从新浪微博看海量数据存储

从新浪微博看海量数据存储

2014-01-05 20:13:34| 分类：实验报告 | 标签：海量存储|举报|字号订阅

从新浪微博看海量数据存储

一、新浪微博简介及特点

（一）新浪微博简介

新浪微博是一个由新浪网推出，提供微型博客服务的类Twitter网站。用户可以通过网页、WAP页面、手机客户端、手机短信、彩信发布消息或上传图片。新浪可以把微博理解为“微型博客”或者“一句话博客”。用户可以将看到的、听到的、想到的事情写成一句话，或发一张图片，通过电脑或者手机随时随地分享给朋友，一起分享、讨论；还可以关注朋友，即时看到朋友们发布的信息。

（二）新浪微博的特点

1.操作简单，信息发布门槛极低

140个字发布信息，在文字的基础上可以同时上传图片，视频等连接。内容不限制，所见所闻，所思所想，生活琐碎和宏大主题均可发布。

2.平台广泛，随时随地传播信息

除了电脑以外，手机的在线发布，使得使用广泛。支持手机等平台，通过手机发布，实现了全息发布方式，真正实现了随时随地发布和接收信息。

3.传播速度快，传播方式呈裂变

利用各种转发，名人推荐，媒体合作等，以不同的话题和主题，博得潜在消费人群的关注。新浪微博的传播路径：一个是“粉丝路径”。 A 发布信息后，A 的所有粉丝，都可以实时接收信息；另一个是“转发路径”。如果甲觉得A 的某条微博不错，他可以“一键”转发，这条信息立即同步到甲的微博里，同时，甲的所有粉丝，又都可以实时接收信息，然后以此类推，实现“病毒式”传播。

4. 信息交互简便快捷

除了上面所述的关注和转发功能，新浪微博还有“评论功能”、“回复功能”、“私信功能”，同时每次信息交互产生后给予用户新消息的提示，达到实时交互。这些功能为用户之间的信息交互提供了保证。

作为互联网3.0时代的产品，我认为其特点的核心为“微·快”。相比1.0和2.0时代下的网站和博客论坛，微博的发布对用户要求大大降低（无论是所需技术还是时间），发布信息微小符合快速阅读下的“快餐文化”。同时“快”还体现其传播速度之快，常常短时间引发巨大的讨论。

二、新浪微博数据库

新浪微博的特点决定了其使用的数据库，而且不断增加的用户数和访问量也导致其架构和数据库上的改变。

（一）MySQL数据库

新浪微博这个产品从架构上来分析，它需要解决的是发表和订阅的问题。最开始采用的是推的消息模式。新浪微博首席架构师杨卫华是这么描述的“假如说我们一个明星用户他有10万个粉丝，那就是说用户发表一条微博的时候，我们把这个微博消息攒成10万份，这样就是很简单了，第一版的架构实际上就是这两行字。”第一版的技术细节，典型的LAMP架构（Linux作为操作系统，Apache 和Nginx作为Web服务器，MySQL作为数据库，PHP/Perl/Python作为服务器端脚本解释器），是使用Myisam搜索引擎，它的优点就是速度非常快。

后来随着用户越来越多，访问量剧增。每时每刻都有大量的信息被发布，最初的架构就有延迟的问题，而用户需要的是根据关注关系实时投递。后来就有了分片（分库分表）、拆分、异步处理和分布式系统。

1.sharding（分片）

Sharding（分片）只用于数据量大同时有性能瓶颈的库，大部分库不进行sharding处理。对于数据量比较大的库，在一开始就考虑sharding策略，例如索引数据和内容数据分开设计，每类数据库根据业务逻辑选择恰当的partitioning key，拆分成一定数量的表。（见图一）然后随着压力的增加进行垂直拆分，垂直拆分后的库再遇到性能瓶颈时首先考虑用硬件来解决。当硬件解决不了时才开始考虑水平拆分。在选择sharding方案时仔细考虑业务逻辑。对于读密集型应用，基本上通过增加slave来解决，对于写密集型应用才进行垂直和水平拆分工作。（图二）

