布隆过滤器的设计原理

说道布隆过滤器，就免不了说到缓存穿透。

缓存穿透

在高并发下，查询一个并不存在的值时，缓存不会被命中，导致大量请求直接落到数据库。

布隆过滤器的设计原理

(这里是重点，再看不懂，私聊我)

数据库所有的键，经过一次哈希运算，收敛到(A,B)区间，

某个待查询的键K，如果经过同样的哈希运算，落在(A,B)区间，因为存在哈希碰撞，所以我们说K有可能属于数据库中所有的键中的一员；

但是如果该K经过哈希运算，没有落在收敛区间，则证明K一定不属于原数据库键。

 

那为什么要使用多个哈希函数？
因为经过一次哈希函数落在收敛区间，只能说该K有可能属于原数据库键，但是如果经过多个哈希函数，还是落到收敛区间，概率叠加，无形中增大了该K属于原数据库键的概率。

 

总体上看： 布隆过滤器是利用了哈希算法的单向收敛性+概率论。

时间复杂度： 要判断N是否属于原查询键，只需要经过几次哈希运算，所以布隆过滤器判断的过程是很快的，

 

布隆过滤器的应用

很明显，布隆过滤器存在误报， 经过上面的分析:误报率跟哈希碰撞和有几个哈希函数有关，

成熟的布隆过滤器，这些你都不需要考虑，只需要指定 ① 哈希结果的存储区 ②容量 ③误报率

 

总结

布隆过滤器是 哈希函数单向收敛和 概率论的完美结合，

从上面的分析看，解决缓存穿透，我们在Cache前面预热一个布隆过滤器，就可以阻止绝大部分非法的查询键。

https://www.cnblogs.com/doondo/p/15070715.html