双写一致问题
非原子操作，多线程一定会发生
解决方案：延时双删策略
先删Redis，再删数据库，再删Redis
知乎答案redis与memcached有什么区别？为什么选用redis作为缓存的中间件
1： Redis支持数据结构多，如果需要缓存支持负责的结构，Redis是不错的选择
2： Redis天生支持集群，memcached需要依赖客户端来实现往集群中分片写入数据
3： 性能对比
1 Redis单核，所以平均每个核上Redis处理小数据时性能优于memcached
2 memcached多核,处理大于100k数据时优于Redis
4.Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。
3.Redis可以持久化其数据说说redis线程模型
1 file event handler
内部使用文件事件处理器 file event handler，这个是单线程的，所以redis才叫单线程的模型
结构
1多个socket
2 io多路复用程序
3文件时间分派器
4 事件处理器（连接应答处理器、命令请求处理器、命令回复处理器）
2 io多路复用机制同时监听多个socket
采用io多路复用机制同时监听多个socket，根据socket上的事件来选择对应的事件处理器进行处理。Redis有哪些数据结构啊？
普通青年
1String
二进制安全的字符串，最大512M
2 Hash
3 List
按照添加顺序保持顺序的字符串列表
4 Set
无序的字符串集合，不存在重复的元素。
5 SortedSet(/Zset)
已排序的字符串集合。
2B青年
1 HyperLogLog
2 Geo
3 Pub
4 Sub
文艺青年
1 Redis Module
2 BloomFilter
3 RedisSearch
4 Redis-ML如果有大量的key需要设置同一时间过期，一般需要注意什么？
1 过期时间设置的过于集中，到过期的时候，Redis可能会出现短暂的卡顿现象，
2 严重会雪崩
3 一般在时间上加一个随机值，使得过期时间分散一些
4 示例：如电商的首页你使用过Redis分布式锁么，它是怎么回事？
1 setnx
先拿setnx来争抢锁
2 expire
抢到之后，再用Expire给锁加一个过期时间防止锁忘记释放如果在setnx之后，执行expire之前，进程意外重启维护了，会怎么样？
set指令有个非常复杂的参数EX，这个应该是可以同时把setnx和expire合成一条指令来用的假如redis里有1亿个key，其中有10w个key是以某个固定的已知的前缀开头的，如何将他们全部找出来？
使用keys指令可以扫出指定模式的key列表继续追问：如果这个redis正在给线上的业务提供服务，那么使用keys指令会有什么问题?
1 redis是单线程的，使用keys会导致线程阻塞一段时间，线上服务会停顿，直到指令执行完毕
2 可使用scan指令非阻塞的取出
1 缺点： 有一定重复
2 单体花费时间比keys长redis是怎么持久化的？
1 rdb
1 rdb做镜像全量持久化
2 耗费较长
3不够实时
4导致大量丢失数据
5理解为一整个表全量的数据
6生成指定时间间隔内的 Redis 内存中数据快照，是一个二进制文件 dumpr.rdb
2 aof
1 aof做增量持久化
2 每次操作的日志
3记录 Redis 除了查询以外的所有写命令，并在Redis 服务启动时，通过重新执行这些命令来还原数据。
3 在redis实例重启时，会使用rdb持久化文件重构内存，再使用aof重放近期的操作指令来实现完整恢复重启之前的状态
4 机制
1 aof持久化开启且存在aof文件时，优先加载aof文件
2 aof关闭或者aof文件不存在时，加载rdb文件
3 加载aof/rdb文件成功后，redis启动成功
4 aof/rdb文件存在错误时，redis启动失败并打印错误信息redis服务主从数据是怎么交互的？
1 slave发送psync命令给master
若这个slave第一次连接到master，他会触发一个全量复制。
2 master就会启动一个线程，生成RDB快照，还会把新的写请求都缓存在内存中
3 RDB文件生成后，master会将这个RDB发送给slave的
4 slave拿到之后做的第一件事情就是写进本地的磁盘，然后加载进内存，
5 然后master会把内存里面缓存的那些新命名都发给slave。对方追问如果突然机器停电会怎样?
