从名字可以看出它有过滤的作用。它可以过滤之前遇到过或者是没有遇到过的数据。比如：你是这个过滤器，你要免费发钱，一群人从你面前走过去，但是每个人只能领取一次，你每见一个人就判断下这个人之前来过没有，没有领过钱，就给他钱，然后记录一下，如果判断这个人来过了，就把他赶走。
上面的这个场景是可以通过其他方式来解决的，比如hashmap之类的。但是任意其他办法，都需要占用很大的存储空间，而布隆过滤器不管过来的数据是多少，它占用的存储空间都是恒定的。比如：全中国14亿人都要到你这里领钱，那么用布隆过滤器就能够节省大量的存储空间。
布隆过滤器添加数据的流程是有一个固定长度，比如12k长度的数组，然后来一个数，就对这个数据进行hash一下，hash之后值得每一位要不然是0或者1，对于每一位和数据比对如果不是1，则将数组的值设置成1。判断数据是否存在的流程是，也是需要hash，然后判断hash之后的值在已有数据中是不是都是1，如果都是1，则说明这个数据可能匹配，但是如果一旦有不是零的，则说明这个人一定没有来过。
根据刚才介绍的大致原理，可以知道当说不匹配的时候，肯定是不匹配的。但是如果说匹配的话，有可能是因为hash冲突造成的。如果想要解决hash冲突的问题，可以使用几个不同的hash函数来进行运算，这样能够大幅度地减少hash冲突的概率，但是不能完全避免。
根据布隆过滤器的特性，常见应用的场景是，比如：快速识别这篇文章是否给用户推送过。爬虫去重，已经爬过的网页就不需要再爬了。垃圾邮件的过滤。等等。
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