一 bloomfilter的作用

1.1 作用

Bloomfilter：默认是有0组成bit数组和hash函数构成的数据结构，用来判断在海量数据中是否存在某个元素。

应用案例：解决缓存穿透。Bloomfilter放在redis前面，如果查询bf中没有则直接返回，如果存在则查询redis，如果redis不存在，则查询mysql数据库。bf拦截一些不必要的请求。

1.2 案例

1.2.1 流程逻辑

1.构建过程

1）预加载符合条件的记录；2）计算每条记录的hash值；3）计算hash值对应bitmap数组的位置；4）修改值为1；

2.查询过程

1）计算元素的hash位置；2）计算hash值对应二进制数组的位置；3）找到数组中对应位置的值，0代表不存在；1代表存在。

1.2.2 setbit的构建过程

1.@postConstruct初始化白名单数据

2.计算元素的hash值

3.通过上一步的hash值算出对应的二进制数组的坑位，将对应坑位的值修改为数字；1表示存在。

1.2.3 查询是否存在

1.计算元素的hash值；2通过上一步的hash值计算出对应的二进制数组对应的坑位，返回对应坑位的值，0表示无；1表示存在。

二 工程搭建

2.1 工程结构

2.2 新增数据

1.controller

2.service

 2.3 查询数据

1.controller

 2.service