1 取决于aof日志sync属性的配置
2在每一条写指令时都sync一下磁盘，就不会丢失数据，
在高性能要求下每次都sync是不现实的
3一般都使用定时sync，比如1s/1次，这个时候最多就会丢失1s的数据对方继续追问rdb的原理是什么？
1 fork
指redis通过创建子进程来进行rdb操作
2 cow
cow指的是copy on write
写时复制机制
3 原理
1 Redis 调用 fork() ，同时拥有父进程和子进程。
2 子进程将数据集写入到一个临时 RDB 文件中。
3 当子进程完成对新 RDB 文件的写入时，Redis 用新 RDB 文件替换原来的 RDB 文件，并删除旧的 RDB 文件。
4 优点
1保存了 Redis 在某个时间点的数据，这种数据比较适合做备份和用于灾难恢复。
2也可以随时将数据集还原到不同的版本
RDB 恢复数据集的速度也要比 AOF 恢复的速度要快。
在处理巨大的写入载入时，RDB 可以提供更有保证的最大延迟时间（latency）
5 RDB 的缺点
服务器故障时丢失数据AOF创建原理
1 AOF 重写和 RDB 创建快照一样，都巧妙地利用了写时复制机制。
2 Redis 执行 fork() ，现在同时拥有父进程和子进程。
3 子进程开始将新 AOF 文件的内容写入到临时文件。
4 对于所有新执行的写入命令，父进程一边将它们累积到一个内存缓存中，一边将这些改动追加到现有 AOF 文件的末尾
优点：即使在重写的中途发生停机，现有的 AOF 文件也还是安全的。
5 当子进程完成重写工作时，它给父进程发送一个信号，父进程在接收到信号之后，将内存缓存中的所有数据追加到新 AOF 文件的末尾。
6 优点
只进行追加操作的日志文件，不产生新文件
AOF文件过大自动优化为恢复当前数据集所需的最小命令集合。
可以设置不同的 fsync 策略
7 缺点
文件的体积通常要大于 RDB 文件
根据所使用的 fsync 策略，AOF 的速度可能会慢于 RDB。
在处理巨大的写入载入时，RDB 可以提供更有保证的最大延迟时间（latency）
RDB 恢复数据集的速度也要比 AOF 恢复的速度要快。Redis的过期策略？
1定期删除
默认100s就随机抽一些设置了过期时间的key，去检查是否过期，过期了就删了
为啥不扫描全部设置了过期时间的key呢？
线上基本上也都是会设置一定的过期时间的。
全扫描跟你去查数据库不带where条件不走索引全表扫描一样，100s一次，Redis累都累死了。
2 惰性删除
见名知意，惰性嘛，我不主动删，我懒，我等你来查询了我看看你过期没，过期就删了还不给你返回，没过期该怎么样就怎么样。Redis最后就是如果的如果，定期没删，我也没查询，那可咋整？
内存淘汰机制！
noeviction
返回错误当内存限制达到并且客户端尝试执行会让更多内存被使用的命令（大部分的写入指令，但DEL和几个例外）
allkeys-lru
尝试回收最少使用的键（LRU），使得新添加的数据有空间存放。
volatile-lru
尝试回收最少使用的键（LRU），但仅限于在过期集合的键,使得新添加的数据有空间存放。
allkeys-random
回收随机的键使得新添加的数据有空间存放。
volatile-random
回收随机的键使得新添加的数据有空间存放，但仅限于在过期集合的键。
volatile-ttl
回收在过期集合的键，并且优先回收存活时间（TTL）较短的键,使得新添加的数据有空间存放什么是LRU算法
1 一种缓存淘汰算法
2 Least recently used，最近最少使用
3 核心思想是“如果数据最近被访问过，那么将来被访问的几率也更高”
4实现方式
LinkedHashMap为什么redis那么快
先吹个牛逼
Redis采用的是单进程单线程模型的kv数据库，由c编写，官方提供的数据是达到10w的qps（每秒内查询次数）
1 基于内存操作
完全基于内存，绝大部分请求是纯粹的内存操作，非常快。数据存在内存中，类似于HashMap，HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1);
2 数据结构优化
数据结构简单，对数据操作也简单，redis中的数据结构是专门进行设计的
3 单线程
