某一个值是不是已经在 HyperLogLog 结构里面了，它就无能为力了，它只提供了 pfadd 和 pfcount 方法，没有提供 pfcontains 这种方法
使用场景：
1. 比如我们在使用新闻客户端看新闻时，它会给我们不停地推荐新的内容，它每次推荐时要去重，去掉那些已经看过的内容。问题来了，新闻客户端推荐系统如何实现推送去重的？
2. 缓存击穿
布隆过滤器(redis 4.0)可以理解为一个不怎么精确的 set 结构，当你使用它的 contains 方法判断某个对象是否存在时，它可能会误判。但是布隆过滤器也不是特别不精确，只要参数设置的合理，它的精确度可以控制的相对足够精确，只会有小小的误判概率。
当布隆过滤器说某个值存在时，这个值可能不存在；当它说不存在时，那就肯定不存在。打个比方，当它说不认识你时，肯定就不认识；当它说见过你时，可能根本就没见过面，不过因为你的脸跟它认识的人中某脸比较相似 (某些熟脸的系数组合)，所以误判以前见过你。
原理：
每个布隆过滤器对应到 Redis 的数据结构里面就是一个大型的位数组和几个不一样的无偏 hash 函数。所谓无偏就是能够把元素的 hash 值算得比较均匀。
向布隆过滤器中添加 key 时，会使用多个 hash 函数对 key 进行 hash 算得一个整数索引值然后对位数组长度进行取模运算得到一个位置，每个 hash 函数都会算得一个不同的位置。再把位数组的这几个位置都置为 1 就完成了 add 操作。（多个hash函数是为了减少碰撞，视为情况而定，hash太多，消耗CPU）
向布隆过滤器询问 key 是否存在时，跟 add 一样，也会把 hash 的几个位置都算出来，看看位数组中这几个位置是否都为 1，只要有一个位为 0，那么说明布隆过滤器中这个 key 不存在。如果都是 1，这并不能说明这个 key 就一定存在，只是极有可能存在，因为这些位被置为 1 可能是因为其它的 key 存在所致。如果这个位数组比较稀疏，判断正确的概率就会很大，如果这个位数组比较拥挤，判断正确的概率就会降低。具体的概率计算公式比较复杂，感兴趣可以阅读扩展阅读，非常烧脑，不建议读者细看。
使用时不要让实际元素远大于初始化大小，当实际元素开始超出初始化大小时，应该对布隆过滤器进行重建，重新分配一个 size 更大的过滤器，再将所有的历史元素批量 add 进去 (这就要求我们在其它的存储器中记录所有的历史元素)。因为 error_rate 不会因为数量超出就急剧增加，这就给我们重建过滤器提供了较为宽松的时间。
空间占用估计
布隆过滤器的空间占用有一个简单的计算公式，但是推导比较繁琐，这里就省去推导过程了，直接引出计算公式，感兴趣的读者可以点击「扩展阅读」深入理解公式的推导过程。
布隆过滤器有两个参数，第一个是预计元素的数量 n，第二个是错误率 f。公式根据这两个输入得到两个输出，第一个输出是位数组的长度 l，也就是需要的存储空间大小 (bit)，第二个输出是 hash 函数的最佳数量 k。hash 函数的数量也会直接影响到错误率，最佳的数量会有最低的错误率。
k=0.7*(l/n) # 约等于
f=0.6185^(l/n) # ^ 表示次方计算，也就是 math.pow
从公式中可以看出
- 位数组相对越长 (l/n)，错误率 f 越低，这个和直观上理解是一致的
- 位数组相对越长 (l/n)，hash 函数需要的最佳数量也越多，影响计算效率
- 当一个元素平均需要 1 个字节 (8bit) 的指纹空间时 (l/n=8)，错误率大约为 2%
- 错误率为 10%，一个元素需要的平均指纹空间为 4.792 个 bit，大约为 5bit
- 错误率为 1%，一个元素需要的平均指纹空间为 9.585 个 bit，大约为 10bit
- 错误率为 0.1%，一个元素需要的平均指纹空间为 14.377 个 bit，大约为 15bit
你也许会想，如果一个元素需要占据 15 个 bit，那相对 set 集合的空间优势是不是就没有那么明显了？这里需要明确的是，set 中会存储每个元素的内容，而布隆过滤器仅仅存储元素的指纹。元素的内容大小就是字符串的长度，它一般会有多个字节，甚至是几十个上百个字节，每个元素本身还需要一个指针被 set 集合来引用，这个指针又会占去 4 个字节或 8 个字节，取决于系统是 32bit 还是 64bit。而指纹空间只有接近 2 个字节，所以布隆过滤器的空间优势还是非常明显的。
如果读者觉得公式计算起来太麻烦，也没有关系，有很多现成的网站已经支持计算空间占用的功能了，我们只要把参数输进去，就可以直接看到结果，比如 布隆计算器。