BloomFilter算法，是一种大数据排重算法。在一个数据量很大的集合里，能准确断定一个对象不在集合里；判断一个对象有可能在集合里，而且占用的空间不大。它不适合那种要求准确率很高的情况，零错误的场景。通过牺牲部分准确率达到高效利用空间的目的。
场景一：假如有一个很大的表，通过字段key查询数据，操作很重；业务方请求时，传过来的key有很大一部分是不存在的；这种不存在的key请求就会浪费我们的查询资源。针对这种情况，我们可以引人BloomFilter算法，在请求key查询之前，使用BloomFilter匹配。如果不存在，就不用去查询了（正确率百分之百）；如果存在，走原来的查询流程（有可能不存在的key混进去了）。
场景二：假如有一个很大的表，通过字段key判断是否存在，操作很重，如果存在就做一些操作，不存在就加入表中；可容许一定的误判。对应这种情况，我们也可以引入BloomFilter算法，通过key查询表判断存在否的方式可换成BloomFilter算法。如果存在，我们执行以前的逻辑（有一定的误判，业务也允许一定的错误）；如果不存在，也执行以前的逻辑。
BloomFilter是由一个长度为n的bit数组S和k个hash算法组成。先使bit数组的初始值为0.
添加值M：M经过k个hash算法计算后，得到：M1, M2 … Mk; 然后，使S[M1]=1,S[M2]=2... S[Mk]=1
判断值Y：Y经过k个hash算法计算后，得到：Y1,Y2... Yk。 然后，判断S[Y1],S[Y2] … S[Yk] 是否都为1。如果有一个不为1，那这个Y就一定是不存在的，以前没添加过；如果都为1，那这个Y可能存在，也可能其他值添加后，影响了这次判断的结果。
我们要做的是尽量降低正确判断的误判率，资料显示， 当 k = ln(2)* m/n 时（k是hash函数个数，m是bit数组的长度，n是加入值的个数），出错概率是最小的。
当然，如果我们要移除值，怎么办呢？当前的结构是没法实现的，我们可以通过在加一个等长的数据，存放每个bit位设置为1的次数，设置一次加1，取消一次减一。