爬虫数据去重-布隆过滤器

爬虫数据去重：

• 使用md5生成指纹判断页面是否变化
• 数据存入mongodb，对关键字进行复合索引（千万以下）
• 对数据关键字进行哈希映射，生成指纹判断是否在redis的指纹集合中，并可通过是否过滤判断request对象是否进队，对request对象进行过滤（千万级别）
• 布隆过滤器，实现大数据去重（亿级别）

布隆过滤器：

　实现：

• 先通过预期失误率p、期望样本数量n，计算需要的位数组长度m

　　　　m=-n*lnp  /  (ln2)**2

• 再计算哈希函数个数k

　　　　k=ln2 * m/n

• 再根据m、n、k，计算真实的失误率，因为m，k向上调整，所以真实失误率 < 预期失误率

　　　　p=(1-e**(-nk/m))**k

• 将数据(key)通过k个哈希函数得到k个哈希值
• 将得到的哈希值对m取模运算，得到位数组对应的索引位置

　　　　index=hashcode(key)&(m-1)

1. 如果保存，将位数组中对应的索引位置变为1
2. 如果查询，判断位数组对应的索引是否全为1，全为1则存在

　原理：hashmap

• 可以将值映射到hashmap的key，在o(1)时间复杂度内返回结果
• hashmap的默认长度为16，每次扩展都是2的次幂

　哈希函数特性：

• 哈希碰撞：哈希函数不同的输入可以得到相同输出结果，输入域有限，输出域无限
• 离散性：输出域每个结果在整个输出域中都是均匀分布的