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
# -*- coding:utf-8 -*- # encoding=utf-8 import redis from hashlib import md5 class 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) & ret class 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, password='s1113081366', port=port, db=db) self.bit_size = 1 << 31 # Redis的String类型最大容量为512M，现使用256M= 2^8 *2^20 字节 = 2^28 * 2^3bit 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): str_input = str_input.encode('utf-8') 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): str_input = str_input.encode('utf-8') 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')
# -*- coding:utf-8 -*-
# encoding=utf-8
import redis
from hashlib import md5
class 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 ) & ret
class 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 , password = 's1113081366' , port = port , db = db )
self . bit_size = 1 << 31 # Redis的String类型最大容量为512M，现使用256M= 2^8 *2^20 字节 = 2^28 * 2^3bit
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 ) :
str_input = str_input . encode ( 'utf-8' )
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 ) :
str_input = str_input . encode ( 'utf-8' )
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' )
实例(未测试):https://github.com/LiuXingMing/Scrapy_Redis_Bloomfilter
说明：
- 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。
- 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）。
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