117笔记问答Redis布隆过滤器的应用场景包括：
- 缓存击穿问题：当一个热点数据过期或被清除时，大量请求会直接访问数据库，造成数据库压力过大。使用布隆过滤器可以先进行快速判断，如果数据不存在，则直接返回，减轻数据库的压力。
- 网页爬取去重：在进行网页爬取的时候，可以使用布隆过滤器来去重，避免重复爬取相同的网页。
- 黑名单过滤：可以使用布隆过滤器将黑名单中的IP地址或URL进行过滤，快速判断是否在黑名单中，从而提高系统安全性。
- 数据库查询优化：在数据库查询过程中，可以使用布隆过滤器来进行快速判断某个值是否在数据库中，从而减少不必要的查询操作。
- 垃圾邮件过滤：可以使用布隆过滤器来判断邮件是否属于垃圾邮件，从而提高邮件过滤的效率。
- URL去重：在进行网页URL去重的时候，可以使用布隆过滤器来快速判断一个URL是否已经存在，避免重复抓取相同的网页。
- 网络爬虫判重：在进行网络爬虫时，可以使用布隆过滤器来判重，避免重复抓取相同的数据。
- 用户行为日志统计：可以使用布隆过滤器来统计用户的行为日志，比如用户是否点击过某个广告，是否已经参加过某个活动等。
- 分布式系统中的唯一性判断：在分布式系统中，可以使用布隆过滤器来判断某个值是否已经存在，避免重复插入相同的数据。
- 缓存预热：在系统启动时，可以使用布隆过滤器预先加载某些数据到缓存中，提高系统的响应速度。