隆过滤器，并且我们可以容忍误判的概率为百分之（0.01）

// 创建布隆过滤器对象
BloomFilter<Integer> filter = BloomFilter.create( Funnels.integerFunnel(), 1500, 0.01);
// 判断指定元素是否存在
System.out.println(filter.mightContain(1));
System.out.println(filter.mightContain(2));
// 将元素添加进布隆过滤器
filter.put(1);
filter.put(2);
System.out.println(filter.mightContain(1));
System.out.println(filter.mightContain(2));

在我们的示例中，当 mightContain（） 方法返回true时，我们可以99％确定该元素在过滤器中，当过滤器返回false时，我们可以100％确定该元素不存在于过滤器中。

Guava 提供的布隆过滤器的实现还是很不错的（想要详细了解的可以看一下它的源码实现），但是它有一个重大的缺陷就是只能单机使用（另外，容量扩展也不容易），而现在互联网一般都是分布式的场景。为了解决这个问题，我们就需要用到 Redis 中的布隆过滤器了。

六、Redis 中的布隆过滤器

1.介绍

Redis v4.0 之后有了 Module（模块/插件）功能，Redis Modules 让 Redis 可以使用外部模块扩展其功能。布隆过滤器就是其中的 Module。

另外，官网推荐了一个 RedisBloom 作为 Redis 布隆过滤器的 Module,地址：https://github.com/RedisBloom/RedisBloom。其他还有：

redis-lua-scaling-bloom-filter （lua 脚本实现）：https://github.com/erikdubbelboer/redis-lua-scaling-bloom-filter
pyreBloom（Python中的快速Redis 布隆过滤器）：https://github.com/seomoz/pyreBloom
…

RedisBloom提供了多种语言的客户端支持，包括：Python、Java、JavaScript 和 PHP。

2.使用Docker安装

具体操作如下：

➜ ~ docker run -p 6379:6379 --name redis-redisbloom redislabs/rebloom:latest
➜ ~ docker exec -it redis-redisbloom bash
root@21396d02c252:/data# redis-cli
127.0.0.1:6379>

3.常用命令一览

注意： key:布隆过滤器的名称，item : 添加的元素。

BF.ADD：将元素添加到布隆过滤器中，如果该过滤器尚不存在，则创建该过滤器。格式：BF.ADD {key} {item} 。
BF.MADD : 将一个或多个元素添加到“布隆过滤器”中，并创建一个尚不存在的过滤器。该命令的操作方式 BF.ADD 与之相同，只不过它允许多个输入并返回多个值。格式：BF.MADD {key} {item} [item ...] 。
BF.EXISTS: 确定元素是否在布隆过滤器中存在。格式：BF.EXISTS {key} {item}。
BF.MEXISTS：确定一个或者多个元素是否在布隆过滤器中存在格式： BF.MEXISTS {key} {item} [item ...]。

另外，BF.RESERVE命令需要单独介绍一下：

这个命令的格式如下：

BF.RESERVE {key} {error_rate} {capacity} [EXPANSION expansion] 。

下面简单介绍一下每个参数的具体含义：

key：布隆过滤器的名称
error_rate :误报的期望概率。这应该是介于0到1之间的十进制值。例如，对于期望的误报率0.1％（1000中为1），error_rate应该设置为0.001。该数字越接近零，则每个项目的内存消耗越大，并且每个操作的CPU使用率越高。
capacity: 过滤器的容量。当实际存储的元素个数超过这个值之后，性能将开始下降。实际的降级将取决于超出限制的程度。随着过滤器元素数量呈指数增长，性能将线性下降。

可选参数：

expansion：如果创建了一个新的子过滤器，则其大小将是当前过滤器的大小乘以 expansion 。默认扩展值为2。这意味着每个后续子过滤器将是前一个子过滤器的两倍。

4.实际使用

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