5、删除字符串（删除）：字符串加入了就被不能删除了 ， 因为删除会影响到其他字符串 。
Bloom Filter使用了k个哈希函数 ， 每个字符串跟k个bit对应 。从而降低了冲突的概率 。
04特点4.1 优点布隆过滤器相比较于传统数组、链表等数据结构 ， 在空间和时间方面都有巨大的优势 。
速度快 ， 布隆过滤器插入/查询时间都是常数O(k) 。
各个散列函数相互之间没有关系 ， 方便由硬件并行实现 。
布隆过滤器不需要存储元素本身 ， 只是存储其存在与否的标志位 ， 在某些对保密要求非常严格的场合有优势 。
4.2 缺点误算率是其中之一 。随着存入的元素数量增加 ， 误算率随之增加 。
一般情况下不能从布隆过滤器中删除元素 ， 如果需要删除 ， 操作耗时且复杂 。
05应用场景
布隆过滤器的用处就是 ， 能够在节省存储空间的情况下迅速判断一个元素是否在一个集合中 。主要有如下三个使用场景：1、网页爬虫对URL的去重 ， 避免爬取相同的URL地址；
2、反垃圾邮件 ， 从数十亿个垃圾邮件列表中判断某邮箱是否垃圾邮箱；
【布隆过滤器原理及应用】3、缓存击穿 ， 将已存在的缓存放到布隆过滤器中 ， 当黑客访问不存在的缓存时迅速返回避免缓存及DB挂掉 。
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