Scrapy爬虫去重效率优化之Bloom Filter的算法的对接

首先回顾一下Scrapy-Redis的去重机制。Scrapy-Redis将Request的指纹存储到了Redis集合中，每个指纹的长度为40，例如27adcc2e8979cdee0c9cecbbe8bf8ff51edefb61就是一个指纹，它的每一位都是16进制数。

我们计算一下用这种方式耗费的存储空间。每个十六进制数占用4 b，1个指纹用40个十六进制数表示，占用空间为20 B，1万个指纹即占用空间200 KB，1亿个指纹占用2 GB。当爬取数量达到上亿级别时，Redis的占用的内存就会变得很大，而且这仅仅是指纹的存储。Redis还存储了爬取队列，内存占用会进一步提高，更别说有多个Scrapy项目同时爬取的情况了。当爬取达到亿级别规模时，Scrapy-Redis提供的集合去重已经不能满足我们的要求。所以我们需要使用一个更加节省内存的去重算法Bloom Filter。

1. 了解Bloom Filter

Bloom Filter，中文名称叫作布隆过滤器，是1970年由Bloom提出的，它可以被用来检测一个元素是否在一个集合中。Bloom Filter的空间利用效率很高，使用它可以大大节省存储空间。Bloom Filter使用位数组表示一个待检测集合，并可以快速地通过概率算法判断一个元素是否存在于这个集合中。利用这个算法我们可以实现去重效果。

本节我们来了解Bloom Filter的基本算法，以及Scrapy-Redis中对接Bloom Filter的方法。

2. Bloom Filter的算法

在Bloom Filter中使用位数组来辅助实现检测判断。在初始状态下，我们声明一个包含m位的位数组，它的所有位都是0，如下图所示。

现在我们有了一个待检测集合，其表示为S=。接下来需要做的就是检测一个x是否已经存在于集合S中。在Bloom Filter算法中，首先使用k个相互独立、随机的散列函数来将集合S中的每个元素x1, x2, …, xn映射到长度为m的位数组上，散列函数得到的结果记作位置索引，然后将位数组该位置索引的位置1。例如，我们取k为3，表示有三个散列函数，x1经过三个散列函数映射得到的结果分别为1、4、8，x2经过三个散列函数映射得到的结果分别为4、6、10，那么位数组的1、4、6、8、10这五位就会置为1，如下图所示。

如果有一个新的元素x，我们要判断x是否属于S集合，我们仍然用k个散列函数对x求映射结果。如果所有结果对应的位数组位置均为1，那么x属于S这个集合；如果有一个不为1，则x不属于S集合。

例如，新元素x经过三个散列函数映射的结果为4、6、8，对应的位置均为1，则x属于S集合。如果结果为4、6、7，而7对应的位置为0，则x不属于S集合。

注意，这里m、n、k满足的关系是m>nk，也就是说位数组的长度m要比集合元素n和散列函数k的乘积还要大。

这样的判定方法很高效，但是也是有代价的，它可能把不属于这个集合的元素误认为属于这个集合。我们来估计一下这种方法的错误率。当集合S= 的所有元素都被k个散列函数映射到m位的位数组中时，这个位数组中某一位还是0的概率是：

散列函数是随机的，则任意一个散列函数选中这一位的概率为1/m，那么1-1/m就代表散列函数从未没有选中这一位的概率，要把S完全映射到m位数组中，需要做kn次散列运算，最后的概率就是1-1/m的kn次方。

一个不属于S的元素x如果误判定为在S中，那么这个概率就是k次散列运算得到的结果对应的位数组位置都为1，则误判概率为：

根据：

可以将误判概率转化为：

在给定m、n时，可以求出使得f最小化的k值为：

这里将误判概率归纳如下：

表中第一列为m/n的值，第二列为最优k值，其后列为不同k值的误判概率。当k值确定时，随着m/n的增大，误判概率逐渐变小。当m/n的值确定时，当k越靠近最优K值，误判概率越小。误判概率总体来看都是极小的，在容忍此误判概率的情况下，大幅减小存储空间和判定速度是完全值得的。

接下来，我们将Bloom Filter算法应用到Scrapy-Redis分布式爬虫的去重过程中，以解决Redis内存不足的问题。

3. 对接Scrapy-Redis

实现Bloom Filter时，首先要保证不能破坏Scrapy-Redis分布式爬取的运行架构。我们需要修改Scrapy-Redis的源码，将它的去重类替换掉。同时，Bloom Filter的实现需要借助于一个位数组，既然当前架构还是依赖于Redis，那么位数组的维护直接使用Redis就好了。

首先实现一个基本的散列算法，将一个值经过散列运算后映射到一个m位数组的某一位上，代码如下：

这里新建了一个类。构造函数传入两个值，一个是m位数组的位数，另一个是种子值。不同的散列函数需要有不同的，这样可以保证不同的散列函数的结果不会碰撞。

在方法的实现中，是要被处理的内容。这里遍历了的每一位，并利用方法取到每一位的ASCII码值，然后混淆进行迭代求和运算，最终得到一个数值。这个数值的结果就由和唯一确定。我们再将这个数值和m进行按位与运算，即可获取到m位数组的映射结果，这样就实现了一个由字符串和来确定的散列函数。当m固定时，只要值相同，散列函数就是相同的，相同的必然会映射到相同的位置。所以如果想要构造几个不同的散列函数，只需要改变其就好了。以上内容便是一个简易的散列函数的实现。

