布隆过滤器简述【Guava实现】

1. 简述：

布隆过滤器是一种利用对象表示，通过插入自定义缓存判断对象是否存在、不存在的技术；

2. 举例，已Guava工具包中的布隆为例

       <dependency><groupId>com.google.guava</groupId><artifactId>guava</artifactId></dependency>

在Guava工具包中实现的布隆过滤器，利用hash处理对象得出对应的hashcode，将hashcode存入一个
long当中；Guava工具包中的布隆过滤器没有扩容、删除处理，推荐创建时选择大于当前对象集2倍以上容量；

当新对象通过hash算出新的值后，与当前的Long进行位与操作，如果位置已经是1经过与操作不变，0转变为1
如果存在0转变为1，表明这个对象是一个新的对象，没有被缓存过（即之前不存在的对象）

3. 缺点

1. 经过上述简介，我们知道guava实现的布隆过滤器存放在一个long下，现在假使这个缓存不会扩容的情况下，当存入的对象越来越多后，long的所有位都会变为1,此时过滤器完全失去作用，会判断所有对象存在;
2. 假使两个对象存入long后刚好占据后4位，将后4位转变为1，这时一个新对象经过hash后需要转变long的后4位为1，这时同样会判为已存在，即 1+3 = 4，所以布隆过滤器判断已存在的对象不可信,即不存在的一定不存在，存在的不一定存在；
3. 扩容问题，当过滤器中位为1的位越来越多后，布隆过滤器得出的结果就越会失真，使用扩容增加0位可以提高准确率，但是使用扩容方案，扩容前的对象由于存在多个对象混合插入的情况（即同一个1 会代表多个对象），扩容后的缓存如何恢复扩容前缓存的记录。可以采取废弃旧布隆直接创建新布隆处理（需要缓存的对象是被持久化的），提高可用性的话可以考虑多个过滤器混合构成，当前一个不够用直接创建一个新的，拿前一个+后一个得出的结果作为最终结果
4. 删除问题，类似扩容即同一个1会代表多个对象,经过hash后无法准确的只删除当前对象的1，可以使1增加计数器处理，当删除操作发生时，如果计数器存在值，优先减去计数器的值；

4. 源码阅读

//先空着