其实是指bit数组，当需要寻址时，将对应元素放入指定的下标如int i = 9那么在bit[8]存入数据为1，表示存在为9的变量，最大的短板就是存放为1E时，需要1E长度的数组，对于大数据量不合适。布隆过滤器就是借助此思想，将一个元素通过多次hash，对下标进行修改。但可能出现误判。误判率与哈希函数的个数以及布隆过滤器的长度有关，另外删除会很麻烦，一般不建议做。

    redis中也有布隆过滤器插件，目前Java中guava框架具备此功能

    经典用例，比如日活用户，就可以将日期作为key，采用redis的bitmap进行统计，将所有的分段数据获取后，通过“&”进行运算，在redis中有对应的api