概念
在认识布隆过滤器之前，我们先来看看经常听到的缓存穿透问题。以Redis缓存为例，数据调用流程如下。
当调用端查询缓存时，通常有下面的流程：
① 首先查询Redis缓存，如果数据存在即返回；
② 如果查询Redis结果不存在该数据，继续查询数据库(DB);
③ 数据库DB中存在相应的数据，将数据写入Redis，同时返回给调用端；
④ 数据库DB中也不存在需要查询的数据，返回空或null。
在极端情况下(恶意的攻击或传参错误的情况，如根据ID查询缓存，实际业务数据ID为1、2、3，但调用端传入的ID参数为a、b、c)，上面的第①、③两种情况一直不满足条件，此时大量的请求只进行第②、④两种情况的操作。相当于每次请求都查询数据库，而缓存变为透明，形同虚设，这种情况就叫做缓存穿透。
在缓存穿透情况下，很显然数据库负载和压力增大，系统处于风险之中。怎么避免缓存穿透情况发生呢? 常见的办法是使用布隆过滤器。
布隆过滤器(Bloom Filter)是由Howard Bloom在1970年提出的二进制向量数据结构，它具有空间和时间效率，被用来检测一个元素是不是集合中的一个成员。
原理
我们沿着这一思路思考：如何在海量元素中(因为我们的业务数据可能是海量的)快速判断一个元素是否存在?
很容易想到的办法是将这些元素加入到List、Map等集合中，然后通过取值判断。这种办法存在的问题是显而易见的，因为数据量太大，必然导致占用内存空间大且检索数据变慢。
因此，我们需要考虑一种节省空间的数据结构。我们的需求是仅仅判断是否存在(Ture or False)，而不需要存具体的元素，可以使用位图(BitMap)算法。Bit-map的基本思想就是用一个bit位来标记某个元素对应的Value。由于采用了Bit为单位来存储数据，从而大大节省了存储空间。
具体做法是，我们使用一个Hash函数(比如MD5、SHA这些常见的Hash算法)将元素映射到大小为n的bit数组中，并置相应位置为1，即将真实的数据元素与bit数组元素建立映射关系。
用Hash函数建立这种映射关系是因为Hash算法有以下特点：
- 无论真实数据的内容多长，得到的Hash值的长度是固定的
- 相同数据的Hash值一定是相同的
- Hash值的分布是均匀的
这些特点保证了将真实数据建立到bit数组的映射关系后能均匀分布，且可以进行进行比较两个数据元素是否相同。但同时会带来另外一个问题：哈希碰撞，即不同的数据经过Hash函数计算得到了相同的Hash值。哈希碰撞是不可避免的，我们只能尽量降低哈希碰撞的概率。
哈希碰撞
降低哈希碰撞的概率有两种做法，其一是扩大bit数组的容量。因为Hash值的均匀分布，容量越大碰撞的概率月底，但这意味着占用更多的内存空间。其二是对同一个数据经过多个不同的Hash函数计算，用计算出来的多个Hash值标识一个数据元素。显然，越多的Hash函数计算意味着性能下降，占用的计算时间越长。这是一个典型的空间与时间平衡问题。
布隆过滤器原理示意图
如上图所示，f1，f2，f3为三个Hash函数。分别对数据集DataSet中的元素进行Hash计算，并将数据元素映射到bit数组。当查找一个元素是否存在于数据集合中，也同样通过这三个Hash函数计算，对应bit数组中三个位置都为1，即表明元素存在。由于存在哈希碰撞，例如我们查找数据X，得到bit数组中第3、5、8位标识为1，但其中第3、5位的1是对数据元素a的标识，第8位的1实际是对元素c的标识。显然X不存在于元素集合，比对的结果是返回True，这种情况称为假阳性，导致布隆过滤器误判。
再来看查找数据Y，其中f3(Y)映射到bit数组中的标识为0，所以可以肯定Y元素一定不存在于数据集合中。
由此，可以得出两个结论：
- 如果布隆过滤器判断数据存在于数据集合中，有可能实际并不存在(假阳性)
- 如果布隆过滤器判断数据不存在于数据集合中，则一定不存在
实现
实际使用中，可以自行设计布隆过滤器，也可以使用开源工具自带的布隆过滤器。首先介绍Google 开源的 Guava 工具包中自带的布隆过滤器。
引入依赖：
<dependency>
<groupId>com.google.guava</groupId>
<artifactId>guava</artifactId>
<version>31.1-jre</version>
<!-- or, for Android: -->
<!-- <version>31.1-android</version> -->
</dependency> 示例代码：
public class BloomFilterTest {
public static void main(String[] args) {
BloomFilter<String> filter = BloomFilter.create(
Funnels.stringFunnel(Charset.defaultCharset()), 1000, 0.001);
filter.put("ab");
filter.put("cd");
filter.put("ef");
filter.put("gh");
System.out.println(filter.mightContain("xy"));
System.out.println(filter.mightContain("ab"));
System.out.println(filter.mightContain("ac"));
}
} 运行程序，控制图输出如下结果：
false
true
false
其中BloomFilter.create函数的2、3个参数，是设置布隆过滤器的数据量容量和误判率。上面设置的误判率是0.001，表示1000个元素的判断可能会出现1次误判(假阳性)。
使用Guava自带的布隆过滤器缺陷就是不能进行删除操作，而且只能单机环境使用。在分布式环境下，Redis中也可以使用布隆过滤器，Redis v4.0 之后有了 Module 功能，可以使用官方推荐的第三方布隆过滤器插件https://github.com/RedisBloom/RedisBloom。
RedisBloom
再回到文章之前提出的问题，如何使用布隆过滤器解决缓存穿透问题？ 具体流程如下。
布隆过滤器解决缓存穿透问题
① 将数据库所有的数据加载到布隆过滤器。
② 当有请求来的时候先去布隆过滤器查询。
③ 如果布隆过滤器查询无数据，则表示数据库肯定不存在这样的数据，直接返回空或null。
④ 如果布隆过滤器查询有所请求的数据，再继续查Redis缓存。
⑤ Redis查询有数据，返回。
⑥ Redis查询无数据，查DB。
⑦ DB查询有数据，写入Redis并返回。
⑧ DB查询无数据，返回空或null。
运用
布隆过滤器有着广泛的运用。当遇到数据量大，又需要快速检索一个数据是否存在的场景，可以考虑布隆过滤器，如下：
- 解决缓存穿透问题；
- 邮件过滤，使用布隆过滤器实现邮件黑名单过滤；
- 恶意URL过滤；
- 推荐过的新闻不重复推荐。