利用DHT網路原理製作bt採集蜘蛛

2021-06-22 13:02:59 字數 1254 閱讀 4901

我最開始在選用資料庫時,為了不使用第三方庫,打算使用erlang自帶的mnesia。但是因為涉及到字串匹配搜尋,mnesia的查詢語句在我看來太不友好,在經過一些資料查閱後就直接放棄了。找了臺伺服器將磁力鏈結爬蟲架設起來搜尋)大家可以看下。 

然後我打算使用couchdb,因為它是erlang寫的,而我正在用erlang寫程式。第一次接觸非關係型資料庫,發現nosql資料庫使用起來比sql類的簡單多了。但是在erlang裡要使用couchdb實在太折騰了。我使用的客戶端庫是couchbeam。

因為couchdb暴露的api都是基於http協議的,其資料格式使用了json,所以couchbeam實際上就是對各種http請求、回應和json的包裝。但是它竟然使用了ibrowse這個第三方http客戶端庫,而不是erlang自帶的。ibrowse又使用了jiffy這個解析json的庫。這個庫更慘烈的是它的解析工作都是交給c語言寫的動態庫來完成,我還得編譯那個c庫。

couchdb看起來不支援字串查詢,我得自己建立乙個view,這個view裡我通過翻閱了一些資料寫了乙個將每個doc的name拆分成若干次查詢結果的map。這個map在處理每一次查詢時,我都得動態更新之。couchdb是不支援區域性更新的,這還不算大問題。然後很高興,終於支援字串查詢了。這裡的字串查詢都是基於字串的子串查詢。但是問題在於,太慢了。每一次在web端的查詢,都直接導致erlang程序的call超時。

要讓couchdb支援字串查詢,要快速,當然是有解決方案的。但是這個時候我已經沒有心思繼續折騰,任何乙個庫、程式如果介面設計得如此不方便,那就可以考慮換乙個其他的。

我選擇了mongodb。同樣的基於文件的資料庫。2.4版本還支援全文搜尋。什麼是全文搜尋呢,這是一種基於單詞的全文搜尋方式。hello world我可以搜尋hello,基於單詞。mongodb會自動拆詞。更關鍵更讓人爽的是,要開啟這個功能非常簡單:設定啟動引數、建立索引。沒了。mongodb的erlang客戶端庫mongodb-erlang也只依賴乙個bson-erlang庫。然後我又埋頭苦幹,幾個小時候我的這個爬蟲程式就可以在瀏覽器端搜尋關鍵字了。

後來我發現,mongodb的全文搜尋是不支援中文的。因為它還不知道中文該怎麼拆詞。恰好我有個同事做過中文拆詞的研究,看起來涉及到很複雜的演算法。直到這個時候,我他媽才醒悟,我為什麼需要基於單詞的搜尋。我們大部分的搜尋其實都是基於子字串的搜尋。

於是,我將種子檔案的名字拆分成了若干個子字串,將這些子字串以陣列的形式作為種子文件的乙個鍵值儲存,而我依然還可以使用全文索引,因為全文索引會將整個字串作為單詞比較。實際上,基於一般的查詢方式也是可以的。當然,索引還是得建立。

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