图一按不同partitioning key进行拆分

图二master/slave的拆分

跨越越多的sharding，带来的开销就越大，这个数量是如何控制的？新浪首席DBA杨海潮这样回答的“目前我在设计之前就避免跨表操作，选择适当的paritioning key，也即合适的拆分维度，避免对后期业务的影响。根据业务逻辑的重要程度，如果业务逻辑是查询某一个用户的信息，那么会按用户进行拆分，那么保证一个用户的数据是落在一张表里面。按时间维度进行拆分，那么会分析数据的冷热程度，把80%以上的数据放在一个表，避免过多的跨表查询。在这种拆分维度满足不了业务需求时，我们会利用空间换时间的思想，同一份数据按多种维度进行拆分，让每种业务逻辑的查询语句都有很高的效率。”

关于sharding（分片）和partitioning（划分），sharding通常是指垂直拆分和水平拆分，是一个总体的概念，mysql的partitioning是实现sharding 的一种技术。

同时杨海潮认为Sharding的原则有以下几点：一开始就关注架构设计；Scale up--Scale out--Scale up；成本可控下硬件是首选；逐步解决拆分中成本问题。

2.异步处理

异步处理，发布是一个非常繁重的操作，它要入库、统计索引、进入后台，如果要把所有的索引都做完用户需要前端等待很长的时间，如果有一个环节失败的话，用户得到的提示是发表失败，但是入库已经成功。所以新浪微博做了一个异步操作，就是发表成功就提示成功，然后在后台慢慢的消息队列慢慢的做完。另外新浪发表了一个很重要的产品叫做MemcacheQ，一个单纯的分布式消息队列服务。

3.分布式系统

第一个是Master/Slave（图二），但是它有两个缺点，第一个是Master是中心化的，如果Master在北京那广州访问就非常慢。第二种就是Multi-Master 方案，它需要应用避免冲突，就是不能多处改变。这个对于微博来说不会特别难，用户通常只会再一个地方发布微博，很难既在广州又在北京发表或者是修改自己的资料。第三个就是Paxos就是可以达到强一致写，就是一条数据如果成功肯定是多个机房都成功了，这个也显而易见就是延迟性非常大。因此总结一下

Multi-Master是最成熟的策略，但是MySQL只支持一对多的主从复制，而不支持多主（multi-master）复制。

（二）NoSQL数据库

随着互联网web2.0网站的兴起，传统的关系数据库在应付web2.0网站，特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题，而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。

Redis是一个基于内存的Key-Value存储的NoSQL引擎。与其他Key-Value 引擎不同，Redis的Value可以支持多种数据结构，如哈希、List、Set等。

可以通过RBR解析BINLOG将MySqL同步到redis。Redis提供特定数据结构的读写操作，实现关系型数据转变成队列数据和通过replication接口同时写入到MySQL。用解决rdb和aof模式解决replicaton问题，以及加入position思想来解决容灾问题。

但是一直以来，Redis的持久化方案并非完美。从rdb到aof，再到已经夭折的vm，Redis的持久化之路一直走的很坎坷。由于持久化的不完美，以及全部

在内存中处理数据的特性，使得Redis在面对数据量持续增长的时候，总体拥有成本(TCO)也随之线性增长。

新浪微博开放平台资深工程师唐福林表示，新浪微博从2010年底开始使用Redis，各项业务指标在经历了2011年全年的疯狂增长之后，他们发现在很多场合Redis已经不再适用。唐福林认为，Redis适用于数据量不太大的存储，以及数据量大的缓存。在选择数据存储介质的时候要分清数据量的大小和数据的冷热。小而热的数据适合使用内存，大而冷的数据适合使用磁盘，大而热的数据是否适合使用SSD，仍待探讨。

（三）MySQL+NoSQL

新浪微博现在采用SQL+NoSQL结合的数据库部署，根据应用的特点选择合适存储方式。譬如：关系型数据，例如：索引使用MySQL存储，非关系数据库，例如：一些K/V需求的，对并发要求比较高的放入NoSQL产品存储，或者通过关系数据复制到NoSQL(redis)来显示不同的应用需求。针对MySQL做的优化比较多，从硬件（使用SSD,Fusion-IO,Cachecade等），文件系统(尝试XFS)，调整IO

调度，优化参数，调整索引到减少应用对数据库的访问和交换等。NoSQL(redis)通过修改源码满足自己的业务需求：完善它的replication机制，加入position 的概念，让维护更容易，同时failover能力也大大增强。改善Hashset在rdb

里面的存储方式，提升复杂数据类型的加载速度。

另外通过php+mysql+memcached可以来模拟一个非关系型数据库（图三）,以解决数据量增加,传统数据库难以解决的问题。

图三MySQL + Memcached

MySql复制延迟、慢查询，另外就是热门事件，比如说刚刚到来的2014年，跨年的时候2014年第一分钟，新浪微博的发布量以808298条再次刷新记录，第一秒微博发布量相较去年提升55%。如何来处理这样大的数据量？

