傳統方式
假設你現在要處理這樣一個問題，你有一個網站並且擁有很多訪客，每當有用戶訪問時，你想知道這個ip是不是第一次訪問你的網站。這是一個很常見的場景，為了完成這個功能，你很容易就會想到下面這個解決方案：
把訪客的ip存進一個hash表中，每當有新的訪客到來時，先檢查哈希表中是否有改訪客的ip，如果有則說明該訪客在黑名單中。你還知道，hash表的存取時間複雜度都是O(1),效率很高，因此你對你的方案很是滿意。
然後我們假設你的網站已經被1億個用戶訪問過，每個ip的長度是15，那麼你一共需要15 * 100000000 = 1500000000Bytes = 1.4G，這還沒考慮hash衝突的問題（hash表中的槽位越多，越浪費空間，槽位越少，效率越低）。
於是聰明的你稍一思考，又想到可以把ip轉換成無符號的int型值來存儲，這樣一個ip只需要佔用4個字節就行了，這時1億個ip佔用的空間是4 * 100000000 = 400000000Bytes = 380M，空間消耗降低了很多。
那還有沒有在不影響存取效率的前提下更加節省空間的辦法呢?
當然有
BitSet
32位無符號int型能表示的最大值是4294967295，所有的ip都在這個範圍內，我們可以用一個bit位來表示某個ip是否出現過，如果出現過，就把代表該ip的bit位置為1，那麼我們最多需要429496729個bit就可以表示所有的ip了。舉個例子比如10.0.0.1轉換成int是167772161，那麼把長度為4294967295的bit數組的第167772161個位置置為1即可，當有ip訪問時，只需要檢查該標誌位是否為1就行了。
4294967295bit = 536870912Byte = 512M。如果用hash表示所有4294967295範圍內的數組的話，需要十幾G的空間。
當然，這裡舉ip的例子不一定合適，主要目的是為了引出BitSet。
下面我們來看看BitSet具體怎樣實現。
首先，比如我們有一個長度=2的byte數組，2個字節一共有16位，可以表示0-15的數字是否存在。比如我們要驗證11是否出現過，那麼我們先檢查第11個位置是否為1，如果為0，說明11沒出現過，然後我們把第11位置為1，表示11已經出現過了
所以，BitSet基本只有兩個操作，set(int value) 和 isHas(int value)
set(int value)
我們先來看set怎麼實現，因為一個byte佔8位，所以對於一個給定的value，我們先求出該value應該位於哪個Byte上，這很簡單，int byteIndex = value / 8;
找到value在byte數組中的位置後，再就是在該字節中尋找表示value的bit位，我們知道，一個byte其實就是一個長為8的bit數組，那麼value在該bit數組中的位置也就很好算了，int bitIndex = value % 8;
最後我們把該bit位設置為1就可以了：byte[byteIndex] = byte[byteIndex] | 1 << ( 7 - bitIndex)
整個流程如下面所示：
public void set(int value){
int byteIndex = value / 8;
int bitIndex = value % 8;
byte[byteIndex] = byte[byteIndex] | 1 << (7 - bitIndex)
}
isHas(int value)
同樣的，isHas（int value)的推導過程和set(int value)差不多：
public boolean isHash(int value){
int byteIndex = value / 8;
int bitIndex = value % 8;
return byte[byteIndex] & 1 << (7 - bitIndex) > 0
}
BitSet的侷限性
想必有同學已經意識到了BitSet使用起來似乎並不總是那麼完美，BitSet有兩個比較侷限的地方：
當樣本分佈極度不均勻的時候，BitSet會造成很大空間上的浪費。
舉個例子，比如你有10個數，分別是1、2、3、4、5、6、7、8、99999999999；那麼你不得不用99999999999個bit位去實現你的BitSet,而這個BitSet的中間絕大多數位置都是0，並且永遠不會用到，這顯然是極度不划算的。
當元素不是整型的時候，BitSet就不適用了。
想想看，你拿到的是一堆url，然後如果你想用BitSet做去重的話，先得把url轉換成int型，在轉換的過程中難免某些url會計算出相同的int值，於是BitSet的準確性就會降低。
那針對這兩種情況有沒有解決辦法呢？
第一種分佈不均勻的情況可以通過hash函數，將元素都映射到一個區間範圍內，減少大段區間閒置造成的浪費，這很簡單，取模就好了，難的是取模之後的值保證不相同，即不發生hash衝突。
第二種情況，把字符串映射成整數是必要的，那麼唯一要做的就是保證我們的hash函數儘可能的減少hash衝突，一次不行我就多hash幾次，hash還是容易碰撞，那我就擴大數組的範圍，使hash值儘可能的均勻分佈，減少hash衝突的概率。
基於這種思想，BloomFilter誕生了。
BloomFilter
實現原理
BloomFiler又叫布隆過濾器，下面舉例說明BlooFilter的實現原理：
比如你有10個Url，你完全可以創建一長度是100bit的數組，然後對url分別用5個不同的hash函數進行hash，得到5個hash後的值，這5個值儘可能的保證均勻分佈在100個bit的範圍內。然後把5個hash值對應的bit位都置為1，判斷一個url是否已經存在時，一次看5個bit位是否為1就可以了，如果有任何一個不為1，那麼說明這個url不存在。這裡需要注意的是，如果對應的bit位值都為1，那麼也不能肯定這個url一定存在，這個是BloomFilter的特點之一，稍後再說。
核心思想
BloomFilter的核心思想有兩點：
多個hash，增大隨機性，減少hash碰撞的概率擴大數組範圍，使hash值均勻分佈，進一步減少hash碰撞的概率。BloomFilter的準確性
儘管BloomFilter已經儘可能的減小hash碰撞的概率了，但是，並不能徹底消除，因此正如上面提到的：
如果對應的bit位值都為1，那麼也不能肯定這個url一定存在
也就是說，BloomFilter其實是存在一定的誤判的，這個誤判的概率顯然和數組的大小以及hash函數的個數以及每個hash函數本身的好壞有關，具體的計算公式，可以查閱相關論文，這裡只給出結果：
Wiki的Bloom Filter詞條有關於誤報的概率的詳細分析：Probability of false positives。從分析可以看出，誤判概率還是比較小的，空間利用率也很高。
BloomFilter的應用
黑名單
比如郵件黑名單過濾器，判斷郵件地址是否在黑名單中
排序(僅限於BitSet)
仔細想想，其實BitSet在set(int value)的時候，“順便”把value也給排序了。
網絡爬蟲
判斷某個URL是否已經被爬取過
K-V系統快速判斷某個key是否存在
典型的例子有Hbase，Hbase的每個Region中都包含一個BloomFilter，用於在查詢時快速判斷某個key在該region中是否存在，如果不存在，直接返回，節省掉後續的查詢。