參考：
http://blog.csdn.net/jiaomeng/article/details/1495500
http://blog.csdn.net/hguisu/article/details/7866173
簡介
Bloom Filter是一種空間效率很高的隨機數據結構，它利用位數組很簡潔地表示一個集合，並能判斷一個元素是否屬於這個集合。Bloom Filter的這種高效是有一定代價的：在判斷一個元素是否屬於某個集合時，有可能會把不屬於這個集合的元素誤認爲屬於這個集合（false positive）。因此，Bloom Filter不適合那些“零錯誤”的應用場合。而在能容忍低錯誤率的應用場合下，Bloom Filter通過極少的錯誤換取了存儲空間的極大節省。
具體原理
下面我們具體來看Bloom Filter是如何用位數組表示集合的。初始狀態時，Bloom Filter是一個包含m位的位數組，每一位都置爲0。
爲了表達S={x1, x2,…,xn}這樣一個n個元素的集合，Bloom Filter使用k個相互獨立的哈希函數（Hash Function），它們分別將集合中的每個元素映射到{1,…,m}的範圍中。對任意一個元素x，第i個哈希函數映射的位置hi(x)就會被置爲1（1≤i≤k）。注意，如果一個位置多次被置爲1，那麼只有第一次會起作用，後面幾次將沒有任何效果。在下圖中，k=3，且有兩個哈希函數選中同一個位置（從左邊數第五位）。 
在判斷y是否屬於這個集合時，我們對y應用k次哈希函數，如果所有hi(y)的位置都是1（1≤i≤k），那麼我們就認爲y是集合中的元素，否則就認爲y不是集合中的元素。下圖中y1就不是集合中的元素。y2或者屬於這個集合，或者剛好是一個false positive。
總結
於是，我們會想到用Hash table的數據結構，運用一個足夠好的Hash函數將一個URL映射到二進制位數組（位圖數組）中的某一位。如果該位已經被置爲1，那麼表示該URL已經存在。
Hash存在一個衝突（碰撞）的問題，用同一個Hash得到的兩個URL的值有可能相同。爲了減少衝突，我們可以多引入幾個Hash，如果通過其中的一個Hash值我們得出某元素不在集合中，那麼該元素肯定不在集合中。只有在所有的Hash函數告訴我們該元素在集合中時，才能確定該元素存在於集合中。這便是Bloom-Filter的基本思想。
應用
1.key-value 加快查詢
一般key-value存儲系統的values存在硬盤，查詢就是件費時的事。將Storage的數據都插入Filter，在Filter中查詢都不存在時，那就不需要去Storage查詢了。當False Position出現時，只是會導致一次多餘的Storage查詢。
由於Bloom-Filter所用的空間非常小，所有BF可以常駐內存。這樣子的話，對於大部分不存在的元素，我們只需要訪問內存中的Bloom-Filter就可以判斷出來了，只有一小部分，我們需要訪問在硬盤上的key-value數據庫。從而大大地提高了效率
2.垃圾郵件地址過濾
3.網絡應用
