URL 去重在咱们日常工作中和面试中很常遇到,比方这些:
能够看出,包含阿里,网易云、优酷、作业帮等出名互联网公司都呈现过相似的面试题,而且和 URL 去重比拟相似的,如 IP 黑 / 白名单判断等也经常出现在咱们的工作中,所以咱们本文就来“盘一盘”URL 去重的问题。
URL 去重思路
在不思考业务场景和数据量的状况下,咱们能够应用以下计划来实现 URL 的反复判断:
- 应用 Java 的 Set 汇合,依据增加时的后果来判断 URL 是否反复(增加胜利示意 URL 不反复);
- 应用 Redis 中的 Set 汇合,依据增加时的后果来判断 URL 是否反复;
- 将 URL 都存储在数据库中,再通过 SQL 语句判断是否有反复的 URL;
- 把数据库中的 URL 一列设置为惟一索引,依据增加时的后果来判断 URL 是否反复;
- 应用 Guava 的布隆过滤器来实现 URL 判重;
- 应用 Redis 的布隆过滤器来实现 URL 判重。
以上计划的具体实现如下。
URL 去重实现计划
1. 应用 Java 的 Set 汇合判重
Set 汇合天生具备不可重复性,应用它只能存储值不雷同的元素,如果值雷同增加就会失败,因而咱们能够通过增加 Set 汇合时的后果来断定 URL 是否反复,实现代码如下:
public class URLRepeat {
// 待去重 URL
public static final String[] URLS = {
"www.apigo.cn",
"www.baidu.com",
"www.apigo.cn"
};
public static void main(String[] args) {Set<String> set = new HashSet();
for (int i = 0; i < URLS.length; i++) {String url = URLS[i];
boolean result = set.add(url);
if (!result) {
// 反复的 URL
System.out.println("URL 已存在了:" + url);
}
}
}
}
程序的执行后果为:
URL 已存在了:www.apigo.cn
从上述后果能够看出,应用 Set 汇合能够实现 URL 的判重性能。
2.Redis Set 汇合去重
应用 Redis 的 Set 汇合的实现思路和 Java 中的 Set 汇合思维思路是统一的,都是利用 Set 的不可重复性实现的,咱们先应用 Redis 的客户端 redis-cli 来实现一下 URL 判重的示例:
从上述后果能够看出,当增加胜利时示意 URL 没有反复,但增加失败时(后果为 0)示意此 URL 曾经存在了。
咱们再用代码的形式来实现一下 Redis 的 Set 去重,实现代码如下:
// 待去重 URL
public static final String[] URLS = {
"www.apigo.cn",
"www.baidu.com",
"www.apigo.cn"
};
@Autowired
RedisTemplate redisTemplate;
@RequestMapping("/url")
public void urlRepeat() {for (int i = 0; i < URLS.length; i++) {String url = URLS[i];
Long result = redisTemplate.opsForSet().add("urlrepeat", url);
if (result == 0) {
// 反复的 URL
System.out.println("URL 已存在了:" + url);
}
}
}
以上程序的执行后果为:
URL 已存在了:www.apigo.cn
以上代码中咱们借助了 Spring Data 中的 RedisTemplate
实现的,在 Spring Boot 我的项目中要应用 RedisTemplate
对象咱们须要先引入 spring-boot-starter-data-redis
框架,配置信息如下:
<!-- 增加操作 RedisTemplate 援用 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
而后须要再我的项目中配置 Redis 的连贯信息,在 application.properties 中配置如下内容:
spring.redis.host=127.0.0.1
spring.redis.port=6379
#spring.redis.password=123456 # Redis 服务器明码,有明码的话须要配置此项
通过以上两个步骤之后,咱们就能够在 Spring Boot 的我的项目中失常的应用 RedisTemplate
对象来操作 Redis 了。
3. 数据库去重
咱们也能够借助数据库实现 URL 的反复判断,首先咱们先来设计一张 URL 的存储表,如下图所示:
此表对应的 SQL 如下:
/*==============================================================*/
/* Table: urlinfo */
/*==============================================================*/
create table urlinfo
(
id int not null auto_increment,
url varchar(1000),
ctime date,
del boolean,
primary key (id)
);
/*==============================================================*/
/* Index: Index_url */
/*==============================================================*/
create index Index_url on urlinfo
(url);
其中 id
为自增的主键,而 url
字段设置为索引,设置索引能够放慢查问的速度。
咱们先在数据库中增加两条测试数据,如下图所示:
咱们应用 SQL 语句查问,如下图所示:
如果后果大于 0 则表明曾经有反复的 URL 了,否则示意没有反复的 URL。
4. 惟一索引去重
咱们也能够应用数据库的惟一索引来避免 URL 反复,它的实现思路和后面 Set 汇合的思维思路十分像。
首先咱们先为字段 URL 设置了惟一索引,而后再增加 URL 数据,如果能增加胜利则表明 URL 不反复,反之则示意反复。
创立惟一索引的 SQL 实现如下:
create unique index Index_url on urlinfo
(url);
5.Guava 布隆过滤器去重
布隆过滤器(Bloom Filter)是 1970 年由布隆提出的。它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。布隆过滤器能够用于检索一个元素是否在一个汇合中。它的长处是空间效率和查问工夫都远远超过个别的算法,毛病是有肯定的误识别率和删除艰难。
布隆过滤器的外围实现是一个超大的位数组和几个哈希函数,假如位数组的长度为 m,哈希函数的个数为 k。
