Técnicas de desduplicación de datos: detalles de la aplicación del algoritmo BloomFilter

¿Qué ocurre cuando los grupos de IP proxy alcanzan los 10 millones de datos?

Los amigos que han participado en las piscinas proxy IP deben entender que cada vez que la dirección IP se captura de nuevo como la col en el mercado - una gran cantidad de tubería suficiente, pero repitió más. La semana pasada, un anciano dijo que utilizó una base de datos tradicional de-duplicación, los resultados de millones de datos directamente en la tarjeta PPT. esta vez nos debe ofrecer hoy para hablar de la.BloomFilterEste gran Buda ahora.

Este tamiz tiene algo especial.

Imagina que tienes un colador mágico, vierte en él una cesta de direcciones IP y los duplicados desaparecerán automáticamente.BloomFilter funciona según este principio, pero de una forma mucho más eficiente en memoria que las bases de datos tradicionales. En concreto:

Esto es lo bueno. Cuando se utiliza el servicio de IP dinámica de ipipgo, su pool de IPs actualiza decenas de miles de direcciones cada hora. En ese momento, con los métodos tradicionales de desduplicación, el servidor explotaría en cuestión de minutos. Y BloomFilter es como un guardia de seguridad inteligente que puede identificar instantáneamente cuales son las nuevas IPs que acaban de ser añadidas al pool.

Manos a la obra para construir un sistema de desduplicación

He aquí un ejemplo real: supongamos que se trata del depósito multimillonario de IP de ipipgo

Paso 1: Elegir un número adecuado de funciones hash. En general3-5Es suficiente, no hagas demasiado que afecte al rendimiento.

Paso 2: Calcular el tamaño de la matriz de bits. Existe una fórmula sencilla:m = - (n ln p)/(ln2)^2donde n es el número de elementos y p es el porcentaje de errores deseado. Por ejemplo, un millón de datos con una tasa de error de 1% requeriría aproximadamente 1,7 MB de memoria.

Paso 3: Escribir un mecanismo de limpieza temporizado. Debido a que el periodo de validez de la mayoría de las IP de ipipgo es de 4-6 horas, vamos a configurar el filtro para que se limpie cada 2 horas para evitar residuos de IP caducadas.

Guía para evitar errores y consejos prácticos

Un error común de los novatos esUtilizar parámetros a ciegas sin tener en cuenta el escenario empresarial. Por ejemplo, si realiza una verificación en tiempo real, la tasa de falsos positivos debe ser inferior a 0,1%; si realiza un análisis de datos históricos, 1% es aceptable.

Recomendado para ipipgoBiblioteca IP urbanaHaga la prueba, sus direcciones están claramente categorizadas, lo que facilita la verificación del efecto de desduplicación. Hay una forma complicada de hacerlo: importar segmentos de IP duplicados conocidos y ver la tasa de bloqueo del filtro.

Y aquí está un hecho frío: los errores de BloomFilter son en realidadunidimensional. Es decir, puede confundir una nueva IP con una antigua, pero nunca pasará por alto un verdadero elemento duplicado. Esto es bastante mas seguro para la gestion del pool de IPs del proxy - como mucho gasta un poco de recursos y no usa IPs duplicadas.

Tiempo de control de calidad

P: ¿Afecta al negocio un alto índice de falsos positivos?
R: Depende del escenario específico. Si es un servicio de IP dinámica como ipipgo, la IP es inherentemente sensible al tiempo, y se recomienda usarla con el mecanismo de refresco temporizado.

P: ¿Cómo elegir una función hash?
R: Recomendamos MurmurHash3, un algoritmo que combina velocidad y distribución uniforme, y existen implementaciones de código abierto listas en Internet.

P: ¿Qué ocurre si el formato de la dirección IP no es uniforme?
R: Utiliza la interfaz estandarizada proporcionada por ipipgo para procesar primero, y convierte tanto IPv4 como IPv6 a un formato unificado antes de procesar.

Por último, al utilizar el servicio proxy de ipipgo, su API devuelve directamente aLista de IP tras la desduplicaciónLe ahorra el esfuerzo de lanzar sus propios filtros. Especialmente para hacer proyecto de rastreo distribuido, llame directamente a la interfaz ya hecha es más rentable que la construcción de sus propios sistemas.