用long[]实现超低内存布隆过滤器，规避对象开销，按位操作存64个状态/long；根据n和ε算出bit数m，对齐64得long数组长度；哈希用位运算加速，无装箱、无扩容、无计数器，clear()用arrays.fill高效清零。
用Java基本数据类型实现超低内存布隆过滤器，核心是绕开对象封装开销，全程使用long[]或byte[]做底层存储，配合位运算完成哈希映射与状态标记。关键不在“多快”，而在“多省”——避免每个bit都包装成Boolean对象，也不用BitSet（它内部有额外字段和方法表）。
用long数组代替BitSet，按位操作存状态
Java中long占64位，一个long可存64个布尔状态。若预计最大元素数为n，误判率ε≈0.01，则所需bit数m ≈ −n·lnε / ln2 ≈ 9.6n；再向上对齐到64的倍数，得到long数组长度size = (m + 63) >> 6。所有操作基于位运算：
- 设索引i（0 ≤ i idx = i >> 6，位偏移
bit = i & 63 - 置位：
bits[idx] |= (1L - 查位：
(bits[idx] & (1L
用int做哈希种子，生成多个独立哈希值
不依赖Objects.hash()或String.hashCode()（会创建临时对象），改用MurmurHash3的纯int版本或简化版DoubleHash：
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- 对任意key（如String），先算基础hash：
h = key.hashCode() * 0x1b873593（乘法扰动） - 生成k个哈希值（k=3~5）：
hash[i] = (h + i * (h >>> 10)) & (m - 1)，其中m是bit总数且为2的幂（便于&代替%） - 全程只用int运算，无对象分配，无装箱
避免扩容与动态结构，用静态容量+预估参数
布隆过滤器一旦初始化就不可扩容。因此设计时必须提前确定：预期插入元素数n、可接受误判率ε、哈希函数个数k（通常取(m/n)·ln2，四舍五入为整数）。计算出m后直接分配固定大小long[] bits，不预留扩展空间，不维护size/capacity字段。
- 构造函数只接收n和ε，内部完成m、k、bits数组一次性分配
- 不提供add/remove计数器，不记录已插入数量（除非业务强需，否则加int字段就是多占4字节）
- clear()只需
Arrays.fill(bits, 0L)，比逐位清零快得多
字符串key处理：避免substring和new String
如果key常为字符串子串（如日志中提取的URL路径），直接用CharSequence接口+charAt()遍历，或传入char[]+offset+len，跳过创建新String对象：
- 哈希计算循环中，用
for (int i = start; i - 若key是UTF-8 byte[]，直接按byte遍历，避免new String(byte[])触发解码和对象创建
- 所有输入参数尽量用原始数组或不可变视图，不包装
这套实现能让百万级元素的布隆过滤器内存占用压到100KB以内，比用BitSet小30%，比Guava BloomFilter小50%以上，且GC压力趋近于零。本质是把“数据结构”退回到“内存布局+位指令”的层面，用可控的CPU换不可控的堆内存。
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