避免了不必要的上下文切换和竞争条件，也不存在多进程或者多线程导致的切换消耗，不用去考虑各种锁的问题，不存在加锁释放锁操作，没有因为可能出现死锁而导致的性能消耗。
4 多路I/O复用模型
使用多路i/o复用模型，非阻塞io；
5 底层模型不同
redis直接自己构建了vm机制，因为一般的系统调用系统函数的话，会浪费一定的时间去移动和请求我可以问一下啥是上下文切换吗？为啥可能线程不安全？
好比你看一本英文书，你看到第十页发现有个单词不会，你加了个书签，然后去查字典，过了一会你回来继续从书签那里读，ok目前为止没问题。
问题来了，你去查字典的时候，别人过来翻了一下你的书，然后走了，然后你回来了，你再看书的时候发现书不是你看的那一页了。那他是单线程，我们服务器都是多核的，那不是浪费吗？
虽然他是单线程的，但是我们可以单机开多个实例啊既然提到了单机会有瓶颈，那你们是怎么解决这个瓶颈的？
redis cluster
主从同步读写分离
Redis cluster支撑n个redis mater node，并且每个master node 都可以挂载多个salve node
这样整个Redis就可以横向扩容了，如果你要吃成更大数据量的缓存，那就横向扩容更多的master节点，每个master节点就能存放更多的数据了。Redis还有其他保证集群高可用的方式吗？
哨兵集群sentinel（森提nou）
哨兵必须用三个实例去保证自己的健壮性，
哨兵+主从并不能保证数据不丢失，但是可以保证集群的高可用
一个机器挂了，剩下两个机器需要选举出来一个执行故障转移，如果只有两台机器的话，挂了一个就剩下一个了，没有哨兵去允许故障转移了Redis的同步机制
1 主从同步，从从同步
2 第一次同步时，主节点做一次bgsave，并同时将后续修改操作记录内存buffer，
3 待完成后将rdb文件全量同步到复制节点
4 复制节点接受完成后将rdb镜像加载到内存
5 加载完成后，通知主节点将期间修改的操作记录同步到点进行重放就完成了同步过程
6 后续的增量数据通过aof日志同步即知，有点类似数据库的binlog。Redis 并发竞争key问题如何解决?
原因：同时有多个客户端去set一个key。
场景1： 例如有多个请求一起去对某个商品减库存
场景2： 比如有3个请求有序的修改某个key
解决方案：
1：乐观锁适用于大家一起抢着改同一个key，对修改顺序没有要求的场景。
watch 命令可以方便的实现乐观锁。
乐观锁适用于大家一起抢着改同一个key，对修改顺序没有要求的场景。
原理：watch 命令会监视给定的每一个key，当 exec 时如果监视的任一个key自从调用watch后发生过变化，则整个事务会回滚，不执行任何动作。
如果你的 redis 使用了数据分片的方式，那么这个方法就不适用了
2： 分布式锁
适合分布式环境，不用关心 redis 是否为分片集群模式。
ZooKeeper
Redis
3 时间戳，适合有序场景
4 消息队列，串行化处理
在并发量很大的情况下，可以通过消息队列进行串行化处理。这在高并发场景中是一种很常见的解决方案。是否使用过Redis集群，集群的原理是什么？
Redis Sentinal着眼于高可用，在master宕机时会自动将slave提升为master，继续提供服务。
Redis Cluster着眼于扩展性，在单个redis内存不足时，使用Cluster进行分片存储。如何使用过Redis做异步队列？
一般使用list结构作为队列，rpush生产消息，lpop消费消息。当lpop没有消息的时候，要适当sleep一会再重试。
如果不用sleep，list还有个指令叫blpop，在没有消息的时候，它会阻塞住直到消息到来。
如果想要生产一次消费多次，可以使用pub/sub主题订阅者模式，可以实现1:N的消息队列，但在消费者下线后，生产的消息会丢失，想要持久化的话，需要使用消息队列如rabbitmq等。Redis如何实现延时队列？
使用sortedset
拿时间戳作为score
消息内容作为key调用zadd来生产消息
消费者用zrangebyscore指令获取N秒之前的数据轮询进行处理。Redis单点吞吐量
单点TPS达到8万/秒
QPS达到10万/秒什么是TPS
每秒钟最大能处理的请求数
每秒钟处理完的事务次数，一个应用系统1s能完成多少事务处理，一个事务在分布式处理中，可能会对应多个请求，对于衡量单个接口服务的处理能力，用QPS比较合理。什么是QPS
