[搜片神器]DHT后台管理程序数据库流程设计优化学习交流

谢谢园子朋友的支持,已经找到个VPS进行测试,国外的服务器: sosobt.com 大家可以给提点意见...

服务器在抓取和处理同时进行，所以访问速度慢是有些的，特别是搜索速度通过SQL的like来查询慢，正在通过分词改进中。。

DHT抓取程序开源地址：https://github.com/h31h31/H31DHTDEMO

数据处理程序开源地址:https://github.com/h31h31/H31DHTMgr

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目前在数据库数量从量的增加到100多万条数据时，数据库的查询插入就会面临着比较慢的问题，下面就个人在整个设计过程中的方法与大家交流学习下。

个人目前采用的方法有：

1.对每一种表进行总量限制，超过200万数据就直接分表来解决，这个主要针对种子详细列表，在主页面显示后进行的第二次显示，不会影响主页面查询速度；

由于中间调试程序，导致第一个表数据插入过多。

2.对用户的IP进行分表存储，由于一天大概在60多万可统计IP，按照5天一分表，这样计算下来每5天差不多在300万数据左右，用来做统计分析DHT网络用户行为，当然不会在网站上显示用户的IP隐私，最多对区域的行为进行统计，大家可以

3.为了对区域排名进行显示，开始使用了group by的方式直接进行实时统计，刚开始数据量不多没有什么问题，当所有操作（网站查询，后台处理程序运行）一起的时候，会互相有影响，最后折中的方法采用程序每天定时进行统计处理，然后存储到另外的表中，这样相当于上面的表被统计后就可以直接清理了。当然网站接下来还可以显示到每个城市的下载排行。

4.数据库里面主表是每个HASH的信息，目前也采用分表的模式，主要分为1=movie 2=MUSIC 3=book 4=exe 5=PICTURE 6=other 这几大类，但信息还采用了分语言的方式，主要目前将中文和英文放到一块，然后其它语言全部在一块（主要是日语和韩语），通过分析主要是视频的数据量不小，占了大部分。

5.当程序有些错误的时候，数据库有些字段设计错误，必须将程序全部重新跑一次的时候，跑了10几天数据量需要快速来处理，如何解决速度问题，就需要考虑了，主要采用的方法还是白名单的方式，将已经处理过的正确的HASH字段存储到一个表中，然后程序多线程重新处理，1天就可以差不多跑完10天的数据量。

H31_HASH是白名单，从http://torrage.com/sync下载回来的文件批量bulkinsert到数据库中，这样就减少很多DHT网络上没有的随机HASH值，当此种方式使用后，速度能够提升30%；

但使用白名单的问题是如果此网站收集的没有最新的种子文件，那有些HASH就直接没有了，在此思路下采用黑名单的方法；

H31_HASH_BAD就产生了，下载不成功的HASH文件直接就存储到此表中，这样程序会在初期会慢很后，后来黑名单数量多了，过滤的数据当然也会多了。

使用了黑名单后，虽然最新的种子问题不需要考虑，但速度基本上没有提升，而且随着网站访问量增加 ，查询速度越来越慢，开始每天都能够处理2天的数据量的时候，现在只能处理0.5天数据量，

在此情况下大家会有什么办法呢？

1.优化网站的查询代码？目前网站的功能简单，唯一能够处理的统计分析功能也已经被程序处理了，网站只有查询功能了。

2.减少数据库的查询对比工作，今天就主要介绍下采用 布隆过滤器 (Bloom Filter) 黑名单的方法来减少数据库查询工作。

3.对网站的关键词LIKE语句进行优化考虑？这是很重要的一块工作，后期继续讨论如何优化此模块。

4.。。。。。。。。。。？大家的意见

BloomFilter——大规模数据处理利器

Bloom Filter是由Bloom在1970年提出的一种多哈希函数映射的快速查找算法。通常应用在一些需要快速判断某个元素是否属于集合，但是并不严格要求100%正确的场合。

为了说明Bloom Filter存在的重要意义，举一个实例：

　　假设要你写一个网络蜘蛛（web crawler）。由于网络间的链接错综复杂，蜘蛛在网络间爬行很可能会形成“环”。为了避免形成“环”，就需要知道蜘蛛已经访问过那些URL。给一个URL，怎样知道蜘蛛是否已经访问过呢？稍微想想，就会有如下几种方案：

