什么是布隆过滤器？布隆过滤器本质上是一种数据结构，一种巧妙的概率数据结构，其特点是高效的插入和查询，可以用来告诉你“一定不能或可能”。与List、Set、Map等传统数据结构相比，它的效率更高，占用空间更小，但缺点是它返回的结果是概率性的，而不是精确的。结构特点布隆过滤器实际上是一个位数组。数组的每一位只有0和1两个值。通过对一个key进行多次不同的哈希生成多个哈希值，然后存入位数组；当判断一个key是否存在时，对该key进行多次hash，查询bit数组中是否存在多个hash值。当多个hash值的查询结果都为1时，key可能存在。注意只是[可能存在]，因为可能还有其他的key映射到同一个位置，如果查询结果中有hash值为0，那么这个key[一定不存在]的优缺点当长度为bit数组太小，计算hash值存放的位置，很大概率会发生重叠，增加误判概率。位数组长度过大时，误判概率小，但可能导致内存空间占用过多，空间换时间的性价比可以通过练习redissetbit和getbitBloom来实现filter，但是当存储的值很大时，占用的内存空间会很大；例如setbitmytest10000000001>result0strlenmytest>125000000(byte)setbitmytest10000000011>result0strlenmytest>125000001(byte)setbitljtest20000000151>result0strlenmytest>250000002(byte)可以看出redis中setbitkey的长度=(maxvalue/8)+1extendedsetbitkeyoffsetvaluebitmapoffset设置如setbitmyTestKey11；意思是在偏移量为1的位置，设置值为1。例如setbitmyTestKey991;意思是在offset为99的位置，设置值为1，占用大小为99bit=12.375bytebitcountkey查询所有设置的bits值为1的offset个数bitcountkeystartend查询个数所有值为1且start8<=offset<=(end+1)8的偏移量