以上图为例,具体的操作流程:假如汇合外面有 3 个元素 {x, y, z},哈希函数的个数为 3。首先将位数组进行初始化,将外面每个位都设置位 0。对于汇合外面的每一个元素,将元素顺次通过 3 个哈希函数进行映射,每次映射都会产生一个哈希值,这个值对应位数组下面的一个点,而后将位数组对应的地位标记为 1,查问 W 元素是否存在汇合中的时候,同样的办法将 W 通过哈希映射到位数组上的 3 个点。如果 3 个点的其中有一个点不为 1,则能够判断该元素肯定不存在汇合中。反之,如果 3 个点都为 1,则该元素可能存在汇合中。留神:此处不能判断该元素是否肯定存在汇合中,可能存在肯定的误判率。能够从图中能够看到:假如某个元素通过映射对应下标为 4、5、6 这 3 个点。尽管这 3 个点都为 1,然而很显著这 3 个点是不同元素通过哈希失去的地位,因而这种状况阐明元素尽管不在汇合中,也可能对应的都是 1,这是误判率存在的起因。
咱们能够借助 Google 提供的 Guava 框架来操作布隆过滤器,实现咱们先在 pom.xml 中增加 Guava 的援用,配置如下:
<!-- 增加 Guava 框架 -->
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.google.guava/guava -->
<dependency>
<groupId>com.google.guava</groupId>
<artifactId>guava</artifactId>
<version>28.2-jre</version>
</dependency>
URL 判重的实现代码:
public class URLRepeat {
// 待去重 URL
public static final String[] URLS = {
"www.apigo.cn",
"www.baidu.com",
"www.apigo.cn"
};
public static void main(String[] args) {
// 创立一个布隆过滤器
BloomFilter<String> filter = BloomFilter.create(Funnels.stringFunnel(Charset.defaultCharset()),
10, // 冀望解决的元素数量
0.01); // 冀望的误报概率
for (int i = 0; i < URLS.length; i++) {String url = URLS[i];
if (filter.mightContain(url)) {
// 用反复的 URL
System.out.println("URL 已存在了:" + url);
} else {
// 将 URL 存储在布隆过滤器中
filter.put(url);
}
}
}
}
以上程序的执行后果为:
URL 已存在了:www.apigo.cn
6.Redis 布隆过滤器去重
除了 Guava 的布隆过滤器,咱们还能够应用 Redis 的布隆过滤器来实现 URL 判重。在应用之前,咱们先要确保 Redis 服务器版本大于 4.0(此版本以上才反对布隆过滤器),并且开启了 Redis 布隆过滤器性能能力失常应用。
以 Docker 为例,咱们来演示一下 Redis 布隆过滤器装置和开启,首先下载 Redis 的布隆过器,而后再在重启 Redis 服务时开启布隆过滤器,如下图所示:
布隆过滤器应用
布隆过滤器失常开启之后,咱们先用 Redis 的客户端 redis-cli 来实现一下布隆过滤器 URL 判重了,实现命令如下:
在 Redis 中,布隆过滤器的操作命令不多,次要蕴含以下几个:
- bf.add 增加元素;
- bf.exists 判断某个元素是否存在;
- bf.madd 增加多个元素;
- bf.mexists 判断多个元素是否存在;
- bf.reserve 设置布隆过滤器的准确率。
接下来咱们应用代码来演示一下 Redis 布隆过滤器的应用:
import redis.clients.jedis.Jedis;
import utils.JedisUtils;
import java.util.Arrays;
public class BloomExample {
// 布隆过滤器 key
private static final String _KEY = "URLREPEAT_KEY";
// 待去重 URL
public static final String[] URLS = {
"www.apigo.cn",
"www.baidu.com",
"www.apigo.cn"
};
public static void main(String[] args) {Jedis jedis = JedisUtils.getJedis();
for (int i = 0; i < URLS.length; i++) {String url = URLS[i];
boolean exists = bfExists(jedis, _KEY, url);
if (exists) {
// 反复的 URL
System.out.println("URL 已存在了:" + url);
} else {bfAdd(jedis, _KEY, url);
}
}
}
/**
* 增加元素
* @param jedis Redis 客户端
* @param key key
* @param value value
* @return boolean
*/
public static boolean bfAdd(Jedis jedis, String key, String value) {String luaStr = "return redis.call('bf.add', KEYS[1], KEYS[2])";
Object result = jedis.eval(luaStr, Arrays.asList(key, value),
Arrays.asList());
if (result.equals(1L)) {return true;}
return false;
}
/**
* 查问元素是否存在
* @param jedis Redis 客户端
* @param key key
* @param value value
* @return boolean
*/
public static boolean bfExists(Jedis jedis, String key, String value) {String luaStr = "return redis.call('bf.exists', KEYS[1], KEYS[2])";
Object result = jedis.eval(luaStr, Arrays.asList(key, value),
Arrays.asList());
if (result.equals(1L)) {return true;}
return false;
}
}
以上程序的执行后果为:
URL 已存在了:www.apigo.cn
总结
本文介绍了 6 种 URL 去重的计划,其中 Redis Set、Redis 布隆过滤器、数据库和惟一索引这 4 种解决方案实用于分布式系统,如果是海量的分布式系统,倡议应用 Redis 布隆过滤器来实现 URL 去重,如果是单机海量数据举荐应用 Guava 的布隆器来实现 URL 去重。
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