　　1. 将访问过的URL保存到数据库。

　　2. 用HashSet将访问过的URL保存起来。那只需接近O(1)的代价就可以查到一个URL是否被访问过了。

　　3. URL经过MD5或SHA-1等单向哈希后再保存到HashSet或数据库。

　　4. Bit-Map方法。建立一个BitSet，将每个URL经过一个哈希函数映射到某一位。

　　方法1~3都是将访问过的URL完整保存，方法4则只标记URL的一个映射位。

　　以上方法在数据量较小的情况下都能完美解决问题，但是当数据量变得非常庞大时问题就来了。

　　方法1的缺点：数据量变得非常庞大后关系型数据库查询的效率会变得很低。而且每来一个URL就启动一次数据库查询是不是太小题大做了？

　　方法2的缺点：太消耗内存。随着URL的增多，占用的内存会越来越多。就算只有1亿个URL，每个URL只算50个字符，就需要5GB内存。

　　方法3：由于字符串经过MD5处理后的信息摘要长度只有128Bit，SHA-1处理后也只有160Bit，因此方法3比方法2节省了好几倍的内存。

　　方法4消耗内存是相对较少的，但缺点是单一哈希函数发生冲突的概率太高。还记得数据结构课上学过的Hash表冲突的各种解决方法么？若要降低冲突发生的概率到1%，就要将BitSet的长度设置为URL个数的100倍。

　　实质上上面的算法都忽略了一个重要的隐含条件：允许小概率的出错，不一定要100%准确！也就是说少量url实际上没有没网络蜘蛛访问，而将它们错判为已访问的代价是很小的——大不了少抓几个网页呗。 

Bloom Filter的算法

　　废话说到这里，下面引入本篇的主角——Bloom Filter。其实上面方法4的思想已经很接近Bloom Filter了。方法四的致命缺点是冲突概率高，为了降低冲突的概念，Bloom Filter使用了多个哈希函数，而不是一个。

　Bloom Filter算法如下：

　 创建一个m位BitSet，先将所有位初始化为0，然后选择k个不同的哈希函数。第i个哈希函数对字符串str哈希的结果记为h（i，str），且h（i，str）的范围是0到m-1 。

 (1) 加入字符串过程

 　　下面是每个字符串处理的过程，首先是将字符串str“记录”到BitSet中的过程：

　　对于字符串str，分别计算h（1，str），h（2，str）…… h（k，str）。然后将BitSet的第h（1，str）、h（2，str）…… h（k，str）位设为1。

　　图1.Bloom Filter加入字符串过程

　　很简单吧？这样就将字符串str映射到BitSet中的k个二进制位了。

 (2) 检查字符串是否存在的过程

 　　下面是检查字符串str是否被BitSet记录过的过程：

　　对于字符串str，分别计算h（1，str），h（2，str）…… h（k，str）。然后检查BitSet的第h（1，str）、h（2，str）…… h（k，str）位是否为1，若其中任何一位不为1则可以判定str一定没有被记录过。若全部位都是1，则“认为”字符串str存在。

 　　若一个字符串对应的Bit不全为1，则可以肯定该字符串一定没有被Bloom Filter记录过。（这是显然的，因为字符串被记录过，其对应的二进制位肯定全部被设为1了）

　　但是若一个字符串对应的Bit全为1，实际上是不能100%的肯定该字符串被Bloom Filter记录过的。（因为有可能该字符串的所有位都刚好是被其他字符串所对应）这种将该字符串划分错的情况，称为false positive 。

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有了基本的思路后，我们采用了8个HASH生成函数来减少冲突概率，现提供代码类：

using System;
using System.Collections;
using System.Collections.Generic;
using System.Text;
using System.Runtime.Serialization.Formatters.Binary;
using System.IO;

namespace H31DHTMgr
{
    public static class H31BloomFilter
    {
        /// <summary>
        /// BitArray用来替代内存块，在C/C++中可使用BITMAP替代
        /// </summary>
        private static BitArray bitArray = null;
        private static int size = ;
        private static string m_saveFilename = null;

        /// <summary>
        /// 构造函数，初始化分配内存
        /// </summary>
        public static int Initialize(string savepath)
        {
            try
            {
               m_saveFilename = Path.Combine(savepath, "BadHashList.txt");
                if(File.Exists(m_saveFilename)&&bitArray==null)
                    bitArray = LoadBitArray(m_saveFilename);
                if (bitArray==null||bitArray.Count == )
                {
                    bitArray = new BitArray(size, false);
                }
            }
            catch (System.Exception ex)
            {
                H31Debug.PrintLn("H31BloomFilter"+ex.StackTrace);
                return ;
            }
            return ;
        }

        /// <summary>
        /// 退出保存
        /// </summary>
        public static int Finalize()
        {
            SaveBitArray(bitArray, m_saveFilename);
            return ;
        }

