redis数据去重，rediszset重复数据

爬虫:5.增量爬取和去重

1、第一步要做的就是流程优化，尽量精简流程，避免在多个页面重复获取。随后去重，同样是十分重要的手段，一般根据url或者id进行唯一性判别，爬过的就不再继续爬了。

2、Python爬虫开发可以设计出各种功能强大的应用，包括但不限于以下几个方面： 数据采集：使用Python爬虫可以自动化地从互联网上抓取各种数据，如新闻、商品信息、股票数据等。可以根据需求自定义采集规则，提取所需的数据。

3、以下是使用八爪鱼采集器进行网页数据爬取的步骤： 打开八爪鱼采集器，并创建一个新的采集任务。 在任务设置中，输入要爬取的网址作为采集的起始网址。 配置采集规则。

布隆过滤器详解

1、假设布隆过滤器中的hash function满足simple uniform hashing假设：每个元素都等概率地hash到m个slot中的任何一个，与其它元素被hash到哪个slot无关。

2、从上式中可以看出，当m增大或n减小时，都会使得误判率减小，这也符合直觉。现在计算对于给定的m和n，k为何值时可以使得误判率最低。

3、布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都比一般的算法要好的多，缺点是有一定的误识别率和删除困难。

4、布隆过滤器内部维护一个bitArray(位数组)，开始所有数据为0，当一个元素过来时，能过多个哈希函数（hashhashhash3）计算不同的hash值，并通过hash值找到bitArray的下标，将里面的值改为由0变为1。

5、布隆过滤器（Bloom Filter）是1970年由布隆提出的。它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合。

6、可以通过google的 guava ，在内存中轻松实现布隆过滤器。无需手动计算满足字节数组的长度和哈希个数，只需要输入 拟输入数据的个数 和 期望误判率 即可。

redisson出现相同数据

1、基于Redisson的分布式映射结构的RMap Java对象实现了java.util.concurrent.ConcurrentMap和java.util.Map接口，与HashMap不同的是，RMap 保持了元素的插入顺序。该对象的最大容量受Redis限制，最大元素数量是4294967295个。

2、RBatch管道功能就是REDIS的批量发送，实际上是客户端的功能，与服务端无关。相当于把多个请求的命令放在一个数据包通过TCP发送到服务端，然后客户端再一次性读取所有的命令回应。

3、再继续思考，还有一个更极端的问题是，redis如果是单节点的，它宕机了；或者是主备节点的，但是备份节点还没有来得及同步主节点的数据，主节点拿到锁之后，在同步数据之前就马上宕机了，则也有可能出现锁不住的问题。

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