作用嘛就是用来过滤非法key，避免缓存穿透（请求直接打到数据库），布隆过滤器底层用的是位数组，不仅节省空间，性能也嘎嘎猛，而且占用内存不会随着使用变大
先贴demo后BB
public class MyBloomFilter {
//后面hash函数会用到，用来生成不同的hash值，可以随便给，但别给奇数 private final int[] ints = {
6, 8, 16, 38, 58, 68}; private Integer currentBeanCount = 0; //你的布隆过滤器容量 private int DEFAULT_SIZE = Integer.MAX_VALUE; //bit数组，用来存放结果 private final BitSet bitSet = new BitSet(DEFAULT_SIZE); public MyBloomFilter() {
} public MyBloomFilter(int size) {
if (size <= (2 << 8)) throw new RuntimeException("size is too small"); DEFAULT_SIZE = size; } //获取当前过滤器的对象数量 public Integer getCurrentBeanCount() {
return currentBeanCount; } //计算出key的hash值，并将对应下标置为true public void push(Object key) {
Arrays.stream(ints).forEach(i -> bitSet.set(hash(key, i))); currentBeanCount++; } //判断key是否存在，true不一定说明key存在，但是false一定说明不存在 public boolean contain(Object key) {
boolean result = true; for (int i : ints) {
result = result && bitSet.get(hash(key, i)); } return result; } //hash算法，借鉴了hashmap的算法 private int hash(Object key, int i) {
int h; int index = key == null ? 0 : (DEFAULT_SIZE - 1 - i) & ((h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16)); return index > 0 ? index : -index; } } 测试
public static void main(String[] args) {
MyBloomFilter bf = new MyBloomFilter (); bf.add("张学友"); bf.add("郭德纲"); bf.add("蔡徐鸡"); bf.add(666); System.out.println(bf.contain("张学友"));//true System.out.println(bf.contain("张学友 "));//false System.out.println(bf.contain("张学友1"));//false System.out.println(bf.contain("郭德纲"));//true System.out.println(bf.contain("蔡徐老母鸡"));//false System.out.println(bf.contain(666));//true System.out.println(bf.contain(888));//false } 原理
通过对比hash算法计算出来的下标，注意，我们是对比一组，而不是只看一次，一次hash结果对应一个下标
把同一个key进行多次hash运算，将hash出来的下标放入数组，数组默认全为0，放入元素后该下标就为1，后面判断是否存在元素的时候也是进行同样次数的hash运算，看下结果对应的所有下标是否全为1，若全为1，则代表该key可能存在，若存在不为1的，则说明该key一定不存在；
相反，如果某个key计算出来的下标为[1，0，1，0，0，1]，只能说这个key可能存在，因为这个位置可能是其它key计算出来的
如果对上面的hash算法有疑惑，请移步帮你真正理解hashCode和hash算法
demo复制可用，家里有条件的都在编译器上跑一跑，测一测
ok我话讲完
嘤嘤嘤~
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