MySQL和和Cache结合来实现高并发的读写服务，同时减少应用开发复杂度，以及使用WTWR的实现思想来处理数据库的读/写扩展性。应对Cache层失效带来的高并发读以及瞬时写入高峰问题，杨海潮认为Caching原则有四个：采用一致性Hash部署；Cache按照冷热分层；所有热数据都放入Cache；双写来避免雪崩问题；队列方式持久化落入MySQL。

所以在像新浪微博这样海量数据需要存储的时候，要有持续的数据库分片，使用缓存数据库，关系型和非关系型结合使用。当然硬件也要提升。

三、新浪微博数据库设计

这里用MySQL进行一个对数据库、缓存、前台页面和发微博进行简单的描述。

（一）数据库

CREATE TABLE `comment` (

`id` BIGINT(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,

`user_id` INT(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '评论者id',

`reply_comment_id` BIGINT(20) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '回复的评论id',

`content` VARCHAR(255) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '评论内容', PRIMARY KEY (`id`),

KEY `user_id` (`user_id`)

) ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='评论'

关于这个一些猜想：微博的用户关系数据量量大，应该是分库分表存储的。所以关注用户和粉丝用户设计成两张表，用空间换时间保证查询效率，每张表上缓存了双向关注的标记。

好友发的消息就会出现在主页里，这种方式确实很人性化，但是就引出了一个疑问，他们应该如何组织数据库才能在很大的数据量和访问量下效率最高呢？

首先，数据库应该是这样的：（括号里是字段，其他无关信息省略）

用户表：user (uid, name), uid为主键。

信息表：msg (mid, uid, content), mid为主键，uid为发贴人。

好友表：friend (uid, fid), uid为主人，fid为好友（即uid订阅的人的id）。

这样，要查询出某人的所有好友的信息就可以这样写SQL语句：(已查询uid=1的为例)

1) SELECT * FROM msg, friend WHERE msg.uid=friend.fid AND

friend.fid=1;

2) SELECT * FROM msg WHERE uid IN (SELECT fid FROM friend WHERE uid=1);

子查询的方法比级联两张表慢了不止1个数量级。

（测试结果，方法1)能在10-30ms查询出结果，而方法2)则用了3min还没有出来结果）

再增加一张中介表可以提高速度：

中介表：linker (uid, mid)

中介表是这样用的，每次当一个人发了一篇帖子，则将所有订阅他的人(uid)和这篇帖子的mid插入中介表里，例如，uid=1的人有3个订阅者，分别为：2、3、4，则当uid=1的人发了一篇帖子mid=100时，就应往linker表里插入这些数据：(2, 100), (3, 100), (4, 100)。这样，对一个uid而言，linker表和msg表就形成了一对一的关系。查询的时候，只需级联linker表和msg表就行了，如下：(还是以查uid=1的为例)

3)SELECT * FROM msg, linker WHERE msg.mid=linker.mid and linker.uid=1;

这样乍看好像比1)要快一些，因为就一个uid而言linker表和msg表是一对一的关系，而方法1)的却是一对多的关系。而且，有些人认为，就算不这么看，因为方法3)在插入时比方法1)多做了很多操作，所以查询的速度应该能比方法1)快，至少不会比方法1)慢。

方法3)比方法1)慢了至少1倍的时间，而且数据量越大，慢得就越多。测试结果：

a) user有10,000条，friend有160,000条，msg有80,000条时：平均查询时间：方法1)是：0.04s，方法3)是0.08s，3)比1)慢1倍。

b) 当msg有260,000条时：方法1)是：0.18s，方法3)是：0.70s，3)比

1)慢3倍。

（以上结果都是在建了索引之后的）

根据分析，3)比1)慢的原因，主要是当数据增大时，linker表的数据量急剧增大所致。因为当msg里有260,000条数据是，linker表的数据量已经超过4,000,000条了。

