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1、海量URL的高效存儲(chǔ)和快速訪問是高性能Web爬蟲的關(guān)鍵技術(shù)?,F(xiàn)有的海量URL數(shù)據(jù)管理技術(shù)大部分是基于B樹或B+樹索引結(jié)構(gòu)的。B+樹索引的特點(diǎn)是支持動(dòng)態(tài)操作,其更新速度很快但是空間利用率很低。這種現(xiàn)象導(dǎo)致了 B+樹索引樹高的增加,檢索速度的下降。B*樹結(jié)構(gòu)可以大幅度的提高B+樹節(jié)點(diǎn)的空間利用率,這種結(jié)構(gòu)通過延緩分裂操作來達(dá)到提高空間利用率,但是B*樹索引的更新速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足我們高性能WEB爬蟲的需要。
本文通過對(duì)聚焦爬蟲在網(wǎng)絡(luò)
2、上爬行過程的深入分析,明晰了爬蟲運(yùn)行時(shí)對(duì)URL數(shù)據(jù)管理的主要技術(shù)需求,針對(duì)B*樹更新效率低下的問題,提出了一種新的索引結(jié)構(gòu)——B+樹和B*樹融合的索引結(jié)構(gòu),并基于該索引結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)出海量 URL的存儲(chǔ)、快速更新和訪問方法。本文的主要貢獻(xiàn)體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面:
?。?)本文結(jié)合B+樹和B*樹的優(yōu)點(diǎn),設(shè)計(jì)了NP_B+Tree索引和NP_B+Tree節(jié)點(diǎn)結(jié)構(gòu)。這種索引在高速插入時(shí)只對(duì)葉子節(jié)點(diǎn)進(jìn)行B*樹的維護(hù)操作,而對(duì)B+的內(nèi)節(jié)點(diǎn)的操作采取B
3、+樹的更新操作。在葉子節(jié)點(diǎn)上,NP_B+Tree索引通過采用延緩分裂的操作提高了索引的葉子節(jié)點(diǎn)的空間利用率,間接減少了內(nèi)節(jié)點(diǎn)數(shù)目,降低了樹高。同時(shí)NP_B+Tree在所有節(jié)點(diǎn)上繼續(xù)使用B+樹的分裂操作,維持了高速更新。這種索引更新和隨機(jī)查詢速度極其穩(wěn)定,能夠滿足WEB爬蟲對(duì)URL數(shù)據(jù)管理的速度需求。
?。?)文中的NP_B+Tree節(jié)點(diǎn)的新結(jié)構(gòu)通過增加指針來獲取更好的時(shí)間效率,它不僅在能加速NP_B+Tree的維護(hù)操作,而且對(duì)緩
4、存的管理也有很大幫助。
(3)此外,本文通過分析爬蟲下載得到的URL數(shù)據(jù)的分布模式,獲得了 URL數(shù)據(jù)預(yù)取算法。接著設(shè)計(jì)了高速數(shù)據(jù)緩存系統(tǒng)。然后使用任務(wù)流水線技術(shù)和寫入緩存排序等優(yōu)化方案進(jìn)一步加速了爬蟲URL管理系統(tǒng)的運(yùn)行速度,使得更新速度比無緩存時(shí)增加了4倍。最后通過實(shí)驗(yàn)討論證明了我們的結(jié)論。
基于以上研究成果,本文設(shè)計(jì)了由URL任務(wù)流水線調(diào)度模塊、URL數(shù)據(jù)哈希模塊、URL索引管理模塊、URL緩存管理模塊和URL
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