100 亿是一个很大的数量级，这里每条 url 平均 64 字节，全部存储的话需要 640G 的内存空间。又因为使用了散列表这种数据结构，而散列表是会出现散列冲突的。为了让散列表维持较小的装载因子，避免出现过多的散列冲突，需要使用链表法来处理，这里就要存储链表指针。因此最后的内存空间可能超过 1000G 了。
判断一个数 是否存在 两种状态 存在true 或者不存在false
用每一位来存放某种状态，适用于大规模数据，但数据状态又不是很多的情况。
另外，位图法有一个优势就是空间不随集合内元素个数的增加而增加。它的存储空间计算方式是找到所有元素里面最大的元素（假设为 N ），所占空间为 N/8 bytes
出于对性能和内存占用的考虑 使用布隆过滤器 才是最好的
对于布隆过滤器而言，它的本质是一个位数组：位数组就是数组的每个元素都只占用 1 bit ，并且每个元素只能是 0 或者 1。
布隆过滤器除了一个位数组，还有 K 个哈希函数。当一个元素加入布隆过滤器中的时候，会进行如下操作：
使用 K 个哈希函数对元素值进行 K 次计算，得到 K 个哈希值。
根据得到的哈希值，在位数组中把对应下标的值置为 1。
举个例子，假设布隆过滤器有 3 个哈希函数：f1, f2, f3 和一个位数组 arr。现在要把 2333 插入布隆过滤器中：
对值进行三次哈希计算，得到三个值 n1, n2, n3。
把位数组中三个元素 arr[n1], arr[n2], arr[3] 都置为 1。
当要判断一个值是否在布隆过滤器中，对元素进行三次哈希计算，得到值之后判断位数组中的每个元素是否都为 1，如果值都为 1，那么说明这个值在布隆过滤器中，如果存在一个值不为 1，说明该元素不在布隆过滤器中。
不存在 一定是真的
存在 可能是误判！！！
布隆过滤器的最大的用处就是，能够迅速判断一个元素是否在一个集合中。因此它有如下三个使用场景:
网页爬虫对 URL 的去重，避免爬取相同的 URL 地址
进行垃圾邮件过滤：反垃圾邮件，从数十亿个垃圾邮件列表中判断某邮箱是否垃圾邮箱（同理，垃圾短信）
有的黑客为了让服务宕机，他们会构建大量不存在于缓存中的 key 向服务器发起请求，在数据量足够大的情况下，频繁的数据库查询可能导致 DB 挂掉。布隆过滤器很好的解决了缓存击穿的问题。