MySQL布隆過濾器是一個用于高效判斷元素是否存在于集合中的數據結構。它能夠快速地告訴你某個元素是否一定不存在于集合中，或者可能存在于集合中。而且對于海量數據的高效判定具有非常重要的應用場景。

MySQL布隆過濾器的源碼是使用C++語言編寫的，它的實現主要包括兩個部分：參數和算法實現。參數部分定義了布隆過濾器所需的參數，比如哈希函數的數量、哈希種子、位數組的大小等；算法實現部分則是具體的布隆過濾器算法實現。

/* 布隆過濾器的參數 */
struct st_mysql_ftparser_bloom_filter
{
/*
* 哈希函數的數量
*/
uint32_t hash_funcs;
/*
* 哈希種子
*/
uint32_t hash_seed;
/*
* 位數組的大小
*/
uint32_t bits_per_key;
};
/* 布隆過濾器的實現 */
class BloomFilterImpl : public BloomFilter
{
public:
/*
* 構造函數
*/
BloomFilterImpl(const BloomFilterParameter& param);
/*
* 析構函數
*/
virtual ~BloomFilterImpl();
/*
* 將元素添加到布隆過濾器中
*/
void Add(const char* key, uint32_t length);
/*
* 判斷元素是否存在于布隆過濾器中
*/
bool MayContain(const char* key, uint32_t length);
private:
/*
* 位數組
*/
SparseBitmap bitmap_;
/*
* 哈希函數
*/
std::vectorhash_funcs_;
};

該源碼主要使用了哈希函數和位數組進行實現。每個元素在存儲時會經過多個哈希函數處理生成對應的哈希值，在位數組中標記對應的位為1。在進行元素查詢時，同樣使用哈希函數處理，判斷對應的位是否均為1。如果全部為1，則表明元素可能存在；如果存在0，則表明元素一定不存在。

總的來說，MySQL布隆過濾器的實現主要參考了經典布隆過濾器算法，以及對哈希函數和位數組的進一步優化。對于海量數據處理的高效性表現出色，是一種非常實用的數據結構。