URL 去重的 6 种方案！(附详细代码)

发表于 4年以前 | 总阅读数：497 次

URL 去重在我们日常工作中和面试中很常遇到，比如这些：

可以看出，包括阿里，网易云、优酷、作业帮等知名互联网公司都出现过类似的面试题，而且和 URL 去重比较类似的，如 IP 黑/白名单判断等也经常出现在我们的工作中，所以我们本文就来“盘一盘”URL 去重的问题。

URL 去重思路

在不考虑业务场景和数据量的情况下，我们可以使用以下方案来实现 URL 的重复判断：

使用 Java 的 Set 集合，根据添加时的结果来判断 URL 是否重复（添加成功表示 URL 不重复）；
使用 Redis 中的 Set 集合，根据添加时的结果来判断 URL 是否重复；
将 URL 都存储在数据库中，再通过 SQL 语句判断是否有重复的 URL；
把数据库中的 URL 一列设置为唯一索引，根据添加时的结果来判断 URL 是否重复；
使用 Guava 的布隆过滤器来实现 URL 判重；
使用 Redis 的布隆过滤器来实现 URL 判重。

以上方案的具体实现如下。

URL 去重实现方案

1.使用 Java 的 Set 集合判重

Set 集合天生具备不可重复性，使用它只能存储值不相同的元素，如果值相同添加就会失败，因此我们可以通过添加 Set 集合时的结果来判定 URL 是否重复，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) {
                // 重复的 URL
                System.out.println("URL 已存在了：" + url);
            }
        }
    }
}

程序的执行结果为：

URL 已存在了：www.apigo.cn

从上述结果可以看出，使用 Set 集合可以实现 URL 的判重功能。

2.Redis Set 集合去重

使用 Redis 的 Set 集合的实现思路和 Java 中的 Set 集合思想思路是一致的，都是利用 Set 的不可重复性实现的，我们先使用 Redis 的客户端 redis-cli 来实现一下 URL 判重的示例：

从上述结果可以看出，当添加成功时表示 URL 没有重复，但添加失败时（结果为 0）表示此 URL 已经存在了。

我们再用代码的方式来实现一下 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) {
            // 重复的 URL
            System.out.println("URL 已存在了：" + url);
        }
    }
}

以上程序的执行结果为：

URL 已存在了：www.apigo.cn

以上代码中我们借助了 Spring Data 中的 RedisTemplate 实现的，在 Spring Boot 项目中要使用 RedisTemplate 对象我们需要先引入 spring-boot-starter-data-redis 框架，配置信息如下：

<!-- 添加操作 RedisTemplate 引用 -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>

然后需要再项目中配置 Redis 的连接信息，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 服务器密码，有密码的话需要配置此项

经过以上两个步骤之后，我们就可以在 Spring Boot 的项目中正常的使用 RedisTemplate 对象来操作 Redis 了。

3.数据库去重

我们也可以借助数据库实现 URL 的重复判断，首先我们先来设计一张 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，设置索引可以加快查询的速度。

我们先在数据库中添加两条测试数据，如下图所示：

我们使用 SQL 语句查询，如下图所示：

如果结果大于 0 则表明已经有重复的 URL 了，否则表示没有重复的 URL。

4.唯一索引去重

我们也可以使用数据库的唯一索引来防止 URL 重复，它的实现思路和前面 Set 集合的思想思路非常像。

首先我们先为字段 URL 设置了唯一索引，然后再添加 URL 数据，如果能添加成功则表明 URL 不重复，反之则表示重复。

创建唯一索引的 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和删除困难。

布隆过滤器的核心实现是一个超大的位数组和几个哈希函数，假设位数组的长度为 m，哈希函数的个数为 k。

以上图为例，具体的操作流程：假设集合里面有 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，将里面每个位都设置位 0。对于集合里面的每一个元素，将元素依次通过 3 个哈希函数进行映射，每次映射都会产生一个哈希值，这个值对应位数组上面的一个点，然后将位数组对应的位置标记为 1，查询 W 元素是否存在集合中的时候，同样的方法将 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，则可以判断该元素一定不存在集合中。反之，如果 3 个点都为 1，则该元素可能存在集合中。注意：此处不能判断该元素是否一定存在集合中，可能存在一定的误判率。可以从图中可以看到：假设某个元素通过映射对应下标为 4、5、6 这 3 个点。虽然这 3 个点都为 1，但是很明显这 3 个点是不同元素经过哈希得到的位置，因此这种情况说明元素虽然不在集合中，也可能对应的都是 1，这是误判率存在的原因。

我们可以借助 Google 提供的 Guava 框架来操作布隆过滤器，实现我们先在 pom.xml 中添加 Guava 的引用，配置如下：

<!-- 添加 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) {
        // 创建一个布隆过滤器
        BloomFilter<String> filter = BloomFilter.create(
                Funnels.stringFunnel(Charset.defaultCharset()),
                10, // 期望处理的元素数量
                0.01); // 期望的误报概率
        for (int i = 0; i < URLS.length; i++) {
            String url = URLS[i];
            if (filter.mightContain(url)) {
                // 用重复的 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);
            }
        }
    }
}

以上程序的执行结果为：

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，我们还可以使用 Redis 的布隆过滤器来实现 URL 判重。在使用之前，我们先要确保 Redis 服务器版本大于 4.0（此版本以上才支持布隆过滤器），并且开启了 Redis 布隆过滤器功能才能正常使用。

以 Docker 为例，我们来演示一下 Redis 布隆过滤器安装和开启，首先下载 Redis 的布隆过器，然后再在重启 Redis 服务时开启布隆过滤器，如下图所示：

布隆过滤器使用布隆过滤器正常开启之后，我们先用 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，主要包含以下几个：

bf.add 添加元素；

bf.exists 判断某个元素是否存在；

bf.madd 添加多个元素；

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。

接下来我们使用代码来演示一下 Redis 布隆过滤器的使用：

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) {
                // 重复的 URL
                System.out.println("URL 已存在了：" + url);
            } else {
                bfAdd(jedis, _KEY, url);
            }
        }
    }

    /**
     * 添加元素
     * @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;
    }

    /**
     * 查询元素是否存在
     * @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;
    }
}

以上程序的执行结果为：