基于Redis的布隆过滤器

简介

• BloomFilterRedis:使用Redis的Bitmap作为位数组构建起来的可扩展的布隆过滤器，位数组的默认长度为2^23，哈希函数默认为八个。
• orange：Scrapy工程，以“橘子水”为出发点的爬取百度百科的爬虫，配置了基于BloomFilterRedis的过滤器。

关于Bitmap以及其它介绍详见我的博文基于Redis的布隆过滤器的实现

开发环境

• python 2.7.12
• Redis 3.2.8
• python-redis
• scrapy 1.3.3

使用方法

from BloomFilterRedis import BloomFilterRedis

bloomFilterRedis = BloomFilterRedis("bloom")
bloomFilterRedis.do_filter("one item to check")

Scrapy中的使用方法

1. 将BloomFilterRedis和复制到工程文件夹下，将BloomRedisDupeFilter.py复制到与settings.py同一目录下。
2. 在settings.py中配置以下字段：

# 配置过滤器为基于redis的布隆过滤器
DUPEFILTER_CLASS = 'orange.BloomRedisDupeFilter.BloomRedisDupeFilter'
# reids中bitmap的key，默认为‘bloom’
# BLOOM_REDIS_KEY = 'bloom'
# redis的连接配置，默认为本机
# BLOOM_REDIS_HOST = '127.0.0.1'
# BLOOM_REDIS_PORT = 6379
# 布隆过滤器的哈希列表，默认为8个，定义在GeneralHashFunctions中
# BLOOM_HASH_LIST = ["rs_hash", "js_hash", "pjw_hash", "elf_hash", "bkdr_hash", "sdbm_hash", "djb_hash", "dek_hash"]