一 布隆过滤器简介
bloomfilter：是一个通过多哈希函数映射到一张表的数据结构，能够快速的判断一个元素在一个集合内是否存在，具有很好的空间和时间效率。（典型例子，爬虫url去重）
原理： BloomFilter 会开辟一个m位的bitArray(位数组)，开始所有数据全部置 0 。当一个元素过来时，能过多个哈希函数（h1,h2,h3....）计算不同的在哈希值，并通过哈希值找到对应的bitArray下标处，将里面的值 0 置为 1 。
关于多个哈希函数，它们计算出来的值必须 [0,m) 之中。
例子：
有这么一个网址
假设长度为 20的bitArray，通过 3 个哈希函数求值。如下图：
另外说明一下，当来查找对应的值时，同样通过哈希函数求值，再去寻找数组的下标，如果所有下标都为1时，元素存在。当然也存在错误率。（如：当数组全部为1时，那么查找什么都是存在的），但是这个错误率的大小，取决于数组的位数和哈希函数的个数。
二 Python中使用布隆过滤器
1.安装
#需要先安装bitarray
pip3 install bitarray-0.8.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl（pybloom_live依赖这个包，需要先安装）
#下载地址：https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/
pip3 install pybloom_live
2.BloomFilter使用(自动扩容版本)
from pybloom_live import ScalableBloomFilter
bloom = ScalableBloomFilter(initial_capacity=100, error_rate=0.001, mode=ScalableBloomFilter.LARGE_SET_GROWTH) #capacity是容量, error_rate 是能容忍的误报率
url = "www.cnblogs.com"
url2 = "www.xxxxxx.top"
bloom.add(url)
print(url in bloom)
print(url2 in bloom)
3.BloomFilter 是定长的
from pybloom_live import BloomFilter
bf = BloomFilter(capacity=1000)
url='www.baidu.com'
bf.add(url)
print(url in bf)
print("www.xxxxxx" in bf)
3.redis实现布隆过滤器
3.1RedisBloom需要先进行安装，推荐使用Docker进行安装，简单方便
1.docker 安装
docker pull redislabs/rebloom:latest
docker run -p 6379:6379 --name redis-redisbloom redislabs/rebloom:latest
docker exec -it redis-redisbloom bash
# redis-cli
# 127.0.0.1:6379> bf.add xiaoyuanqujing hello
2.直接编译
git clone https://github.com/RedisBloom/RedisBloom.git
cd RedisBloom
make //编译 会生成一个rebloom.so文件
redis-server --loadmodule /path/to/rebloom.so
redis-cli -h 127.0.0.1 -p 6379
3.2 基本命令
bf.add 添加元素到布隆过滤器
bf.exists 判断元素是否在布隆过滤器
bf.madd 添加多个元素到布隆过滤器，bf.add只能添加一个
bf.mexists 判断多个元素是否在布隆过滤器
ex:
> bf.add rurl www.baidu.com
> bf.exists rurl www.baidu.com
> bf.madd rurl www.sougou.com www.jd.com
> bf.mexists rurl www.jd.com www.taobao.com
布隆过滤器在第一次add的时候自动创建基于默认参数的过滤器，Redis还提供了自定义参数的布隆过滤器。
在add之前使用bf.reserve指令显式创建，其有3个参数，key，error_rate， initial_size，错误率越低，需要的空间越大，error_rate表示预计错误率，initial_size参数表示预计放入的元素数量，当实际数量超过这个值时，误判率会上升，所以需要提前设置一个较大的数值来避免超出。
默认的error_rate是0.01，initial_size是100。
利用布隆过滤器减少磁盘 IO 或者网络请求，因为一旦一个值必定不存在的话，我们可以不用进行后续昂贵的查询请求。
3.3 RedisBloom使用
import redis
client = redis.Redis()
size = 10000
count = 0
client.execute_command("bf.reserve", "lqz", 0.001, size) # 新增
for i in range(size):
client.execute_command("bf.add", "lqz", "xxx%d" % i)
result = client.execute_command("bf.exists", "lqz", "xxx%d" % (i + 1))
if result == 1:
print(i)
count += 1
print("size: {} , error rate: {}%".format(size, round(count / size * 100, 5)))