通过对这个的研究得出几点体会：

1、数据库对where的优化做得太好了（除了"in"关键字）。

2、索引对数据查询效率的影响是太大了，我开始测试的时候没有建索引，查询时间都在几百毫秒，建了以后降低到几十毫秒了。

下面是新浪微博数据库设计：

微博内容表A：tid uid src_tid content timeline，其中tid是微博的ID （自增量），src_tid为转发的源tid。

话题表B：kid title lastupdatime total，total是话题总数，kid是话题ID（自增量）

话题关联表C：id tid kid，id无意义

@用户关联表D：id uid tid，这里的uid是指被提及人的uid，id无意义

收听用户关联表E：id uid follow_uid

上面的timeline、lastupdatime均为“发帖时间”，其中timeline是

永久不变的字段，lastupdatime 为“该话题最后发帖时间”，属于冗余字段，等同于S ELECT TOP 1 timeline FROM A INNER JOIN C ON C.tid = A.tid WHERE C.kid = #话题id# ORDER BY A.timeline DESC。

SQL：

follow用户列表：SELECT follow_uid FROM E WHERE uid = 102

微博首页微博列表：

SELECT content,(SELECT content FROM A AS a2 WHERE a2.tid = a1.src_tid AND a1.src_tid > 0) AS src_content FROM A AS a1 WHERE uid IN （SELECT follow_uid FROM E WHERE uid = 102） ORDER BY timeline DESC

某#话题# 列表：

SELECT A.content,(SELECT content FROM A AS a2 WHERE a2.tid = a1.src_tid AND a1.src_tid > 0) AS src_content FROM A AS a1 INNER JOIN C ON C.tid=A.tid WHERE C.kid=#话题id# ORDE BY A.timeline DESC

@我的列表：

SELECT A.content,(SELECT content FROM A AS a2 WHERE a2.tid = a1.src_tid AND a1.src_tid > 0) AS src_content FROM A AS a1 INNER JOIN D ON D.tid=A.tid WHERE D.uid=102 ORDE BY A.timeline DESC

转播列表：

SELECT content,uid FROM A WHERE src_tid = 源tid ORDE BY

A.timeline DESC

（二）cache

主要在cache层是最麻烦的，这需要很多主机和很多分布内存，主要

以hashmap 方式存储（memcache）。hashmap 查询时间会比较稳定。

cache1，用户最后更新时间Cache：uid 为key，timeline[1] 和"帖子列表"[2]为value。

cache2，话题最后更新时间Cache：kid 为key，lastupdatime[3] 和"帖子列表"[2]为value。

cache3，@用户最后更新时间Cache：uid为key，timeline[4] 和"帖子列表"[2]为value。

cache4，微博内容表：tid 为key，

timeline[1] 和content 和src_tid[5]为value

[1] 这里的timeline 均为“微博内容表A”中的timeline

[2] 与该cache 相关的最后N条微博内容：array(tid,timeline)，如果有可能的话，可以指向cache4 中的地址。

[3] 这里的lastupdatime 为“话题表B”中的lastupdatime

[4] 这里的timeline 为SELECT A.timeline FROM D INNER JOIN A ON

a.tid =

b.tid

[5] src_tid 可以直接指向cache4 中对于的内存地址

（三）前台页面打开后

首页、话题页面第一次打开：

页面前台 < script > 记录SQL返回的第一条微薄的时间 t1。（SELECT TOP 1 ... ORDER BY DESC）

微薄首页Ajax请求： post你的t1，和uid

更新多少条：获取你收听用户的 my_follow_uid_list，循环 my_follow

_uid 查询 cache1，如果timeline > t1，就根据 my_follow _uid 去读

取 cache4 的内容和数量。

提到你的：如果 cache3 的内容 timeline > t1 的，就记录下提到你的数量。

然后更改前台最后微薄的时间t1为最后一条微薄的时间

（四）发微博

submit；

通过正则分析出 #话题# 和 @人的内容；

提交到对应的数据库：

添加“微薄内容”到表A

添加 #话题# 关联到表C，如果该话题不存在，要先在表B 中 INSERT 更新 #话题# lastupdatime

添加 @人到表D

更新对应的cache。

主要参考文献

1.杨卫华《新浪微博的架构发展历程》

2.杨海潮《新浪微博基于MySQL的分布式数据库实践》

3.唐福林《新浪微博：Redis的大数据之路》

4.百度百科·新浪微博

2014年1月5日于中南财经政法大学（注：本文为《面向对象程序设计》课所整理，感谢新浪微博几位专家的演讲）

微博数据抓取方法详细步骤

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新浪微博数据抓取详细教程

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新浪微博分析报告

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https://www.sodocs.net/doc/d617087409.html, 3）如图选择好翻页点击元素的xpath ，点击“确定”，完成翻页步骤的设置 微博博主信息采集方法以及详细步骤图 6 步骤3：采集博主信息 选中需要采集列表中的信息框，创建数据提取列表 1）如图，移动鼠标选中博主信息栏，右键点击，选择“选中子元素” 微博博主信息采集方法以及详细步骤图7

