快速URL排重的方法(一)

我这里介绍一个极适合大量URL快速排重的方法，这个算法被称为Bloom filter，基本上，它也只适合这样的场合。

这里的大量是指有5000万至1亿的URL，更大的数据量可能也不合适了。

一开始我使用了一个最复杂的做法，是有一个单独的daemon程序负责排重，数据和排重结果通过socket传输。
后来发现不行，仅仅几百万数据要做好几个小时，5000万不把人都急疯了？至于daemon中具体用什么算法就次要了，因为一涉及到网络通讯，速度再快也被拉下来（这里针对的是发送一条记录/返回一条结果的模式，一次传送一批数据则与网络状况有关了）

所以，把目标锁定在单机排重，一开始，试验了perl中的hash，非常简单的代码

useDB_File;
my%db;
#tie%db,'DB_File',"createdb.dat",ordie"Can'tinitializedb::$! ";
while(<>){
chomp$_;
$db{$_}=1;#addcodehere
}
#untie%db;

从标准输入或文件中每行一个URL读入，插入到perl内置的hash表中，这就成了，需要输出结果则预先判断一下插入的key是否存在。

这个方法速度很快，可惜的是，它占用内存太大，假设1个URL平均50字节，5000万个URL需要2.5G内存。

于是又想到一个方法，把部分数据放入硬盘空间，perl中也提供一个现成的模块DB_File，把上面代码中的注释去掉，就可使用DB_File了，用法与hash一样，只是内部用数据库实现的。

测试了一下，速度明显下降了一个档次，仅40万的数据就要1分钟，关键还在于随着数据量的增加，速度下降加快，两者不呈线性关系。

数据量大的时候，有可能用MySQL的性能会比DB_File好，但是总体上应该是一丘之貉，我已经不抱期望了。

也许DB_File可以优化一下，使用更多的内存和少量的硬盘空间，不过这个方案还是太复杂，留给专家解决吧，一般来说，我认为简单的方法才有可能做到高效。

下面我们的重点对象隆重登场：Bloom filter。简单的说是这样一种方法：在内存中开辟一块区域，对其中所有位置0，然后对数据做10种不同的hash，每个hash值对内存bit数求模，求模得到的数在内存对应的位上置1。置位之前会先判断是否已经置位，每次插入一个URL，只有当全部10个位都已经置1了才认为是重复的。

如果对上面这段话不太理解，可以换个简单的比喻：有10个桶，一个桶只能容纳1个球，每次往这些桶中扔两个球，如果两个桶都已经有球，才认为是重复，问问为了不重复总共能扔多少次球？

10次，是这个答案吧？每次扔1个球的话，也是10次。表面上看一次扔几个球没有区别，事实上一次两个球的情况下，重复概率比一次一个球要低。Bloom filter算法正式借助这一点，仅仅用少量的空间就可以进行大量URL的排重，并且使误判率极低。

有人宣称为每个URL分配两个字节就可以达到0冲突，我比较保守，为每个URL分配了4个字节，对于5000万的数量级，它只占用了100多M的空间，并且排重速度超快，一遍下来不到两分钟，极大得满足了我的欲望。

今天时间不够，下一篇再贴代码