谈起“布隆过滤器”相信大家都不陌生，它也算日常面试中的常见面试题了。例如，当面试官在问到 Redis 模块的相关问题时，可能会问到缓存穿透（Redis 四大经典问题之一），而缓存穿透的经典解决方案之一，则是“布隆过滤器”。

但是，对于布隆过滤器是什么？以及布隆过滤器的实现原理？相信大部分同学都能回答个七七八八。当如果被问道：项目当中是如何实现布隆过滤器的？这个时候大部分同学就又回答不上来了，所以今天咱们就来探讨一下这个问题。

布隆过滤器实现如下图所示：

根据 key 值计算出它的存储位置，然后将此位置标识全部标识为 1（未存放数据的位置全部为 0），查询时也是查询对应的位置是否全部为 1，如果全部为 1，则说明数据是可能存在的，否则一定不存在。

也就是说，如果布隆过滤器说一个元素不在集合中，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，则有可能是不存在的（存在误差，假阳性）。

布隆过滤器的主要使用场景有以下几个：

实现布隆过滤器的方法有很多，可以分为以下两类：

在项目开发当中，如果使用的是 Redis 4.0+ 版本，我们通常会使用 Redis 布隆过滤器插件来实现布隆过滤器，以下是具体的实现步骤。

git cloneredisbloommake # 编译redisbloom

编译正常执行完，会在根目录生成一个 redisbloom.so 文件。

重新启动 Redis 服务，并指定启动 RedisBloom 插件，具体命令如下：

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：

（4）添加元素到布隆过滤器

在 Redis 客户端中输入以下命令：

在 Redis 客户端中输入以下命令：