Bitmap技术说明
Bitmap是一种通过位映射来高效存储和查询数据的技术，它在处理大规模数据集时能够有效地节省内存空间。Bitmap技术特别适用于需要对大量数据进行存在性检查的场景，比如用户签到、页面访问等，它可以显著节省内存空间。
例如，如果要记录10亿用户是否签到，如果使用传统的方法，如用一个长度为10亿的数组来存储用户的ID和签到状态，将会占用大量的内存。但如果采用Bitmap，则可以将这10亿个状态压缩存储到相对较少的内存中。假设每个用户的唯一标识符（如uid）是int64类型，那么传统方法可能需要大约8GB的内存，而Bitmap只需要约125MB的内存。
使用bitmap实现数据压缩
如果最大有2K个数据，数据是0到2047，如果使用fifo存储，每个数据需要11bit，那么fifo的深度为2K，总计需要11x2K=22Kbit。
如果使用bitmap的方式进行数据压缩，我们只需要64x32bit就能实现。Bitmap是如何实现数据压缩的呢？我们可以采用64x32bit的ram实现，ram中的每个bit表示一个数据。Bit位为1表示存在此数据，bit位为0表示不存在。
请看下图，采用4x8bit的ram表示32个数据，分别是0~31。图中行号为1，列号为1，的bit位代表数字0。图中行号为3，列号为2的bit位代表数字14。
由此可见，使用bitmap可以节约大量的存储空间，特别是在数据量较大时。
Bitmap有什么用
大量数据的快速排序、查找、去重
快速排序
假设我们要对0-7内的5个元素(4,7,2,5,3)排序（这里假设这些元素没有重复）,我们就可以采用Bit-map的方法来达到排序的目的。
要表示8个数，我们就只需要8个Bit（1Bytes），首先我们开辟1Byte的空间，将这些空间的所有Bit位都置为0，然后将对应位置为1。
最后，遍历一遍Bit区域，将该位是一的位的编号输出（2，3，4，5，7），这样就达到了排序的目的，时间复杂度O(n)。
优点:
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运算效率高，不需要进行比较和移位；
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占用内存少，比如N=10000000；只需占用内存为N/8=1250000Byte=1.25M
缺点:
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所有的数据不能重复。即不可对重复的数据进行排序和查找。
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只有当数据比较密集时才有优势
快速去重
20亿个整数中找出不重复的整数的个数，内存不足以容纳这20亿个整数。
首先，根据"内存空间不足以容纳这05亿个整数"我们可以快速的联想到Bit-map。下边关键的问题就是怎么设计我们的Bit-map来表示这20亿个数字的状态了。其实这个问题很简单，一个数字的状态只有三种，分别为不存在，只有一个，有重复。因此，我们只需要2bits就可以对一个数字的状态进行存储了，假设我们设定一个数字不存在为00，存在一次01，存在两次及其以上为11。那我们大概需要存储空间2G左右。
接下来的任务就是把这20亿个数字放进去（存储），如果对应的状态位为00，则将其变为01，表示存在一次；如果对应的状态位为01，则将其变为11，表示已经有一个了，即出现多次；如果为11，则对应的状态位保持不变，仍表示出现多次。
最后，统计状态位为01的个数，就得到了不重复的数字个数，时间复杂度为O(n)。
快速查找
这就是我们前面所说的了，int数组中的一个元素是4字节占32位，那么除以32就知道元素的下标，对32求余数（%32）就知道它在哪一位，如果该位是1，则表示存在。
Bloom Filters
Bloom filter 是一个数据结构，它可以用来判断某个元素是否在集合内，具有运行快速，内存占用小的特点。
而高效插入和查询的代价就是，Bloom Filter 是一个基于概率的数据结构：它只能告诉我们一个元素绝对不在集合内或可能在集合内。
Bloom filter 的基础数据结构是一个 比特向量（可理解为数组）。
主要应用于大规模数据下不需要精确过滤的场景，如检查垃圾邮件地址，爬虫URL地址去重，解决缓存穿透问题等
如果想判断一个元素是不是在一个集合里，一般想到的是将集合中所有元素保存起来，然后通过比较确定。链表、树、散列表（哈希表）等等数据结构都是这种思路，但是随着集合中元素的增加，需要的存储空间越来越大；同时检索速度也越来越慢，检索时间复杂度分别是O(n)、O(log n)、O(1)。
布隆过滤器的原理是，当一个元素被加入集合时，通过 K 个散列函数将这个元素映射成一个位数组（Bit array）中的 K 个点，把它们置为 1 。检索时，只要看看这些点是不是都是1就知道元素是否在集合中；如果这些点有任何一个 0，则被检元素一定不在；如果都是1，则被检元素很可能在（之所以说"可能"是误差的存在）。
BloomFilter 流程
1、 首先需要 k 个 hash 函数，每个函数可以把 key 散列成为 1 个整数；
2、初始化时，需要一个长度为 n 比特的数组，每个比特位初始化为 0；
3、某个 key 加入集合时，用 k 个 hash 函数计算出 k 个散列值，并把数组中对应的比特位置为 1；
4、判断某个 key 是否在集合时，用 k 个 hash 函数计算出 k 个散列值，并查询数组中对应的比特位，如果所有的比特位都是1，认为在集合中。
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