接下来我们再实现Bloom Filter。Bloom Filter里面需要用到k个散列函数，这里要对这几个散列函数指定相同的m值和不同的值，构造如下：

由于我们需要亿级别的数据的去重，即前文介绍的算法中的n为1亿以上，散列函数的个数k大约取10左右的量级。而m>kn，这里m值大约保底在10亿，由于这个数值比较大，所以这里用移位操作来实现，传入位数bit，将其定义为30，然后做一个移位操作，相当于2的30次方，等于1073741824，量级也是恰好在10亿左右，由于是位数组，所以这个位数组占用的大小就是2^30 b=128 MB。开头我们计算过Scrapy-Redis集合去重的占用空间大约在2 GB左右，可见Bloom Filter的空间利用效率极高。

随后我们再传入散列函数的个数，用它来生成几个不同的。用不同的来定义不同的散列函数，这样我们就可以构造一个散列函数列表。遍历，构造带有不同值的对象，然后将对象保存成变量供后续使用。

另外，就是Redis连接对象，就是这个m位数组的名称。

接下来，我们要实现比较关键的两个方法：一个是判定元素是否重复的方法，另一个是添加元素到集合中的方法，实现如下：

首先看下方法。Bloom Filter算法会逐个调用散列函数对放入集合中的元素进行运算，得到在m位位数组中的映射位置，然后将位数组对应的位置置1。这里代码中我们遍历了初始化好的散列函数，然后调用其方法算出映射位置，再利用Redis的方法将该位置1。

在方法中，我们要实现判定是否重复的逻辑，方法参数为待判断的元素。我们首先定义一个变量，遍历所有散列函数对进行散列运算，得到映射位置，用方法取得该映射位置的结果，循环进行与运算。这样只有每次得到的结果都为1时，最后的才为，即代表属于这个集合。如果其中只要有一次得到的结果为0，即m位数组中有对应的0位，那么最终的结果就为，即代表不属于这个集合。

Bloom Filter的实现就已经完成了，我们可以用一个实例来测试一下，代码如下：

这里首先定义了一个Redis连接对象，然后传递给Bloom Filter。为了避免内存占用过大，这里传的位数bit比较小，设置为5，散列函数的个数设置为6。

调用方法插入和两个字符串，随后判断和这两个字符串是否存在，最后输出它的结果，运行结果如下：

很明显，结果完全没有问题。这样我们就借助Redis成功实现了Bloom Filter的算法。

接下来继续修改Scrapy-Redis的源码，将它的dupefilter逻辑替换为Bloom Filter的逻辑。这里主要是修改类的方法，实现如下：

利用方法获取Request的指纹，调用Bloom Filter的方法判定该指纹是否存在。如果存在，则说明该Request是重复的，返回，否则调用Bloom Filter的方法将该指纹添加并返回。这样就成功利用Bloom Filter替换了Scrapy-Redis的集合去重。

对于Bloom Filter的初始化定义，我们可以将方法修改为如下内容：

其中和需要使用方法传递，修改如下：

其中，常量和统一定义在defaults.py中，默认如下：

现在，我们成功实现了Bloom Filter和Scrapy-Redis的对接。

4. 本节代码

本节代码地址为：https://github.com/Python3WebSpider/ScrapyRedisBloomFilter。

5. 使用

为了方便使用，本节的代码已经打包成一个Python包并发布到PyPi，链接为https://pypi.python.org/pypi/scrapy-redis-bloomfilter，可以直接使用ScrapyRedisBloomFilter，不需要自己实现一遍。

我们可以直接使用pip来安装，命令如下：

使用的方法和Scrapy-Redis基本相似，在这里说明几个关键配置。

是去重类，如果要使用Bloom Filter，则需要修改为该包的去重类。

是Bloom Filter使用的散列函数的个数，默认为6，可以根据去重量级自行修改。

即前文所介绍的类的参数，它决定了位数组的位数。如果为30，那么位数组位数为2的30次方，这将占用Redis 128 MB的存储空间，去重量级在1亿左右，即对应爬取量级1亿左右。如果爬取量级在10亿、20亿甚至100亿，请务必将此参数对应调高。

6. 测试

源代码附有一个测试项目，放在tests文件夹，该项目使用了来去重，Spider的实现如下：

方法首先循环10次，构造参数为0~9的URL，然后重新循环了100次，构造了参数为0~99的URL。那么这里就会包含10个重复的Request，我们运行项目测试一下：

最后的输出结果如下：

最后统计的第一行的结果：

这就是Bloom Filter过滤后的统计结果，它的过滤个数为10个，也就是它成功将重复的10个Reqeust识别出来了，测试通过。

7. 结语

以上内容便是Bloom Filter的原理及对接实现，Bloom Filter的使用可以大大节省Redis内存。在数据量大的情况下推荐此方案。