内存崩溃了？其实你只需要换一种方式

<dependency> 
    <groupId>com.google.guava</groupId> 
    <artifactId>guava</artifactId> 
    <version>28.1-jre</version> 
</dependency> 

Guava 中的布隆过滤器实现的非常复杂，关于细节我们就不去探究了，我们就来看看 Guava 中布隆过滤器的构造函数吧，Guava 中并没有提供构造函数，而且提供了 create 方法来构造布隆过滤器：

public static <T> BloomFilter<T> create( 
    Funnel<? super T> funnel, int expectedInsertions, double fpp) { 
  return create(funnel, (long) expectedInsertions, fpp); 
} 

funnel：你要过滤数据的类型

expectedInsertions：你要存放的数据量

fpp：误判率

你只需要传入这三个参数你就可以使用 Guava 包中的布隆过滤器了，下面这我写的一段 Guava 布隆过滤器测试程序，可以改动 fpp 多运行几次，体验 Guava 的布隆过滤器。

public class GuavaBloomFilterTest { 
    // bit 数组大小 
    private static int size = 10000; 
    // 布隆过滤器 
    private static BloomFilter<String> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.stringFunnel(Charset.defaultCharset()), size, 0.03); 
 
    public static void main(String[] args) { 
        // 先向布隆过滤器中添加 10000 个url 
        for (int i = 0; i < size; i++) { 
            String url = "https://voice.hupu.com/nba/" + i; 
            bloomFilter.put(url); 
        } 
        // 前10000个url不会出现误判 
        for (int i = 0; i < size; i++) { 
            String url = "https://voice.hupu.com/nba/" + i; 
            if (!bloomFilter.mightContain(url)) { 
                System.out.println("该 url 被采集过了"); 
            } 
        } 
        List<String> list = new ArrayList<String>(1000); 
        // 再向布隆过滤器中添加 2000 个 url ，在这2000 个中就会出现误判了 
        // 误判的个数为 2000 * fpp 
        for (int i = size; i < size + 2000; i++) { 
            String url = "https://voice.hupu.com/nba/" + i; 
            if (bloomFilter.mightContain(url)) { 
                list.add(url); 
            } 
        } 
        System.out.println("误判数量：" + list.size()); 
    } 
} 

布隆过滤器的应用

缓存击穿

缓存击穿是查询数据库中不存在的数据，如果有用户恶意模拟请求很多缓存中不存在的数据，由于缓存中都没有，导致这些请求短时间内直接落在了DB上，对DB产生压力，导致数据库异常。

（编辑：衡阳站长网）

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