应用系统每秒钟最大能接受的用户访问量
每秒钟处理完请求的次数，注意这里是处理完，具体是指发出请求到服务器处理完成功返回结果。可以理解在server中有个counter，每处理一个请求加1，1秒后counter=QPS。Redis哈希槽
Redis集群没有使用一致性hash,而是引入了哈希槽的概念，
当需要在 Redis 集群中放置一个 key-value 时，根据 CRC16(key) mod 16384的值，决定将一个key放到哪个桶中Redis集群最大节点个数是多少？
Redis集群预分好16384个桶(哈希槽)Redis事务是什么？
Redis事务可以一次执行多个命令，有以下特点：
批量操作在发送 EXEC 命令前被放入队列缓存。
收到 EXEC 命令后进入事务执行，事务中任意命令执行失败，其余的命令依然被执行。
在事务执行过程，其他客户端提交的命令请求不会插入到事务执行命令序列中。
事务可以理解为一个打包的批量执行脚本，但批量指令并非原子化的操作，中间某条指令的失败不会导致前面已做指令的回滚，也不会造成后续的指令不做。Redis线程模型？
单线程
Redis 4.0 之后的版本却抛弃了单线程模型这一设Pipeline有什么好处，为什么要用Pipeline？
可以将多次IO往返的时间缩减为一次，前提是pipeline执行的指令之间没有因果相关性。
使用redis-benchmark进行压测的时候可以发现影响redis的QPS峰值的一个重要因素是pipeline批次指令的数目redis常用命令
Keys
*表示区配所有，
以bit开头的，
查看Exists key是否存在。
Set
设置 key 对应的值为 string 类型的 value。
setnx
设置 key 对应的值为 string 类型的 value
如果 key 已经存在，返回 0，nx 是 not exist 的意思。
Expire
设置过期时间（单位秒）
TTL
查看剩下多少时间
返回负数则key失效，key不存在了
Setex
设置 key 对应的值为 string 类型的 value，并指定此键值对应的有效期。
Mset
一次设置多个 key 的值，
成功返回 ok 表示所有的值都设置了，失败返回 0 表示没有任何值被设置。
Getset
设置 key 的值
并返回 key 的旧值
Mget
一次获取多个 key 的值
如果对应 key 不存在，则对应返回 nil
Incr
对 key 的值做加加操作,并返回新的值
注意 incr 一个不是 int 的 value 会返回错误
incr 一个不存在的 key，则设置 key 为 1
incrby
同 incr 类似，加指定值 ，key 不存在时候会设置 key，并认为原来的 value 是 0
Decr
对 key 的值做的是减减操作，decr 一个不存在 key，则设置 key 为-1
Decrby
同 decr，减指定值。
Append
给指定 key 的字符串值追加 value,返回新字符串值的长度。
Strlen
取指定 key 的 value 值的长度。
persist xxx(取消过期时间)
选择数据库（0-15库）
Select 0 //选择数据库
move age 1//把age 移动到1库
Randomkey随机返回一个key
Rename重命名
Type 返回数据类型
在bin下的可执行文件
redis-server ：Redis的服务端
redis-cli ：命令行客户端
redis-benchmark ：Redis性能测试工具
redis-check-aof ：AOF文件修复工具
redis-check-dump ：RDB文件检测工具
redis-sentinel : 用于做主备Redis启动方式有几种
不加载配置启动：redis-server
加载配置启动：redis-server /etc/redis.conf
使用docker启动：run -d --rm -v /root/test/redis.conf:/redis.conf --name redis-test -p 6379:6379 redis:5.0.0Redis停止方式有几种
命令行连上redis以后运行shutdown
直接结束redis进程：kill ...
