兩周之前——

爬蟲的原理就不細說了，無非是通過種子URL來順藤摸瓜，爬取出網站關聯的所有的子網頁，存入自己的網頁庫當中。

但是，這其中涉及到一個小小的問題......

URL去重方案第一版：HashSet

創建一個HashSet集合，把每一個URL字符串作為HashSet的key插入到集合當中，利用HashSet的Key唯一性來對URL做去重。

這個方案看似沒毛病，但是經過幾輪壓測之后......

每一個URL按照20字節來算，一億個URL就是20億字節，也就是大約占了1.8G以上的空間。這么大的HashSet集合顯然是不可取的。

于是小灰又思考了一番......

URL去重方案第二版：Bitmap

Bitmap是一種節省空間的數據結構，不太了解的朋友可以看看往期的相關文章：

漫畫：Bitmap算法 整合版

具體怎么做呢？獲取每一個URL的HashCode，根據HashCode的值來插入到Bitmap的對應位置。如果要插入位置的值已經是1，說明該URL已重復。

使用Bitmap以后，每一個Url只占了1個Bit，一億個Url占約12MB。假設整個Bitmap的空隙比較多，額外空間占90%，總空間也不過是120MB，相比HashSet來說大大節省了內存空間。

這個方案貌似好了很多，可是......

String的Hashcode方法雖然盡可能做到均勻分布，但仍然免不了會有沖突的情況。HashCode的沖突意味著什么呢？意味著兩個原本并不相同的Url被誤判為重復Url。

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聽起來有點繞，我們來詳細描述一下：

1.把第一個URL按照三種Hash算法，分別生成三個不同的Hash值。

2.把第二個URL也按照三種Hash算法，分別生成三個不同的Hash值。

3.依次比較每一個Hash結果，只有當全部結果都相等時，才判定兩個URL相同。

具體怎樣映射呢？流程如下：

1.創建一個空的Bitmap集合。

2.把第一個URL按照三種Hash算法，分別生成三個不同的Hash值。

3.分別判斷5，17， 9 在Bitmap的對應位置是否為1，只要不同時為1，就認為該Url沒有重復，于是把5，17，9的對應位置設置為1。

4.把第二個URL按照三種Hash算法，分別生成三個不同的Hash值。

5.分別判斷10，12， 9 在Bitmap的對應位置是否為1，只要不同時為1，就認為該Url沒有重復，于是把10，12， 9?的對應位置設置為1。

6.把第三個URL按照三種Hash算法，分別生成三個不同的Hash值。

7.分別判斷4，16， 11?在Bitmap的對應位置是否為1，只要不同時為1，就認為該Url沒有重復，于是把4，16， 11?的對應位置設置為1。

8.把第四個URL按照三種Hash算法，分別生成三個不同的Hash值。

9.分別判斷5，17， 9?在Bitmap的對應位置是否為1。判斷的結果是 5，17， 9?在Bitmap對應位置的值都是1，所以判定該Url是一個重復的Url。

1.URL按照三個Hash算法得到三個結果。

2.分別判斷10，12， 17?在Bitmap的對應位置是否為1。判斷的結果是 10，12， 17?在Bitmap對應位置的值都是1，所以判定該Url是一個重復的Url。

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JDK 竟然是這樣實現棧的？

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的漫画：什么是布隆算法？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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