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https://www.sodocs.net/doc/d617087409.html, 并导出数据（进入每条微博的详情页，采集所需的字段，如：博主ID、微博发布时间、微博来源、微博内容、评论数、转发数、点赞数）。 采集结果：一天（24小时）可采集上万的数据。 微博爬虫一天可以抓取多少条数据图2 具体采集步骤，请参考以下教程：新浪微博-发布的微博采集 三、微博评论采集 采集网址： https://https://www.sodocs.net/doc/d617087409.html,/mdabao?is_search=0&visible=0&is_all=1&is_tag=0&profile_fty pe=1&page=1#feedtop 采集步骤：微博评论采集，采集规则也比较复杂。打开要采集的网页（打开某博主的微博主

微博内容提取

微博内容提取 摘要 随着近年来微博等社交软件的使用人数日益增多，微博的隐私发展也成为人们日益关注的问题，然而由于微博没有固定的格式约束使得在微博的研究过程中有一些无意义的“噪音”的干扰，本文主要是为了完成微博的“噪音”过滤问题，实现一个小软件，来将新浪微博等微博中下载到本地的微博来进行过滤，去除其中的噪音，提取出纯净的页面内容，主要工作包括以下几个方面： （1）字符串的查找函数与分割函数的实现。 （2）多个文件的查找的函数的实现。 （3）固定字符串的即表情“噪音”的过滤实现。 （4）具有一定正则文法的“噪音”的过滤实现。 关键字：中文微博，微博，过滤，噪音，正则

Microblogging content extraction Author: Liudi Tutor: Yangkexin Abstract With recent years the number of micro-blog using social software is increasing, the development of micro-blog privacy has become a growing concern,However, due to the micro blog there is no fixed format constraint makes the interference of some meaningless "noise" in the research process of micro blog. the purpose of this paper is to complete the "noise" micro-blog filtering problem, the realization of a small software, to be used for filtering the download to the Sina micro-blog micro-blog etc., remove the noise, extract the page content is pure, the main work includes the following aspects: (1) the search function and the function of the string segmentation. (2) the implementation of the search function for multiple files (3) the filter of the expression "noise" of the fixed string. (4) the filter of a certain regular grammar "noise" of the fixed string. Keywords: Chinese micro-blog，micro-blog，filtering ，noise ，regular

微博现状讲解

北京航空航天大学 微博分析 1 综述 随着网络的快速发展和普及。微博作为一个信息分享、获取以及传播的平台，以其快速传播、实时搜索等特点，已成为当代人们抒发情感，分享信息，获取资源必不可少的工具。 本文主要对近两年国内微博信息搜索发展和应用情况进行分析。 2 微博使用现状 2.1 微博使用情况 根据中国物联网信息中（CNNIC）公布的《第35次中国互联网发展状况统计报告》，截止2014年12月，我国网民规模6.7亿，使用微博用户2.49亿，网民使用率38.4%，相较2013年底下降7.1%（如图 2-1所示）。而CNNIC《第35次中国互联网发展状况统计报告》中“2013年-2014年中国网民各类互联网使用过的使用率统计表”（如表1所示）显示同为交流沟通类应用中即时通信应用使用率增长率10.4%，微博应用使用率下降11.4%，电子邮件应用下降 2.9%，由以上数据不难看出微博、电子邮件等交流沟通类应用使用率出现下降的主要原则在于其在即时通信上的劣势导致。 图2-1 2013年-2014年微博客/手机微博客用户国模及使用率（数据来源：CNNIC）

北京航天航空大学 表 1 2013年-2014年中国网民各类互联网使用过的使用率统计 2.2 微博信息检索 2.2.1 微博信息检索概况 尽管2013年-2014年网民对微博的使用率存在下降的趋势，但微博自身快速传播、实时搜索等特点依然使微博在信息检索中存在一定优势。 根据中国物联网信息中（CNNIC）发布的《2014年中国网民搜索行为研究报告》，截止2014年6月，95.4%的搜索用户通过综合搜索网站搜索信息，除此之外搜索用户在购物网站、视频网站、资讯类网站、微博上进行搜索的比例分别达到78.5%、75.2%、57.2%和57.1%（如图 2-2所示）。而随着手机的快速发展，网民从PC 端向手机端持续转移，更多的人使用手机进行搜索，而用户实际微博搜索的比率则为58.1%高于PC端48.8（如图2-3所示）。

