牛逼哄哄的布隆过滤器，终于讲明白了

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<dependency>
  <groupId>com.google.guava</groupId>
  <artifactId>guava</artifactId>
  <version>19.0</version>
</dependency>

private static int size = 1000000;//预计要插入多少数据

private static double fpp = 0.01;//期望的误判率

private static BloomFilter<Integer> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.integerFunnel(), size, fpp);

public static void main(String[] args) {
  //插入数据
  for (int i = 0; i < 1000000; i++) {
    bloomFilter.put(i);
  }
  int count = 0;
  for (int i = 1000000; i < 2000000; i++) {
    if (bloomFilter.mightContain(i)) {
      count++;
      System.out.println(i + 误判了);
    }
  }
  System.out.println(总共的误判数: + count);
}

1999501误判了
1999567误判了
1999640误判了
1999697误判了
1999827误判了
1999942误判了
总共的误判数:10314

public class RedisMain {
    static final int expectedInsertions = 100;//要插入多少数据
    static final double fpp = 0.01;//期望的误判率

    //bit数组长度
    private static long numBits;

    //hash函数数量
    private static int numHashFunctions;

    static {
        numBits = optimalNumOfBits(expectedInsertions, fpp);
        numHashFunctions = optimalNumOfHashFunctions(expectedInsertions, numBits);
    }

    public static void main(String[] args) {
        Jedis jedis = new Jedis(192.168.0.109, 6379);
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            long[] indexs = getIndexs(String.valueOf(i));
            for (long index : indexs) {
                jedis.setbit(codebear:bloom, index, true);
            }
        }
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            long[] indexs = getIndexs(String.valueOf(i));
            for (long index : indexs) {
                Boolean isContain = jedis.getbit(codebear:bloom, index);
                if (!isContain) {
                    System.out.println(i + 肯定没有重复);
                }
            }
            System.out.println(i + 可能重复);
        }
    }

    /**
     * 根据key获取bitmap下标
     */
    private static long[] getIndexs(String key) {
        long hash1 = hash(key);
        long hash2 = hash1 >>> 16;
        long[] result = new long[numHashFunctions];
        for (int i = 0; i < numHashFunctions; i++) {
            long combinedHash = hash1 + i * hash2;
            if (combinedHash < 0) {
                combinedHash = ~combinedHash;
            }
            result[i] = combinedHash % numBits;
        }
        return result;
    }

    private static long hash(String key) {
        Charset charset = Charset.forName(UTF-8);
        return Hashing.murmur3_128().hashObject(key, Funnels.stringFunnel(charset)).asLong();
    }

    //计算hash函数个数
    private static int optimalNumOfHashFunctions(long n, long m) {
        return Math.max(1, (int) Math.round((double) m / n * Math.log(2)));
    }

    //计算bit数组长度
    private static long optimalNumOfBits(long n, double p) {
        if (p == 0) {
            p = Double.MIN_VALUE;
        }
        return (long) (-n * Math.log(p) / (Math.log(2) * Math.log(2)));
    }
}

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