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在爬虫的过程中如何使用Redis的Bloomfilter去重

网站教程2024-04-12 阅读
网页的本质就是超级文本标记语言,通过结合使用其他的Web技术(如:脚本语言、公共网关接口、组件等),可以创造出功能强大的网页。因而,超级文本标记语言是万维网(Web)编程的基础,也就是说万维网是建立在超文本基础之上的。超级文本标记语言之所以称为超文本标记语言,是因为文本中包含了所谓“超级链接”点。

本篇文章给大家带来的内容是关于如何使用Redis的Bloomfilter去重,既用上了Bloomfilter的海量去重能力,又用上了Redis的可持久化能力,有一定的参考价值,有需要的朋友可以参考一下,希望对你有所帮助。

前言:

“去重”是日常工作中会经常用到的一项技能,在爬虫领域更是常用,并且规模一般都比较大。去重需要考虑两个点:去重的数据量、去重速度。为了保持较快的去重速度,一般选择在内存中进行去重。

代码:

# encoding=utf-8import redisfrom hashlib import md5class SimpleHash(object):
    def __init__(self, cap, seed):
        self.cap = cap
        self.seed = seed    def hash(self, value):
        ret = 0
        for i in range(len(value)):
            ret += self.seed * ret + ord(value[i])        return (self.cap - 1) & retclass BloomFilter(object):
    def __init__(self, host='localhost', port=6379, db=0, blockNum=1, key='bloomfilter'):
        """
        :param host: the host of Redis
        :param port: the port of Redis
        :param db: witch db in Redis
        :param blockNum: one blockNum for about 90,000,000; if you have more strings for filtering, increase it.
        :param key: the key's name in Redis
        """
        self.server = redis.Redis(host=host, port=port, db=db)
        self.bit_size = 1 << 31  # Redis的String类型最大容量为512M,现使用256M
        self.seeds = [5, 7, 11, 13, 31, 37, 61]
        self.key = key
        self.blockNum = blockNum
        self.hashfunc = []        for seed in self.seeds:
            self.hashfunc.append(SimpleHash(self.bit_size, seed))    def isContains(self, str_input):
        if not str_input:            return False
        m5 = md5()
        m5.update(str_input)
        str_input = m5.hexdigest()
        ret = True
        name = self.key + str(int(str_input[0:2], 16) % self.blockNum)        for f in self.hashfunc:
            loc = f.hash(str_input)
            ret = ret & self.server.getbit(name, loc)        return ret    def insert(self, str_input):
        m5 = md5()
        m5.update(str_input)
        str_input = m5.hexdigest()
        name = self.key + str(int(str_input[0:2], 16) % self.blockNum)        for f in self.hashfunc:
            loc = f.hash(str_input)
            self.server.setbit(name, loc, 1)if __name__ == '__main__':""" 第一次运行时会显示 not exists!,之后再运行会显示 exists! """
    bf = BloomFilter()    if bf.isContains('http://www.baidu.com'):   # 判断字符串是否存在
        print 'exists!'
    else:        print 'not exists!'
        bf.insert('http://www.baidu.com')

说明:

  1. Bloomfilter算法如何使用位去重,这个百度上有很多解释。简单点说就是有几个seeds,现在申请一段内存空间,一个seed可以和字符串哈希映射到这段内存上的一个位,几个位都为1即表示该字符串已经存在。插入的时候也是,将映射出的几个位都置为1。

  2. 需要提醒一下的是Bloomfilter算法会有漏失概率,即不存在的字符串有一定概率被误判为已经存在。这个概率的大小与seeds的数量、申请的内存大小、去重对象的数量有关。下面有一张表,m表示内存大小(多少个位),n表示去重对象的数量,k表示seed的个数。例如我代码中申请了256M,即1<<31(m=2^31,约21.5亿),seed设置了7个。看k=7那一列,当漏失率为8.56e-05时,m/n值为23。所以n = 21.5/23 = 0.93(亿),表示漏失概率为8.56e-05时,256M内存可满足0.93亿条字符串的去重。同理当漏失率为0.000112时,256M内存可满足0.98亿条字符串的去重。
    20161110104702907.png

  3. 基于Redis的Bloomfilter去重,其实就是利用了Redis的String数据结构,但Redis一个String最大只能512M,所以如果去重的数据量大,需要申请多个去重块(代码中blockNum即表示去重块的数量)。

  4. 代码中使用了MD5加密压缩,将字符串压缩到了32个字符(也可用hashlib.sha1()压缩成40个字符)。它有两个作用,一是Bloomfilter对一个很长的字符串哈希映射的时候会出错,经常误判为已存在,压缩后就不再有这个问题;二是压缩后的字符为 0~f 共16中可能,我截取了前两个字符,再根据blockNum将字符串指定到不同的去重块进行去重。

总结:

基于Redis的Bloomfilter去重,既用上了Bloomfilter的海量去重能力,又用上了Redis的可持久化能力,基于Redis也方便分布式机器的去重。在使用的过程中,要预算好待去重的数据量,则根据上面的表,适当地调整seed的数量和blockNum数量(seed越少肯定去重速度越快,但漏失率越大)。

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