        /// <summary>
        /// 保存
        /// </summary>
        private static void SaveBitArray(BitArray BA, string FileName)
        {
            BinaryFormatter BF = new BinaryFormatter();
            using (FileStream FS = new FileStream(FileName, FileMode.Create))
            {
                BF.Serialize(FS, BA);
            }
        }

        /// <summary>
        /// 加载
        /// </summary>
        private static BitArray LoadBitArray(string FileName)
        {
            BinaryFormatter BF = new BinaryFormatter();
            BitArray BA = null;
            using (FileStream FS = new FileStream(FileName, FileMode.Open))
            {
                BA = (BitArray)(BF.Deserialize(FS));
            }
            return BA;
        }

        /// <summary>
        /// 将str加入Bloomfilter，主要是HASH后找到指定位置置true
        /// </summary>
        /// <param name="str">字符串</param>
        public static void Add(string str)
        {
            int[] offsetList = getOffset(str);
            if (offsetList != null)
            {
                put(offsetList[]);
                put(offsetList[]);
                put(offsetList[]);
                put(offsetList[]);
                put(offsetList[]);
                put(offsetList[]);
                put(offsetList[]);
                put(offsetList[]);
            }
            else
            {
                throw new Exception("字符串不能为空");
            }
        }

        /// <summary>
        /// 判断该字符串是否重复
        /// </summary>
        /// <param name="str">字符串</param>
        /// <returns>true重复反之则false</returns>
        public static Boolean Contains(string str)
        {
            int[] offsetList = getOffset(str);
            if (offsetList != null)
            {
                int i = ;
                while (i < )
                {
                    if ((get(offsetList[i]) == false)) { return false; }
                    i++;
                }
                return true;
            }
            return false;
        }

        /// <summary>
        /// 返回内存块指定位置状态
        /// </summary>
        /// <param name="offset">位置</param>
        /// <returns>状态为TRUE还是FALSE 为TRUE则被占用</returns>
        private static Boolean get(int offset)
        {
            return bitArray[offset];
        }

        /// <summary>
        /// 改变指定位置状态
        /// </summary>
        /// <param name="offset">位置</param>
        /// <returns>改变成功返回TRUE否则返回FALSE</returns>
        private static Boolean put(int offset)
        {
            //try
            //{
            if (bitArray[offset])
            {
                return false;
            }
            bitArray[offset] = true;
            //}
            //catch (Exception e)
            //{
            // Console.WriteLine(offset);
            //}
            return true;
        }

        /// <summary>
        /// 计算取得偏移位置
        /// </summary>
        private static int[] getOffset(string str)
        {
            if (String.IsNullOrEmpty(str) != true)
            {
                int[] offsetList = new int[];
                string tmpCode = Hash(str).ToString();
                //    int hashCode = Hash2(tmpCode);
                int hashCode = HashCode.Hash1(tmpCode);
                int offset = Math.Abs(hashCode % (size / ) - );
                offsetList[] = offset;
                //   hashCode = Hash3(str);
                hashCode = HashCode.Hash2(tmpCode);
                offset = size /  - Math.Abs(hashCode % (size / )) - ;
                offsetList[] = offset;

                hashCode = HashCode.Hash3(tmpCode);
                offset = Math.Abs(hashCode % (size / ) - ) + size / ;
                offsetList[] = offset;
                //   hashCode = Hash3(str);
                hashCode = HashCode.Hash4(tmpCode);
                offset = size /  - Math.Abs(hashCode % (size / )) - ;
                offsetList[] = offset;

                hashCode = HashCode.Hash5(tmpCode);
                offset = Math.Abs(hashCode % (size / ) - ) + size / ;
                offsetList[] = offset;
                //   hashCode = Hash3(str);
                hashCode = HashCode.Hash6(tmpCode);
                offset =  * size /  - Math.Abs(hashCode % (size / )) - ;
                offsetList[] = offset;

                hashCode = HashCode.Hash7(tmpCode);
                offset = Math.Abs(hashCode % (size / ) - ) +  * size / ;
                offsetList[] = offset;
                //   hashCode = Hash3(str);
                hashCode = HashCode.Hash8(tmpCode);
                offset = size - Math.Abs(hashCode % (size / )) - ;
                offsetList[] = offset;
                return offsetList;
            }
            return null;
        }
        /// <summary>
        /// 内存块大小
        /// </summary>
        public static int Size
        {
            get { return size; }
        }

        /// <summary>
        /// 获取字符串HASHCODE
        /// </summary>
        /// <param name="val">字符串</param>
        /// <returns>HASHCODE</returns>
        private static int Hash(string val)
        {
            return val.GetHashCode();
        }