停止docker启动的redis：docker stop redis-testRedis常见性能问题解决之道
Master最好不要做任何持久化工作，如RDB内存快照和AOF日志文件
如果数据比较重要，某个Slave开启AOF备份数据，策略设置为每秒同步一次
为了主从复制的速度和连接的稳定性，Master和Slave最好在同一个局域网内
尽量避免在压力很大的主库上增加从库
(5) 主从复制不要用图状结构，用单向链表结构更为稳定，即：Master <- Slave1 <- Slave2 <- Slave3…
这样的结构方便解决单点故障问题，实现Slave对Master的替换。如果Master挂了，可以立刻启用Slave1做Master，其他不变。redis集群投票机制
redis集群服务器之间通过互相的ping-pong判断是否节点可以连接上
如果有一半以上的节点去ping一个节点的时候没有回应，集群就认为这个节点宕机了。Redis主要有哪些功能？
1.哨兵（Sentinel）和复制（Replication）
Sentinel可以管理多个Redis服务器，它提供了监控，提醒以及自动的故障转移的功能，
Replication则是负责让一个Redis服务器可以配备多个备份的服务器。
Redis也是利用这两个功能来保证Redis的高可用的
2.事务
支持一次性按顺序执行多个命令的能力，并保证其原子性。
3.LUA脚本
在事务的基础上，如果我们需要在服务端一次性的执行更复杂的操作（包含一些逻辑判断），则lua就可以排上用场了
4.持久化
5.集群（Cluster）
Cluster
在Redis官方的分布式方案出来之前，有twemproxy和codis两种方案，这两个方案总体上来说都是依赖proxy来进行分布式的。Redis为什么是单线程的？
多线程处理会涉及到锁，上下文切换，单线程没有这些消耗
Redis是单进程单线程的，Redis利用队列技术将并发访问变为串行访问，消除了传统数据库串行控制的开销。Redis瓶颈可能是
机器内存或者网络带宽其他开源软件采用的模型
Nginx：多进程单线程模型
Memcached：单进程多线程模型使用Redis的优势？
1.速度快，因为数据存在内存中，类似于HashMap，HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1)
2. 支持丰富数据类型，支持string，list，set，sorted set，hash
3.支持事务，操作都是原子性，所谓的原子性就是对数据的更改要么全部执行，要么全部不执行
4. 丰富的特性：可用于缓存，消息，按key设置过期时间，过期后将会自动删除Redis集群方案应该怎么做？都有哪些方案？
1.twemproxy
2.codis，目前用的最多的集群方案，基本和twemproxy一致的效果，但它支持在 节点数量改变情况下，旧节点数据可恢复到新hash节点。
3.Redis cluster3.0自带的集，特点在于他的分布式算法不是一致性hash，而是hash槽的概念，以及自身支持节点设置从节点。Redis读写分离模型
通过增加Slave DB的数量，读的性能可以线性增长。为了避免Master DB的单点故障，集群一般都会采用两台Master DB做双机热备，所以整个集群的读和写的可用性都非常高。
读写分离架构的缺陷在于，不管是Master还是Slave，每个节点都必须保存完整的数据，如果在数据量很大的情况下，集群的扩展能力还是受限于单个节点的存储能力，而且对于Write-intensive类型的应用，读写分离架构并不适合。Redis数据分片模型
为了解决读写分离模型的缺陷，可以将数据分片模型应用进来。
可以将每个节点看成都是独立的master，然后通过业务实现数据分片。
结合上面两种模型，可以将每个master设计成由一个master和多个slave组成的模型。Redis支持的Java客户端都有哪些？官方推荐用哪个？
Redisson、Jedis、lettuce等等，官方推荐使用Redisson。Redis集群的主从复制模型是怎样的？
为了使在部分节点失败或者大部分节点无法通信的情况下集群仍然可用，所以集群使用了主从复制模型,每个节点都会有N-1个复制品.Redis集群会有写操作丢失吗？为什么？
Redis并不能保证数据的强一致性，这意味这在实际中集群在特定的条件下可能会丢失写操作。Redis集群之间是如何复制的？
异步复制Redis如何做内存优化？
尽可能使用散列表（hashes），散列表（是说散列表里面存储的数少）使用的内存非常小，
所以你应该尽可能的将你的数据模型抽象到一个散列表里面。比如你的web系统中有一个用户对象，不要为这个用户的名称，姓氏，邮箱，密码设置单独的key,而是应该把这个用户的所有信息存储到一张散列表里面.Redis回收进程如何工作的？
一个客户端运行了新的命令，添加了新的数据。
Redi检查内存使用情况，如果大于maxmemory的限制, 则根据设定好的策略进行回收。Redis回收使用的是什么算法？
LRU算法Redis有哪些适合的场景？