基于微博API的分布式抓取技术

1引言 近年来，社交网络的发展引人注目，参考文献[1]介绍了社交网络的发展现状及趋势。目前，约有一半的中国网民通过社交网络沟通交流、分享信息，社交网络已成为覆盖用户最广、传播影响最大、商业价值最高的Web2.0业务。微博作为一种便捷的媒体交互平台，在全球范围内吸引了数亿用户，已成为人们进行信息交流的重要媒介，用户可以通过微博进行信息记录和交流、娱乐消遣以及社会交往等[2]。 Twitter自2006年由Williams E等人联合推出以来，发展迅猛。Twitter作为一种结合社会化网络和微型博客的新型Web2.0应用形式正风靡国外，其应用涉及商业、新闻教育等社会领域，已成为网络舆论中最具有影响力的一种[3]。 基于微博API的分布式抓取技术 陈舜华1，王晓彤1，郝志峰1，蔡瑞初1，肖晓军2，卢宇2 （1.广东工业大学计算机学院广州510006；2.广州优亿信息科技有限公司广州510630） 摘要：随着微博用户的迅猛增长，越来越多的人希望从用户的行为和微博内容中挖掘有趣的模式。针对如何对微博数据进行有效合理的采集，提出了基于微博API的分布式抓取技术，通过模拟微博登录自动授权，合理控制API的调用频次，结合任务分配控制器高效地获取微博数据。该分布式抓取技术还结合时间触发和内存数据库技术实现重复控制，避免了数据的重复爬取和重复存储，提高了系统的性能。本分布式抓取技术具有可扩展性高、任务分配明确、效率高、多种爬取策略适应不同的爬取需求等特点。新浪微博数据爬取实例验证了该技术的可行性。 关键词：新浪微博；爬取策略；分布式爬取；微博API doi:10.3969/j.issn.1000-0801.2013.08.025 A Distributed Data-Crawling Technology for Microblog API Chen Shunhua1,Wang Xiaotong1,Hao Zhifeng1,Cai Ruichu1,Xiao Xiaojun2,Lu Yu2 (1.School of Computers,Guangdong University of Technology,Guangzhou510006,China; 2.Guangzhou Useease Information Technology Co.,Ltd.,Guangzhou510630,China) Abstract:As more and more users begin to use microblog,people eagerly want to dig interesting patterns from the microblog data.How to efficiently collect data from the service provider is one of the main challenges.To address this issue,a distributed crawling solution based on microblog API was present.The distributed crawling solution simulates microblog login,automatically gets authorized,and control the invoked frequency of the API with a task controller.A time trigger method with memory database was also proposed to avoid extra trivial data duplication and improve efficiency of the system.In the distributed framework,the crawling tasks can be assigned to distributed clients independently,which ensures the high scalability and flexibility of the crawling procedure.The feasibility of the crawler technology according to Sina microblog instance was verified. Key words:Sina microblog,crawling strategy,distributed crawl,microblog API 运营创新论坛 146

新浪微博研究报告

新浪微博研究报告 前言：这份报告是对新浪微博的全方位解读。新浪目前已经在微博领域赢得先发优势，在用户数量上正试图与腾讯相抗衡，不过在公司营收上，其最大竞争对手是百度。我们给予新浪微博20亿美元估值，并认为其将挑战腾讯在社交应用领域的霸权。腾讯在规模上有优势，但是新浪在影响力上占了上风。与此同时，我们维持新浪“持有”评级，但是将其目标价上调最高至80美元。在中国新一轮SNS爆发期，我们认为腾讯将在营收上领先于新浪。 摘要：不到一年时间，已经有14%的中国互联网用户使用微博，其中新浪的市场份额接近87%，腾讯接近8%（附1） 新浪目前正遭到腾讯全产品线的围攻，在综合六类互联网社交沟通产品的整体市场份额对比中，腾讯占有88%份额，但新浪只有2%； 我们对新浪微博估值为20亿美元。估值的一半依据来自广告收入，另一半依据增加用户活跃程度所带来的营收；但是这样一来会造成对新浪自身其他板块的营收总体照成20%的减额。 如果以40x2011PE（36x ex-cash）衡量，新浪已经很贵；但以28x2012PE（24x ex-cash）估算，新浪股价将是合理的。 研究正文（共分为九大部分） 1.按浏览时间衡量新浪微博占87%市场份额 自新浪推出微博产品一年后，中国已有14%的互联网用户使用微博服务，在中国最常用网络应用程序中排名第16位。2010年中国微博用户增加5倍，总浏览时间增加11倍。在移动互联网领域，微博的上述市场份额更高。按总浏览时间衡量，新浪微博以87%份额居统治地位，按活跃用户数衡量，新浪微博的市场份额为54%（2010年11月数据）。新浪将继续引领微博产品的创新。 新浪推出微博产品后的股价表现注：以下图片如无特殊说明，均来自MIRAE ASSET 2.新浪微博与腾讯的整体数据对比 单纯对比新浪微博与腾讯微博的做法并不可取。正确的方法应该是对比新浪微博与腾讯Qzone，腾讯Qzone目前也是腾讯全社交战略（total SNS）的核心。腾讯全社交战略（total SNS）包括博客、IM、邮箱、BBS、SNS以及最新发布的免费短信应用微信（Kik），此战略的目的是提供一站式平台服务，满足网络用户的各种在

