你在刷抖音的时候，有没有发现，抖音从来不会给你推送相同内容的视频？你可能会想，这有啥难的，给每个人都存一个记录，以后推送的时候避开就好了呀。nononono！可没有这么简单啊！
海量用户的重复内容过滤
这是一个非常严肃的问题。在互联网领域，重复推送是一件非常影响用户体验的行为。一旦出现重复内容，会大大增加用户跳出的几率。
搞数据库的同学会说：这还不简单？反正有用户日志，我们给每个人都存一个访问日志表，推送之前exists一下就好了。
怎么说呢，如果用户量只有你们公司几百号人，这个方案是没问题的。但是抖音、快手动辄几亿人，每天都刷，这得存多少份log？？每一个用户的log有多大？每一个推送都要从这个大log里exists一下，得耗多少时间？
等你exists一下，用户早就跑了好么？所以在抖音、快手动辄几亿日活，每人每天最少看几百个短视频的情况，如何快速推送不重复的内容是非常困难的事情。
高速过滤的秘密武器
需求：几亿个用户，每个用户有1~几万（甚至更多）个已看记录，快速判断下一个推送给用户的视频是否已经看过。
解决方案1-表级处理：每个用户一张表，存视频id，推荐之后，展示之前，过滤一下。这个表太多，表里的数据也太多，过滤效率太慢了。信息得进一步压缩，速度要再快点才行。
解决方案2-图计算：把每个用户与每个视频发生的关系都存到图数据库。推荐的时候直接通过关系过滤掉。这个虽然不用建N张表，只是存用户和视频的关系就行了。但是用过图数据库的人就知道，节点太多了，计算效果也是非常的慢。不行，信息还得进一步压缩。还能咋压缩啊？
解决方案3-位图：把所有用户当天是否登录的信息映射到一张位图中，这样我们就能迅速通过某个位是0还是1快速判定这个用户当天是否登录过系统。
假如说我们同样使用位图，把每个用户是否看过这个视频映射到位图中，是不是就可以通过某个位是0还是1快速判定这个用户是否看过这个视频呢？哆啦A梦告诉我们：可以！而且有更完善的方法--布隆过滤器！
布隆过滤器：1970年由布隆提出的一种方法，由随机映射函数和二进制向量组成，可以快速检索一个元素是否在一个集合中。
如布隆过滤器的描述，其实就是随机映射函数（hash散列）+二进制向量（位图）组成的。我们把任意需要存储的内容，经过hash散列映射成为一个随机数字，然后存在这张超大的位图中，将对应的位上的值由0改成1就可以了。这样我们就能知道这个这个事情是否发生过。
上图中，用户A看了视频B，hash后的值是5，那么第5位的值就变成1了。如果我们想判断用户A是否看了视频B，只要看看第5位是不是1就可以了。
但是hash有个问题，当数据量超大的时候，就有可能会重复（碰撞）。幸好布隆早就想到了，他是这么解决的：
多hash几次就好了，这样就能就大大降低了重复（碰撞）的问题。总不可能连续好几次hash都是一样的结果吧？
视频推荐过滤器
原理有了，那么就可以开始设计了。
这里我们可以看到，有两个实体：用户和视频。简单组合一下，就有三种方法：
1、给每个用户建一个看过视频的布隆过滤器，推荐系统推送的内容使用布隆过滤器过滤一下，把不在列表里的让客户可见即可；
2、给每个视频建一个观看列表的布隆过滤器，推荐系统给用户推送的时候使用布隆过滤器过滤一下，不在列表里的才能推送即可；
3、建一个大的布隆过滤器，把每个用户的观看记录都放在这个过滤器中，推荐系统给用户推送的时候到大布隆过滤器中过滤一下，不在列表里的才能推送。
以上三种方法都可以，我也不太清楚抖音用的是那种方法，我猜是第一种，因为视频总比用户多，而一个大布隆过滤器的话，又太大了。
布隆过滤器的优化
不过即便是每个用户一个布隆过滤器，数据量还是太大了。任何事情都会引发量变引起质变的问题。所以布隆过滤器误判的问题仍然是存在的。比如：
用户A看视频B，3次hash散列结果是2、5、6；用户A看视频D，3次hash散列结果是5、7、8；用户A看视频F，3次hash散列结果是1、9、3；
这时候，位图中的1、2、3、5、7、8、9都被打上1了。
而我们需要询问布隆过滤器用户A是否看过视频H的时候就出现了：
用户A看视频H，3次hash散列结果是3、8、9，
布隆过滤器里3、8、9的结果内容里已经被打上1了，也就是说布隆过滤器告诉我
们，这个视频已经被看过了（实际上并没有看）。那我们怎么解决这个问题呢？
简单的两招：
1、增加位图的位数（或者减少原始数据量）；
2、适当增加hash次数；
布隆大大早就给我们算好了，最佳的原始数据和位图位数比是1:20，经过8次hash，误判率会在千分之一左右。如果把hash次数提高，误判率会更低。
不过，我们的应用是要知道这个用户没看过的，那就不用咋优化了。因为布隆过滤器告诉我们看过，可能是误判，但是如果告诉我们没看过，那就肯定是没看过。
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