其实布隆过滤器本质上要解决的问题，就是防止很多没有意义的、恶意的请求穿透Redis（因为Redis中没有数据）直接打入到DB。它是Redis中的一个modules，其实可以理解为一个插件，用来拓展实现额外的功能。
可以简单理解布隆过滤器的功能：它就是记录了一份DB数据，然后请求过来，会优先通过布隆过滤器进行判断，当前请求的数据是否存在：
如果存在数据：则意味着数据库确实存在这个数据，则放行到DB中。
如果不存在数据：则意味着这个请求的数据，在数据库也是没有的，则不放行到数据库
布隆过滤器原理
布隆过滤器本身是一个算法，用来判断一个元素是否在一个集合。（因为不可能蠢到真的记录一份完整的DB数据的）
这种算法由一个二进制数组和一个Hash算法组成
误判问题：
- 因为通过Hash算法进行计算，可能存在不同的元素计算后得到hash值相同，所以hash冲突是误判问题的本质。
- hash计算后的数据在数据组上，但不一定在数据库
- hash计算后的数据不在数组上，就一定不在数据库
所以说布隆过滤器，是一个概率型的算法，有一定的误差，但是它可以过滤大部分数据请求，少部分的与因为误差，进入数据库。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-697069.html
解决方式：文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-697069.html
- 增大数组容量，让Hash冲突的概率降低。
- 增加Hash函数，多个hash函数来计算hash值，降低冲突概率
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