微信文章抓取工具详细使用方法

https://www.sodocs.net/doc/d617087409.html, 微信文章抓取工具详细使用方法 如今越来越多的优质内容发布在微信公众号中，面对这些内容，有些朋友就有采集下来的需求，下面为大家介绍使用八爪鱼抓取工具去抓取采集微信文章信息。 抓取的内容包括：微信文章标题、微信文章关键词、微信文章部分内容展示、微信所属公众号、微信文章发布时间、微信文章URL等字段数据。 采集网站：https://www.sodocs.net/doc/d617087409.html,/ 步骤1：创建采集任务 1）进入主界面，选择“自定义模式”

https://www.sodocs.net/doc/d617087409.html, 微信文章抓取工具详细使用步骤1 2）将要采集的网址URL复制粘贴到网站输入框中，点击“保存网址”

https://www.sodocs.net/doc/d617087409.html, 微信文章抓取工具详细使用步骤2 步骤2：创建翻页循环 1）在页面右上角，打开“流程”，以展现出“流程设计器”和“定制当前操作”两个板块。点击页面中的文章搜索框，在右侧的操作提示框中，选择“输入文字”

https://www.sodocs.net/doc/d617087409.html, 微信文章抓取工具详细使用步骤3 2）输入要搜索的文章信息，这里以搜索“八爪鱼大数据”为例，输入完成后，点击“确定”按钮 微信文章抓取工具详细使用步骤4

https://www.sodocs.net/doc/d617087409.html, 3）“八爪鱼大数据”会自动填充到搜索框，点击“搜文章”按钮，在操作提示框中，选择“点击该按钮” 微信文章抓取工具详细使用步骤5 4）页面中出现了 “八爪鱼大数据”的文章搜索结果。将结果页面下拉到底部，点击“下一页”按钮，在右侧的操作提示框中，选择“循环点击下一页”

https://www.sodocs.net/doc/d617087409.html, 微信文章抓取工具详细使用步骤6 步骤3：创建列表循环并提取数据 1）移动鼠标，选中页面里第一篇文章的区块。系统会识别此区块中的子元素，在操作提示框中，选择“选中子元素”

