布隆过滤器到底是个啥东西？

        布隆过滤器是一个不怎么精确的Set集合，当你使用它的 contains 方法判断某 个对象是否存在时，它可能会误判。但是布隆过滤器也不是特别不精确，只要参数设置的合理，它的精确度可以控制的相对足够精确，只会有小小的误判概率。

        当布隆过滤器说某个值存在时，这个值可能不存在；当它说不存在时，那就肯定不存 在。打个比方，当它说不认识你时，肯定就不认识；当它说见过你时，可能根本就没见过 面，不过因为你的脸跟它认识的人中某脸比较相似 (某些熟脸的系数组合)，所以误判以前见过你。
        布隆过滤器能准确过滤掉那些已经看过的内容，那些没有看过 的新内容，它也会过滤掉极小一部分 (误判)，但是绝大多数新内容它都能准确识别。这样就 可以完全保证推荐给用户的内容都是无重复的。

安装

redis目前最新版本是6.0，Bloom Filter 作为一个modules来运行，安装也非常简单

part1：自己下载源码编译安装

1. 下载代码库https://github.com/RedisBloom/RedisBloom#building-and-loading-redisbloom
2. 执行 make 命令进行编译，产出文件 redisbloom.so
3. 执行命令 redis-server --loadmodule /path/to/redisbloom.so 此时指定的 redisbloom.so必须是绝对路径，启动redis

part2：docker直接运行

> docker pull redislabs/rebloom # 拉取镜像
> docker run -p6379:6379 redislabs/rebloom # 运行容器 
> redis-cli # 连接容器中的 redis 服务

命令

BF.RESERVE
bf.reserve name initCapacity  _errorRate
      创建命令，该命令有三个参数，initCapacity 初始化长度，errorRate 期望的错误率，错误率越小需要的存储空间就越大，对于不需要过于精确的场合，error_rate 设置稍大一点也无伤大雅。
BF.ADD
bf.add name val
    就是一个非常简单的add操作，需要批量添加的话需要使用 BF.MADD
BF.EXISTS
    校验元素是否存在，该命令每次只能校验一个，bf.mexists 可以支持批量校验

适用场景

• 防止缓存穿透，一般情况下，先查询缓存是否有该条数据，缓存中没有时，再查询数据库。当数据库也不存在该条数据时，每次查询都要访问数据库，这就是缓存穿透。缓存穿透带来的问题是，当有大量请求查询数据库不存在的数据时，就会给数据库带来压力，甚至会拖垮数据库。可以使用布隆过滤器解决缓存穿透的问题，把已存在数据的key存在布隆过滤器中。当有新的请求时，先到布隆过滤器中查询是否存在，如果不存在该条数据直接返回；如果存在该条数据再查询缓存查询数据库。
• 推荐系统给用户推荐新闻，避免重复推送。
• 邮件服务器中标记为广告邮箱的发件人
• .....

工作原理

bloomFilter就是一个字节数组，多个hash函数对当前的value进行hash运算，得到一个整数索引值，然后把这个索引位置上设置为1，就完成了add