redis布隆过滤器
【redis布隆过滤器】
针对的问题，如：
在50亿个电话号码中，准确且快速判断某10万个电话号码是否存在于其中
垃圾邮件过滤
单词拼写检查
解决方法：
mysql:慢，
HypeLogLog:内存使用量比较大，误差大
布隆过滤器：误差小，相对较快
原理：
结合bitmap(它提供一个最大长度为512MB（2^32）的位数组),产生一个很长的位图，将50亿个电话号码中的每一个经过多个hash函数计算，
将得到的某个位置标记为1；然后将10万个中的某个电话通过相同的hash函数计算得到的
位置与bigmap中的数据进行比较，如果相等则表示存在，否则不存在；这个也是有可能产生误差的，但比HyperLogLog误差小得多
https://blog.csdn.net/qq_30242609/article/details/71024458
https://blog.csdn.net/NEWCIH/article/details/78934420
https://blog.csdn.net/justdoithai/article/details/51233082
由图中可以看出布隆过滤器不能判断一个值 是否一定存在于其中，但可以判断一定不存在其中；
由于某个位置可能共用，所以不能删除布隆过滤器的数据
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