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。

  • 数据量不大时,可以直接放在内存里面进行去重,例如python可以使用set()进行去重。
  • 当去重数据需要持久化时可以使用redis的set数据结构。
  • 当数据量再大一点时,可以用不同的加密算法先将长字符串压缩成 16/32/40 个字符,再使用上面两种方法去重;
  • 当数据量达到亿(甚至十亿、百亿)数量级时,内存有限,必须用“位”来去重,才能够满足需求。Bloomfilter就是将去重对象映射到几个内存“位”,通过几个位的 0/1值来判断一个对象是否已经存在。
  • 然而Bloomfilter运行在一台机器的内存上,不方便持久化(机器down掉就什么都没啦),也不方便分布式爬虫的统一去重。如果可以在Redis上申请内存进行Bloomfilter,以上两个问题就都能解决了。

本文即是用Python,基于Redis实现Bloomfilter去重。下面先放代码,最后附上说明。

已经做了修改兼容 python3

实例(未测试):https://github.com/LiuXingMing/Scrapy_Redis_Bloomfilter

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。
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)。

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)。

原文链接:http://blog.csdn.net/bone_ace/article/details/53107018

 

 




HTTPX 基础教程-新乡seo|网站优化,网站建设_微信公众号:zeropython—昊天博客