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1. 引言

• 什么是数据去重？
  • 在大数据处理中，去重是指消除重复数据，只保留唯一的数据记录。
• 去重的重要性
  • 提高数据处理效率，节省存储空间，提升数据分析的准确性。
• 常见的去重技术
  • 基于哈希函数、布隆过滤器、位图等方法。

2. 大规模URL去重的挑战

• 数据量巨大：处理数亿甚至数十亿的URL。
• 高并发：实时接收和处理大量URL请求。
• 内存与存储：高效利用内存和存储资源，降低成本。
• 低延迟：确保去重操作的快速响应，满足实时性要求。
• 高可用性与扩展性：系统需具备高可用性，并能够根据数据量增长进行水平扩展。

3. 架构概述

采用MurmurHash3哈希算法将URL映射为哈希值，再利用Redis位图存储这些哈希值对应的位状态，以实现高效的去重操作。Redis位图的优势在于其内存效率高、位操作速度快，适合大规模数据的去重需求。

4. 技术选型

MurmurHash3

• 特点：
  • 高效的非加密哈希函数，适合大数据量处理。
  • 良好的散列分布性，减少哈希冲突。
  • 开源且易于实现。

Redis 位图（Bitmap）

• 特点：
  • 每个位只占用一个比特位，内存利用率高。
  • 支持高效的位操作，如设置、获取和统计。
  • 支持持久化和分布式部署。

Redisson客户端

• 特点：

  • 基于Redis的Java客户端，提供高级功能和分布式数据结构支持。
  • 支持异步操作、事务、分布式锁等。
  • 简化Redis操作，提升开发效率。

5. 系统架构设计

数据流与组件

1. 数据接收模块：接收待去重的URL。
2. 哈希计算模块：使用MurmurHash3将URL转换为哈希值。
3. Redis位图模块：根据哈希值在Redis位图中进行设置和检查。
4. 去重结果处理：根据Redis位图的检查结果，判断URL是否重复并进行相应处理。

6. Java实现细节

技术栈

• 编程语言：Java
• 哈希库 reids（提供MurmurHash3实现）
• Redis客户端：Redisson

关键步骤

1. MurmurHash3 计算

使用Guava的Hashing库进行MurmurHash3计算。

import com.google.common.hash.HashFunction;
import com.google.common.hash.Hashing;
import java.nio.charset.StandardCharsets;public class HashUtil {private static final HashFunction murmur3 = Hashing.murmur3_128();public static long computeHash(String url) {// 获取128位哈希值，并取前64位return murmur3.hashString(url, StandardCharsets.UTF_8).asLong();}
}

运行实例图：

2. 去重逻辑整合（Redis 位图操作——伪代码）

public class RedisBitMapUtils {private RedissonClient redissonClient;private RBitSet test;private void  setUrlData(){test = redissonClient.getBitSet("url");for (int i = 0; i < 1000000; i++) {test.set(computeHash("https://www.baidu.com/" + i), true);}}private boolean isExist(long urlnum) {if (test.get(urlnum)) {return true;}return false;}}

补充知识点分布式id生成：

public class RedisIDUtils {private RedissonClient redisson;RIdGenerator generator = redisson.getIdGenerator( "shujie:id");RAtomicLong atomicLong = redisson.getAtomicLong("shujie:id");/*** 分布式id生成* @return*/private long genIds(){//初始值及步长generator.tryInit(1,1000);//返回idreturn  generator.nextId();}/*** 自增id* @return*/private long getAtomicId(){// 初始化计数器的起始值atomicLong.set(1);// 获取返回分布式主键return atomicLong.incrementAndGet();}
}

7. 总结

• MurmurHash3 与 Redis 位图结合

  • 提供了一种高效、内存节省的数据去重方案。
  • 适用于大规模数据处理和高并发场景。

• 关键优势

  • 高性能、低内存消耗、易于实现和扩展。

• 应用场景

  • URL去重、日志去重、用户行为分析、实时数据统计等。

8. 附录：参考资料

1. MurmurHash3 详解

   • MurmurHash3 官方文档

2. Redis 位图使用指南

   • Redis 官方文档 - Bitmap

3. Redisson GitHub 仓库

   • Redisson GitHub

4. Google Guava Hashing

   • Guava Hashing 文档