知道BloomFilter是因为RocksDB数据库中用到了这个技术，用于判断1个数据是否存在于1个SST文件中。
BloomFilter可能存在误判，就是判断数据是存在集合中，而实际上可能不存在，概率是很低的。但是判断不存在，则一定就是不存在集合中的。
资料查阅后，BloomFilter还可以用于网络爬虫，用于URL去重。垃圾邮件，关键字检查，es的percolator也可以完成关键字匹配和预警。
下面我们具体来看Bloom Filter是如何用位数组表示集合的。初始状态时，Bloom Filter是一个包含m位的位数组，每一位都置为0。
为了表达S={x1, x2,…,xn}这样一个n个元素的集合，Bloom Filter使用k个相互独立的哈希函数（Hash Function），它们分别将集合中的每个元素映射到{1,…,m}的范围中。
对任意一个元素x，第i个哈希函数映射的位置hi(x)就会被置为1（1≤i≤k）。注意，如果一个位置多次被置为1，那么只有第一次会起作用，后面几次将没有任何效果。在下图中，k=3，且有两个哈希函数选中同一个位置（从左边数第五位）。
在判断y是否属于这个集合时，我们对y应用k次哈希函数，如果所有hi(y)的位置都是1（1≤i≤k），那么我们就认为y是集合中的元素，否则就认为y不是集合中的元素。
下图中y1就不是集合中的元素。y2可能属于这个集合，或者刚好是一个误判。
这个还是比较好理解的，某hash函数后的结果为0，表示使用该hash函数时。目标数据的hash结果，和集合中所有数据的hash结果都不同。
数据加入了就被不能删除了，因为删除会影响到其他数据，不知道是否其他数据也映射到了该位置，即BloomFilter不支持删除。
实在需要删除字符串的可以使用Counting bloomfilter(CBF)，这是一种基本BloomFilter的变体，CBF将基本BloomFilter每一个Bit改为一个计数器，这样就可以实现删除字符串的功能了。
数组的长度和hash函数的个数该怎样取值，才能满足误判率的要求，是要研究数学公式的，就不深究了。可以参见下面的链接
https://blog.csdn.net/jiaomeng/article/details/1495500