前面我们提到，在防止缓存穿透的情况（缓存穿透是指，缓存和数据库都没有的数据，被大量请求，比如订单号不可能为-1，但是用户请求了大量订单号为-1的数据，由于数据不存在，缓存就也不会存在该数据，所有的请求都会直接穿透到数据库。）,我们可以考虑使用布隆过滤器，来过滤掉绝对不存于集合中的元素。
布隆过滤器是什么呢？布隆过滤器（Bloom Filter）是由布隆（Burton Howard Bloom）在1970年提出的，它实际上是由一个很长的二进制向量和一系列随机hash映射函数组成（说白了，就是用二进制数组存储数据的特征）。可以使用它来判断一个元素是否存在于集合中，它的优点在于查询效率高，空间小，缺点是存在一定的误差，以及我们想要剔除元素的时候，可能会相互影响。
也就是当一个元素被加入集合的时候，通过多个hash函数，将元素映射到位数组中的k个点，置为1。
为什么需要布隆过滤器？一般情况下，我们想要判断是否存在某个元素，一开始考虑肯定是使用数组，但是使用数组的情况，查找的时候效率比较慢，要判断一个元素不存在于数组中，需要每次遍历完所有的元素。删除完一个元素后，还得把后面的其他元素往前面移动。
其实可以考虑使用hash表，如果有hash表来存储，将是以下的结构：
但是这种结构，虽然满足了大部分的需求，可能存在两点缺陷：
只有一个hash函数，其实两个元素hash到一块，也就是产生hash冲突的可能性，还是比较高的。虽然可以用拉链法（后面跟着一个链表）的方式解决，但是操作时间复杂度可能有所升高。
存储的时候，我们需要把元素引用给存储进去，要是上亿的数据，我们要将上亿的数据存储到一个hash表里面，不太建议这样操作。
对于上面存在的缺陷，其实我们可以考虑，用多个hash函数来减少冲突（注意：冲突时不可以避免的，只能减少），用位来存储每一个hash值。这样既可以减少hash冲突，还可以减少存储空间。
假设有三个hash函数，那么不同的元素，都会使用三个hash函数，hash到三个位置上。
假设后面又来了一个张三，那么在hash的时候，同样会hash到以下位置，所有位都是1，我们就可以说张三已经存在在里面了。
那么有没有可能出现误判的情况呢？这是有可能的，比如现在只有张三，李四，王五，蔡八，hash映射值如下：
后面来了陈六，但是不凑巧的是，它hash的三个函数hash出来的位，刚刚好就是被别的元素hash之后，改成1了，判断它已经存在了，但是实际上，陈六之前是不存在的。
上面的情况，就是误判，布隆过滤器都会不可避免的出现误判。但是它有一个好处是，布隆过滤器，判断存在的元素，可能不存在，但是判断不存在的元素，一定不存在。，因为判断不存在说明至少有一位hash出来是对不上的。
也是由于会出现多个元素可能hash到一起，但有一个数据被踢出了集合，我们想把它映射的位，置为0，相当于删除该数据。这个时候，就会影响到其他的元素，可能会把别的元素映射的位，置为了0。这也就是为什么布隆过滤器不能删除的原因。
具体步骤添加元素：
使用多个hash函数对元素item进行hash运算，得到多个hash值。
每一个hash值对bit位数组取模，得到位数组中的位置索引index。
如果index的位置不为1，那么就将该位置为1。
判断元素是否存在：
使用多个hash函数对元素item进行hash运算，得到多个hash值。
每一个hash值对bit位数组取模，得到位数组中的位置索引index。
如果index所处的位置都为1，说明元素可能已经存在了。
误判率推导庆幸的是，布隆过滤器的误判率是可以预测的，由上面的分析，也可以得知，其实是与位数组的大小，以及hash函数的个数等，这些都是息息相关的。