基于scrapy_redis爬虫框架实现布隆过滤器
概述：
- scrapy_redis去重使用的是redis集合，是将请求数据以sha1加密之后的加密值存入redis集合，通过redis集合来实现去重，去重数据量可以在千万级别以上，至于具体的数值就看硬件了。但是对现在的各家大数据公司而言，数据需求往往不是1两个G能解决的，在数据量太大之后，redis的去重压力会很大，甚至会挂掉。为了提高去重上限，满足我们爬虫的需求实现基于scrapy_redis构建以布隆过滤器为核心的去重。
下面先来段科普(关于布隆过滤器)：
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布隆过滤器［1］（Bloom Filter）是由布隆（Burton Howard Bloom）在1970年提出的。它实际上是由一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数组成，布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法，缺点是有一定的误识别率（假正例False positives，即Bloom Filter报告某一元素存在于某集合中，但是实际上该元素并不在集合中）和删除困难，但是没有识别错误的情形（即假反例False negatives，如果某个元素确实没有在该集合中，那么Bloom Filter 是不会报告该元素存在于集合中的，所以不会漏报）。
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在日常生活中，包括在设计计算机软件时，我们经常要判断一个元素是否在一个集合中。比如在字处理软件中，需要检查一个英语单词是否拼写正确（也就是要判断 它是否在已知的字典中）；在 FBI，一个嫌疑人的名字是否已经在嫌疑名单上；在网络爬虫里，一个网址是否被访问过等等。最直接的方法就是将集合中全部的元素存在计算机中，遇到一个新 元素时，将它和集合中的元素直接比较即可。一般来讲，计算机中的集合是用哈希表（hash table）来存储的。它的好处是快速准确，缺点是费存储空间。当集合比较小时，这个问题不显著，但是当集合巨大时，哈希表存储效率低的问题就显现出来 了。比如说，一个象 Yahoo,Hotmail 和 Gmai 那样的公众电子邮件（email）提供商，总是需要过滤来自发送垃圾邮件的人（spamer）的垃圾邮件。一个办法就是记录下那些发垃圾邮件的 email 地址。由于那些发送者不停地在注册新的地址，全世界少说也有几十亿个发垃圾邮件的地址，将他们都存起来则需要大量的网络服务器。如果用哈希表，每存储一亿 个 email 地址， 就需要 1.6GB 的内存（用哈希表实现的具体办法是将每一个 email 地址对应成一个八字节的信息指纹（详见：googlechinablog.com/2006/08/blog-post.html）， 然后将这些信息指纹存入哈希表，由于哈希表的存储效率一般只有 50%，因此一个 email 地址需要占用十六个字节。一亿个地址大约要 1.6GB， 即十六亿字节的内存）。因此存贮几十亿个邮件地址可能需要上百 GB 的内存。除非是超级计算机，一般服务器是无法存储的［2］。（该段引用谷歌数学之美：http://www.google.com.hk/ggblog/googlechinablog/2007/07/bloom-filter_7469.html）
我的认识跟理解
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算法：
1. 首先需要k个hash函数，每个函数可以把key散列成为1个整数
2. 初始化时，需要一个长度为n比特的数组，每个比特位初始化为0
3. 某个key加入集合时，用k个hash函数计算出k个散列值，并把数组中对应的比特位置为1
4. 判断某个key是否在集合时，用k个hash函数计算出k个散列值，并查询数组中对应的比特位，如果所有的比特位都是1，认为在集合中。 -
优点：不需要存储key，节省空间
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缺点：
1. 算法判断key在集合中时，有一定的概率key其实不在集合中
2. 无法删除 -
误报：
布隆过滤器会：这个url肯定存在，或者这个url肯定不存在，或者这个url可能存在。会出现误报，但是不会报错，针对不同的应用场景，这有可能会是一个巨大的缺陷，亦或是无关紧要的问题。如果在检索元素是否存在时不介意引入误报情况，那么你就应当考虑用布隆过滤器。 -
简单实现(在我的github的bloomfilter_demo.py)：
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在scrapy_redis的布隆过滤基本实现流程介绍
- 布隆过滤器封装在py_bloomfilter.py中，基于redis.第三方依赖：mmh3--下载命令: pip install mmh3(用来实现hash的函数类库).
- bloom_dupefilter.py 来重写scrapy_redis的去重策略.
- settings.py配置修改，如下图，跟scrapy_redis的配置格式基本相同，不过需要把去重的类改成我们自己重写的DUPEFILTER_CLASS.
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- 使用爬虫流程跟scrapy_redis的操作相同，去重数据会在我们的布隆过滤器交互的redis里。
- 我的py_bloomfilter.py跟bloom_dupefilter.py路径放置如下图：
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