Java实现布隆过滤器的步骤如下：
1. 导入第三方库Guava
Guava是Google提供的一款Java工具库，其中包含了常用的集合、缓存、并发、字符串、I/O等工具类，也包含了布隆过滤器的实现。因此在构建Java布隆过滤器之前，需要先将Guava库导入到自己的项目中。可以通过Maven或Gradle等工具来导入，下面是Gradle的示例配置。
dependencies {
implementation 'com.google.guava:guava:30.1.1-jre'
}
2. 创建布隆过滤器对象
通过Guava库可以实现一个标准的布隆过滤器，首先需要定义布隆过滤器的大小和误判率。在这里，我们默认布隆过滤器大小为1000，误判率为0.01。
BloomFilter<String> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.stringFunnel(Charset.defaultCharset()), 1000, 0.01);
在创建布隆过滤器对象的时候，需要传入一个Funnel和布隆过滤器的大小。Funnel可以将任意对象转换为字节数组，实现布隆过滤器的底层算法。在上述代码中，我们使用了默认的字符串转换Funnel。
3. 添加元素
通过下述代码可以实现在布隆过滤器中添加元素的操作。
bloomFilter.put("hello");
在此操作中会将"hello"字符串经过Funnel转换成一个字节数组，并在布隆过滤器中进行标记。
4. 判断元素是否存在
布隆过滤器可以快速地判断一个元素是否可能存在于集合中，但由于误判率的存在，并不能准确判断元素是否存在于集合中。可以通过下述代码实现判断元素是否存在于布隆过滤器中。
boolean mightContain = bloomFilter.mightContain("hello");
if (mightContain) {
System.out.println("元素可能存在于布隆过滤器中");
} else {
System.out.println("元素不存在于布隆过滤器中");
}
在上述代码中，如果元素"hello"被标记在布隆过滤器中，则返回true；否则返回false。
下面是一个例子，实现了在布隆过滤器中检查一个URL是否已经被访问过。假设我们需要爬取的网站数量很大，那么使用布隆过滤器可以很快地排除已访问过的网站，提高爬取速度。
import com.google.common.hash.BloomFilter;
import com.google.common.hash.Funnels;
import java.nio.charset.Charset;
import java.util.HashSet;
import java.util.Set;
public class BloomFilterExample {
public static void main(String[] args) {
// 定义布隆过滤器大小为1000，误判率为0.01
BloomFilter<String> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.stringFunnel(Charset.defaultCharset()), 1000, 0.01);
// 已访问过的URL集合
Set<String> visitedUrls = new HashSet<>();
// 待爬取的URL集合
String[] urlsToCrawl = {"http://www.baidu.com", "http://www.google.com", "http://www.taobao.com", "http://www.zhihu.com", "http://www.github.com"};
// 爬取过程
for (String url : urlsToCrawl) {
// 判断URL是否已经被访问过
boolean visited = visitedUrls.contains(url);
if (visited) {
System.out.println("URL(" + url + ")已经被访问过，跳过");
continue;
}
// 判断URL是否存在于布隆过滤器中
boolean mightContain = bloomFilter.mightContain(url);
if (mightContain) {
System.out.println("URL(" + url + ")可能已经被访问过，跳过");
continue;
}
// 将URL添加到布隆过滤器和已访问集合中
bloomFilter.put(url);
visitedUrls.add(url);
System.out.println("正在访问URL：" + url);
//TODO 爬取对应的页面
}
}
}
在上面的例子中，我们定义了一个大小为1000的布隆过滤器，并使用一个HashSet来存储已经访问过的URL。在爬取每一个URL之前，先判断URL是否已经被访问过，然后判断URL是否在布隆过滤器中存在。如果URL已经被访问过或者可能在布隆过滤器中存在，则跳过该URL；否则将URL添加到布隆过滤器和已访问集合中，并进行爬取。