网络爬虫设计——URL去重存储库设计

参考： http://apps.hi.baidu.com/share/detail/31363777

在爬虫启动工作的过程中，我们不希望同一个网页被多次下载，因为重复下载不仅会浪费CPU机时，还会为搜索引擎系统增加负荷。而想要控制这种重复性下载问题，就要考虑下载所依据的超链接，只要能够控制待下载的URL不重复，基本可以解决同一个网页重复下载的问题。

非常容易想到，在搜索引擎系统中建立一个全局的专门用来检测，是否某一个URL对应的网页文件曾经被下载过的URL存储库，这就是方案。

接着要考虑的就是如何能够更加高效地让爬虫工作，确切地说，让去重工作更加高效。如果实现去重，一定是建立一个URL存储库，并且已经下载完成的URL在进行检测时候，要加载到内存中，在内存中进行检测一定会比直接从磁盘上读取速度快很多。

我们先从最简单的情况说起，然后逐步优化，最终得到一个非常不错的解决方案。

第一，基于磁盘的顺序存储。

这里，就是指把每个已经下载过的URL进行顺序存储。你可以把全部已经下载完成的URL存放到磁盘记事本文件中。每次有一个爬虫线程得到一个任务URL开始下载之前，通过到磁盘上的该文件中检索，如果没有出现过，则将这个新的URL写入记事本的最后一行，否则就放弃该URL的下载。

这种方式几乎没有人考虑使用了，但是这种检查的思想是非常直观的。试想，如果已经下载了100亿网页，那么对应着100亿个链接，也就是这个检查URL是否重复的记事本文件就要存储这100亿URL，况且，很多URL字符串的长度也不小，占用存储空间不说，查找效率超级低下，这种方案肯定放弃。

第二，基于Hash算法的存储。

对每一个给定的URL，都是用一个已经建立好的Hash函数，映射到某个物理地址上。当需要进行检测URL是否重复的时候，只需要将这个URL进行Hash映射，如果得到的地址已经存在，说明已经被下载过，放弃下载，否则，将该URL及其Hash地址作为键值对存放到Hash表中。

这样，URL去重存储库就是要维护一个Hash表，如果Hash函数设计的不好，在进行映射的时候，发生碰撞的几率很大，则再进行碰撞的处理也非常复杂。而且，这里使用的是URL作为键，URL字符串也占用了很大的存储空间。

第三，基于MD5压缩映射的存储。

MD5算法是一种加密算法，同时它也是基于Hash的算法。这样就可以对URL字符串进行压缩，得到一个压缩字符串，同时可以直接得到一个Hash地址。另外，MD5算法能够将任何字符串压缩为128位整数，并映射为物理地址，而且MD5进行Hash映射碰撞的几率非常小，这点非常好。从另一个方面来说，非常少的碰撞，对于搜索引擎的爬虫是可以容忍的。况且，在爬虫进行检测的过程中，可以通过记录日志来保存在进行MD5时发生碰撞的URL，通过单独对该URL进行处理也是可行的。

下面就是是对URL进行压缩的MD5方法，对URL字符串进行压缩：

public static String md5(String string) {
   char hexDigits[] = {'0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', 'a', 'b', 'c', 'd',
       'e', 'f' };
   try {
    byte[] bytes = string.getBytes();
    MessageDigest messageDigest = MessageDigest.getInstance("MD5");
    messageDigest.update(bytes);
    byte[] updateBytes = messageDigest.digest();
    int len = updateBytes.length;
    char myChar[] = new char[len * 2];
    int k = 0;
    for (int i = 0; i < len; i++) {
     byte byte0 = updateBytes[i];
     myChar[k++] = hexDigits[byte0 >>> 4 & 0x0f];
     myChar[k++] = hexDigits[byte0 & 0x0f];
    }
    return new String(myChar);
   } catch (Exception e) {
    return null;
   }
}

在Java中有一个Map类非常好，你可以将压缩后的URL串作为Key，而将Boolean作为Value进行存储，然后将工作中的Map在爬虫停止工作后序列化到本地磁盘上；当下一次启动新的爬虫任务的时候，再将这个Map反序列化到内存中，供爬虫进行URL去重检测。

第四，基于嵌入式Berkeley DB的存储。

Berkeley DB的特点就是只存储键值对类型数据，这和URL去重有很大关系。去重，可以考虑对某个键，存在一个值，这个值就是那个键的状态。

使用了Berkeley DB，你就不需要考虑进行磁盘IO操作的性能损失了，这个数据库在设计的时候很好地考虑了这些问题，并且该数据库支持高并发，支持记录的顺序存储和随机存储，是一个不错的选择。

URL去重存储库使用Berkeley DB，压缩后的URL字符串作为Key，或者直接使用压缩后的URL字节数组作为Key，对于Value可以使用Boolean，一个字节，或者使用字节数组，实际Value只是一个状态标识，减少Value存储占用存储空间。

第五，基于布隆过滤器（Bloom Filter）的存储。

使用布隆过滤器，设计多个Hash函数，也就是对每个字符串进行映射是经过多个Hash函数进行映射，映射到一个二进制向量上，这种方式充分利用了比特位。

不过，我没有用过这种方式，有机会可以尝试一下。可以参考Google的http://www.googlechinablog.com/2007/07/bloom-filter.html。