    }

    public static class HashCode
    {

        // BKDR Hash Function
        public static int Hash1(string str)
        {
            int seed = ; // 31 131 1313 13131 131313 etc..
            int hash = ;
            int count;
            char[] bitarray = str.ToCharArray();
            count = bitarray.Length;
            while (count > )
            {
                hash = hash * seed + (bitarray[bitarray.Length - count]);
                count--;
            }

            return (hash & 0x7FFFFFFF);
        }
        //AP hash function
        public static int Hash2(string str)
        {
            int hash = ;
            int i;
            int count;
            char[] bitarray = str.ToCharArray();
            count = bitarray.Length;
            for (i = ; i < count; i++)
            {
                if ((i & ) == )
                {
                    hash ^= ((hash << ) ^ (bitarray[i]) ^ (hash >> ));
                }
                else
                {
                    hash ^= (~((hash << ) ^ (bitarray[i]) ^ (hash >> )));
                }
                count--;
            }

            return (hash & 0x7FFFFFFF);
        }

        //SDBM Hash function
        public static int Hash3(string str)
        {
            int hash = ;
            int count;
            char[] bitarray = str.ToCharArray();
            count = bitarray.Length;

            while (count > )
            {
                // equivalent to: hash = 65599*hash + (*str++);
                hash = (bitarray[bitarray.Length - count]) + (hash << ) + (hash << ) - hash;
                count--;
            }

            return (hash & 0x7FFFFFFF);
        }

        // RS Hash Function
        public static int Hash4(string str)
        {
            int b = ;
            int a = ;
            int hash = ;

            int count;
            char[] bitarray = str.ToCharArray();
            count = bitarray.Length;
            while (count > )
            {
                hash = hash * a + (bitarray[bitarray.Length - count]);
                a *= b;
                count--;
            }

            return (hash & 0x7FFFFFFF);
        }

        // JS Hash Function
        public static int Hash5(string str)
        {
            int hash = ;
            int count;
            char[] bitarray = str.ToCharArray();
            count = bitarray.Length;
            while (count > )
            {
                hash ^= ((hash << ) + (bitarray[bitarray.Length - count]) + (hash >> ));
                count--;
            }

            return (hash & 0x7FFFFFFF);
        }

        // P. J. Weinberger Hash Function
        public static int Hash6(string str)
        {
            int BitsInUnignedInt = (int)(sizeof(int) * );
            int ThreeQuarters = (int)((BitsInUnignedInt * ) / );
            int OneEighth = (int)(BitsInUnignedInt / );
            int hash = ;
            unchecked
            {
                int HighBits = (int)(0xFFFFFFFF) << (BitsInUnignedInt - OneEighth);
                int test = ;
                int count;
                char[] bitarray = str.ToCharArray();
                count = bitarray.Length;
                while (count > )
                {
                    hash = (hash << OneEighth) + (bitarray[bitarray.Length - count]);
                    if ((test = hash & HighBits) != )
                    {
                        hash = ((hash ^ (test >> ThreeQuarters)) & (~HighBits));
                    }
                    count--;
                }
            }
            return (hash & 0x7FFFFFFF);
        }

        // ELF Hash Function
        public static int Hash7(string str)
        {
            int hash = ;
            int x = ;
            int count;
            char[] bitarray = str.ToCharArray();
            count = bitarray.Length;
            unchecked
            {
                while (count > )
                {
                    hash = (hash << ) + (bitarray[bitarray.Length - count]);
                    if ((x = hash & (int)0xF0000000) != )
                    {
                        hash ^= (x >> );
                        hash &= ~x;
                    }
                    count--;
                }
            }
            return (hash & 0x7FFFFFFF);
        }

        // DJB Hash Function
        public static int Hash8(string str)
        {
            int hash = ;
            int count;
            char[] bitarray = str.ToCharArray();
            count = bitarray.Length;
            while (count > )
            {
                hash += (hash << ) + (bitarray[bitarray.Length - count]);
                count--;
            }

            return (hash & 0x7FFFFFFF);
        }

    }
}

H31BloomFilter

此类有保存到文件和从文件中加载数据的功能，方便程序退出保存黑名单。

此类存储了200000000条数据，占用内存在20M左右，使用后就减少从数据库查询工作，从而让网站的查询速度也快些。

以20M的内存来代替SQL数据库的查询工作还是值得的，虽然两都都很花费CPU，但内存的比对肯定比数据库快。

希望大家多多推荐哦...大家的推荐才是下一篇介绍的动力...