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最近忙于業(yè)務(wù)開發(fā)、交接和游戲,加上碰上了不定時出現(xiàn)的猶豫期和困惑期,荒廢學(xué)業(yè)了一段時間。天冷了,要重新拾起開始下階段的學(xué)習(xí)了。之前接觸到的一些數(shù)據(jù)搜索項目,涉及到請求模擬,基于反爬需要使用隨機的 User Agent
,于是使用 Redis
實現(xiàn)了一個十分簡易的 UA
池。
背景
最近的一個需求,有模擬請求的邏輯,要求每次請求的請求頭中的 User Agent
要滿足下面幾點:
User Agent
是隨機的。User Agent
(短時間內(nèi))不能重復(fù)。User Agent
必須帶有主流的操作系統(tǒng)信息(可以是 Uinux
、 Windows
、 IOS
和安卓等等)。這里三點都可以從 UA
數(shù)據(jù)的來源解決,實際上我們應(yīng)該關(guān)注具體的實現(xiàn)方案。簡單分析一下,流程如下:
在設(shè)計 UA
池的時候,它的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和環(huán)形隊列十分類似:
上圖中,假設(shè)不同顏色的 UA
是完全不同的 UA
,它們通過洗牌算法打散放進去環(huán)形隊列中,實際上每次取出一個 UA
之后,只需要把游標(biāo) cursor
前進或者后退一格即可(甚至可以把游標(biāo)設(shè)置到隊列中的任意元素)。最終的實現(xiàn)就是:需要通過中間件實現(xiàn)分布式隊列(只是隊列,不是消息隊列)。
具體實現(xiàn)方案
毫無疑問需要一個分布式數(shù)據(jù)庫類型的中間件才能存放已經(jīng)準(zhǔn)備好的 UA
,第一印象就感覺 Redis
會比較合適。接下來需要選用 Redis
的數(shù)據(jù)類型,主要考慮幾個方面:
UA
支持這幾個方面的 Redis
數(shù)據(jù)類型就是 List
,不過注意 List
本身不能去重,去重的工作可以用代碼邏輯實現(xiàn)。然后可以想象客戶端獲取 UA
的流程大致如下:
結(jié)合前面的分析,編碼過程有如下幾步:
準(zhǔn)備好需要導(dǎo)入的 UA
數(shù)據(jù),可以從數(shù)據(jù)源讀取,也可以直接文件讀取。
UA
數(shù)據(jù)集合一般不會太大,考慮先把這個集合的數(shù)據(jù)隨機打散,如果使用 Java
開發(fā)可以直接使用 Collections#shuffle()
洗牌算法,當(dāng)然也可以自行實現(xiàn)這個數(shù)據(jù)隨機分布的算法, 這一步對于一些被模擬方會嚴(yán)格檢驗 UA
合法性的場景是必須的 。UA
數(shù)據(jù)到 Redis
列表中。RPOP + LPUSH
的 Lua
腳本,實現(xiàn)分布式循環(huán)隊列。編碼和測試示例
引入 Redis
的高級客戶端 Lettuce
依賴:
<dependency> <groupId>io.lettuce</groupId> <artifactId>lettuce-core</artifactId> <version>5.2.1.RELEASE</version> </dependency>
編寫 RPOP + LPUSH
的 Lua
腳本, Lua
腳本名字暫稱為 L_RPOP_LPUSH.lua
,放在 resources/scripts/lua
目錄下:
local key = KEYS[1] local value = redis.call('RPOP', key) redis.call('LPUSH', key, value) return value
這個腳本十分簡單,但是已經(jīng)實現(xiàn)了循環(huán)隊列的功能。剩下來的測試代碼如下:
public class UaPoolTest { private static RedisCommands<String, String> COMMANDS; private static AtomicReference<String> LUA_SHA = new AtomicReference<>(); private static final String KEY = "UA_POOL"; @BeforeClass public static void beforeClass() throws Exception { // 初始化Redis客戶端 RedisURI uri = RedisURI.builder().withHost("localhost").withPort(6379).build(); RedisClient redisClient = RedisClient.create(uri); StatefulRedisConnection<String, String> connect = redisClient.connect(); COMMANDS = connect.sync(); // 模擬構(gòu)建UA池的原始數(shù)據(jù),假設(shè)有10個UA,分別是UA-0 ... UA-9 List<String> uaList = Lists.newArrayList(); IntStream.range(0, 10).forEach(e -> uaList.add(String.format("UA-%d", e))); // 洗牌 Collections.shuffle(uaList); // 加載Lua腳本 ClassPathResource resource = new ClassPathResource("/scripts/lua/L_RPOP_LPUSH.lua"); String content = StreamUtils.copyToString(resource.getInputStream(), StandardCharsets.UTF_8); String sha = COMMANDS.scriptLoad(content); LUA_SHA.compareAndSet(null, sha); // Redis隊列中寫入UA數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)量多的時候可以考慮分批寫入防止長時間阻塞Redis服務(wù) COMMANDS.lpush(KEY, uaList.toArray(new String[0])); } @AfterClass public static void afterClass() throws Exception { COMMANDS.del(KEY); } @Test public void testUaPool() { IntStream.range(1, 21).forEach(e -> { String result = COMMANDS.evalsha(LUA_SHA.get(), ScriptOutputType.VALUE, KEY); System.out.println(String.format("第%d次獲取到的UA是:%s", e, result)); }); } }
某次運行結(jié)果如下:
第1次獲取到的UA是:UA-0
第2次獲取到的UA是:UA-8
第3次獲取到的UA是:UA-2
第4次獲取到的UA是:UA-4
第5次獲取到的UA是:UA-7
第6次獲取到的UA是:UA-5
第7次獲取到的UA是:UA-1
第8次獲取到的UA是:UA-3
第9次獲取到的UA是:UA-6
第10次獲取到的UA是:UA-9
第11次獲取到的UA是:UA-0
第12次獲取到的UA是:UA-8
第13次獲取到的UA是:UA-2
第14次獲取到的UA是:UA-4
第15次獲取到的UA是:UA-7
第16次獲取到的UA是:UA-5
第17次獲取到的UA是:UA-1
第18次獲取到的UA是:UA-3
第19次獲取到的UA是:UA-6
第20次獲取到的UA是:UA-9
可見洗牌算法的效果不差,數(shù)據(jù)相對分散。
小結(jié)
其實 UA
池的設(shè)計難度并不大,需要注意幾個要點:
UA
數(shù)據(jù)不會太多,最簡單的實現(xiàn)可以使用文件存放,一次讀取直接寫入 Redis
中。UA
數(shù)據(jù),避免同一個設(shè)備系統(tǒng)類型的 UA
數(shù)據(jù)過于密集,這樣可以避免觸發(fā)模擬某些請求時候的風(fēng)控規(guī)則。Lua
的語法,畢竟 Redis
的原子指令一定離不開 Lua
腳本。總結(jié)
以上所述是小編給大家介紹的使用Redis實現(xiàn)UA池的方案,希望對大家有所幫助,如果大家有任何疑問請給我留言,小編會及時回復(fù)大家的。在此也非常感謝大家對億速云網(wǎng)站的支持!
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