1）Session共享(单点登录)
2）页面缓存
3）队列
4）排行榜/计数器
5）发布/订阅Redis持久化数据和缓存怎么做扩容？
如果Redis被当做缓存使用，使用一致性哈希实现动态扩容缩容。
如果Redis被当做一个持久化存储使用
必须使用固定的keys-to-nodes映射关系，节点的数量一旦确定不能变化。
否则的话(即Redis节点需要动态变化的情况），必须使用可以在运行时进行数据再平衡的一套系统，而当前只有Redis集群可以做到这样。Redis事务相关的命令有哪几个？
MULTI、EXEC、DISCARD、WATCHRedis key的过期时间和永久有效分别怎么设置？
EXPIRE和PERSIST命令。Redis如何做大量数据插入？
Redis2.6开始redis-cli支持一种新的被称之为pipe mode的新模式用于执行大量数据插入工作。Redis和Redisson有什么关系？
Redisson是一个高级的分布式协调Redis客服端
能帮助用户在分布式环境中轻松实现一些Java的对象
(Bloom filter, BitSet, Set, SetMultimap, ScoredSortedSet, SortedSet, Map, ConcurrentMap, List, ListMultimap, Queue, BlockingQueue, Deque, BlockingDeque, Semaphore, Lock, ReadWriteLock, AtomicLong, CountDownLatch, Publish / Subscribe, HyperLogLog)。Jedis与Redisson对比有什么优缺点？
Jedis是Redis的Java实现的客户端，其API提供了比较全面的Redis命令的支持；
Redisson实现了分布式和可扩展的Java数据结构
和Jedis相比，功能较为简单，不支持字符串操作，不支持排序、事务、管道、分区等Redis特性。
Redisson的宗旨是促进使用者对Redis的关注分离，从而让使用者能够将精力更集中地放在处理业务逻辑上。为什么要用 Redis 而不用 map/guava 做缓存?
缓存分为本地缓存和分布式缓存
使用自带的 map 或者 guava 实现的是本地缓存，
特点是轻量以及快速，生命周期随着 jvm 的销毁而结束，
并且在多实例的情况下，每个实例都需要各自保存一份缓存，缓存不具有一致性。
使用 redis 或 memcached 之类的称为分布式缓存，
在多实例的情况下，各实例共用一份缓存数据，缓存具有一致性。
缺点是需要保持 redis 或 memcached服务的高可用，整个程序架构上较为复杂。你知道有哪些Redis分区实现方案？
客户端分区
在客户端就已经决定数据会被存储到哪个redis节点或者从哪个redis节点读取。
代理分区
意味着客户端将请求发送给代理，然后代理决定去哪个节点写数据或者读数据。
代理根据分区规则决定请求哪些Redis实例，然后根据Redis的响应结果返回给客户端。
redis和memcached的一种代理实现就是Twemproxy
查询路由(Query routing)
客户端随机地请求任意一个redis实例，然后由Redis将请求转发给正确的Redis节点
Redis Cluster实现了一种混合形式的查询路由，但并不是直接将请求从一个redis节点转发到另一个redis节点，而是在客户端的帮助下直接redirected到正确的redis节点。Redis分区有什么缺点
涉及多个key的操作通常不会被支持。
同时操作多个key,则不能使用Redis事务
分区使用的粒度是key，不能使用一个非常长的排序key存储一个数据集
当使用分区的时候，数据处理会非常复杂，例如为了备份你必须从不同的Redis实例和主机同时收集RDB / AOF文件。
分区时动态扩容或缩容可能非常复杂。什么是 RedLock
Redis 官方站提出了一种权威的基于 Redis 实现分布式锁的方式名叫 Redlock，此种方式比原先的单节点的方法更安全
安全特性：互斥访问，即永远只有一个 client 能拿到锁
避免死锁：最终 client 都可能拿到锁，不会出现死锁的情况，即使原本锁住某资源的 client crash 了或者出现了网络分区
容错性：只要大部分 Redis 节点存活就可以正常提供服务布隆过滤器？
采用布隆过滤器，将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的 bitmap 中，一个一定不存在的数据会被这个 bitmap 拦截掉，从而避免了对底层存储系统的查询压力
Bitmap：典型的就是哈希表
缺点是，Bitmap对于每个元素只能记录1bit信息
它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法，缺点是有一定的误识别率和删除困难。
Bloom-Filter算法的核心思想就是利用多个不同的Hash函数来解决“冲突”。
Bloom-Filter一般用于在大数据量的集合中判定某元素是否存在。