1、数据量不大，且不能有误差。

那么用List或者Map都可以，虽然说List判断该元素是否存在采用的是遍历集合的方式，在性能在会比Map差，但就像上面测试一样，100万的数据，

List遍历和Map都不超过1毫秒，选谁不都一样，何必在乎那0.几毫秒的差异。

2、数据量不大，且允许有误差。

这就可以考虑用 Google布隆过滤器 了，尽管查询数据效率都差不多，但关键是它可以减少内存的开销，这就很关键。

3、数据量大，且不能有误差。

如果说数量大，为了提升查询元素是否存在的效率，而选用Map的话，我觉得也不对，因为如果数据量大，所占内存也会更大，所以我更推荐用

Redis的map数据结构来存储数据，这样可以大大减少JVM内存开销，而且不需要每次重启都要往集合中存储数据。

4、数据量大，且允许有误差。

如果是单体应用，数据量内存也可以接收，那么可以考虑Google布隆过滤器，因为它的查询速度会比redis要快。毕竟它不需要网络IO开销。