方案 1：使用 Set 数据结构检查 URL 是否已经存在。Set 速度很快，但不节省空间。

　　方案 2：在数据库中存储 URL，并检查数据库中是否有新的 URL。这种方法可行，但数据库的负载会非常高。

　　方案 3：布隆过滤器。此方案更受青睐。布隆过滤器由伯顿-霍华德-布隆（Burton Howard Bloom）于 1970 年提出。它是一种概率数据结构，用于测试某个元素是否是某个集合的成员。

　　结果为 false 说明元素肯定不在集合中。

　　结果为 true 说明元素可能在集合中。

　　假阳性匹配是可能的，但假阴性匹配是不可能的。

　　下图说明了布隆过滤器的工作原理。布隆过滤器的基本数据结构是比特矢量。每个比特代表一个散列值。

　　第 1 步：要在布隆过滤器中添加一个元素，我们需要将其输入 3 个不同的散列函数（A、B 和 C），并在结果位置上设置比特。请注意，“www.myweb1.com”和“www.myweb2.com”都在索引 5 处用 1 标记了相同的位。由于比特可能被其他元素设置，因此可能出现误报。

　　第 2 步：测试 URL 字符串是否存在时，对 URL 字符串应用相同的哈希函数 A、B 和 C。如果三个位都为 1，则数据集中可能存在 URL；如果任何一位为 0，则数据集中肯定不存在 URL。

　　哈希函数的选择非常重要。它们必须分布均匀、速度快。例如，RedisBloom 和 Apache Spark 使用 murmur，InfluxDB 使用 xxhash。

　　在我们的示例中，使用了三个哈希函数。在现实中，我们应该使用多少个哈希函数？

　　在使用布隆过滤器时，哈希函数的数量 k 取决于布隆过滤器的位数组大小 m 和要存储的元素数量 n。最 佳哈希函数数量的公式为：

　　这个公式是为了最小化布隆过滤器的误判率（即“假阳性率”）而得出的。

　　在实际应用中，常见的布隆过滤器哈希函数数量通常在 3 到 7 个之间，这个数量能在位数组长度和误判率之间达到较好的平衡。