微博调研报告

微博调研报告 微博自从2007年开始兴起，2010年是微博在中国高速发展的一年，2011年中国的微 博依旧是受欢迎的服务，但总的增长速度有所降低，甚至是有所下降，这说明微博服务经 过一两年的高速发展之后开始逐步进入平稳期。纵观微博的发展，可以说微博已经改变了 传统的媒体和信息传播模式，带动了公众数字化发展的潮流。 国内新浪和腾讯微博现状 4月6日，DNG数据调研中心发布2011一季度国内微博调研报告，报告称国内微博形 成两大阵营，新浪和腾讯居第一阵营，在人气榜、媒体影响力和基于微博开放平台应用软 件等三方面都处于领先地位；搜狐和网易处于第二阵营，全面落后于第一阵营。以目前的 状况来看，微博的霸主地位将在新浪和腾讯之间展开争夺已是无可争辩的了。 据报告显示，在人气榜方面，腾讯凭借其强大的QQ用户群，排行榜首的刘翔粉丝数已达1400万之多，居于领先地位，新浪微博排行榜首的姚晨粉丝数为700多万，处于追赶地位：在媒体影响力方面，DNG选择李泽楷和梁洛施分手、大S和汪小菲结婚、利比亚战争 和日本地震等四大热门事件作为参考指标。从博友围观来看，新浪凭借着自身的新闻优势 仍然有优势，但优势地位在缩减。在前三个事件中，新浪微博仍然居于第一位，腾讯则在 日本地震事件中超越了新浪。按照这样的趋势，腾讯微博媒体影响力可能会超越新浪微博；在基于微博开放平台应用软件方面，新浪凭借其动手早和强大品牌知名度，无论是在软件 数量还是种类上都居于第一位。而在日前bShare公布的2011年3月份社会化分享量排行 榜单中，腾讯微博上升了一名，赶过开心网成为新科第4名，新浪微博位居于第2位，QQ 空间依旧是平台里的老大。有分析称，腾讯微博和新浪微博谁将会成为最终的霸主，今年 之内应该会有答案。 微博产生和流行的原因 微博产生的原因 现代社会，人们追求个体自由，市场经济也需要能够独立选择的个体存在，才能实现 价值的交换。人们摆脱了封建社会的族群、出身和等级。此外，启蒙运动之后，神学日渐 式微，人们的理性和科学精神日益增强，这就是马克斯@韦伯所说的“祛魅”，一切形而上的神灵都作为迷信人们抛弃，人们为了自由不愿意受宗教的束缚。然而，自由却给人们带 来了另外的困境，按照弗洛姆的思想，在这个世界中，只有过去和死亡是确定的，而其余 一切都是不确定的，变化无常的。个体化使“孤独日益加深”，而且个人的欲望不断滋生 但现代社会却无法满足所有个人的欲望，个人面对强大世界的危险自能独自承担。也就是说，人摆脱了束缚，获得了自由，但却没有自决的能力来驾驭这种自由。“解决个体化的 人与世界关系的唯一可能的创造性方案是：人积极地与他人发生联系，以及人自发地活动——爱与劳动。”（弗洛姆《逃避自由》）人们需要广泛的归属感，认同感，而事实上， 身边的同事是竞争关系，家人虽然有亲情在，然而却未必是知心人。所以，网络的交流就 成为了主流了。QQ、SNS交友网站只能小范围的和人交流，而博客却需要写长篇的文章， 并且要用电脑。在繁忙的社会生活中，人们大多没有时间和精力来进行长篇大论，但又想 将自己的灵感和思想公之于众。所以微博的产生为我们提供了一个很好的渠道。现在，手 机的WAP、3G业务日益发达，微博可以用手机发布，这种“公开的短信“就理所当然地成

知乎回答采集方法

https://www.sodocs.net/doc/d617087409.html, 知乎回答采集方法 本文介绍使用八爪鱼采集知乎回答的方法 采集网站：https://https://www.sodocs.net/doc/d617087409.html,/question/29727952 规则下载： 使用功能点： ●分页列表信息采集 https://www.sodocs.net/doc/d617087409.html,/tutorialdetail-1/fylb-70.html ●AJAX点击和翻页教程 https://www.sodocs.net/doc/d617087409.html,/tutorial/ajaxdjfy_7.aspx?t=1 步骤1：创建采集任务 1）进入主界面，选择“自定义模式”

https://www.sodocs.net/doc/d617087409.html, 知乎回答采集方法图1 2）将要采集的网址URL复制粘贴到网站输入框中，点击“保存网址”

https://www.sodocs.net/doc/d617087409.html, 知乎回答采集方法图2 步骤2：创建翻页循环 1）在页面右上角，打开“流程”，以展现出“流程设计器”和“定制当前操作”两个板块。点击问题，在操作提示框中，选择“采集该元素的文本”

https://www.sodocs.net/doc/d617087409.html, 知乎回答采集方法图3 2）将页面下拉到底部，点击“查看更多回答”按钮，在右侧的操作提示框中，选择“更多操作”

https://www.sodocs.net/doc/d617087409.html, 知乎回答采集方法图4 选择“循环点击单个按钮”

https://www.sodocs.net/doc/d617087409.html, 知乎回答采集方法图5 我们发现，系统自动打开要采集的网页，进入知乎问题回答区。经过一次自动下拉加载，此页面达到最底部，出现“查看更多回答”按钮。因而，我们在执行翻页操作前，需等待网页完全加载出来，即需要设置执行前等待 选中整个“循环翻页”步骤，打开高级选项，设置执行前等待为“3秒”，然后点击 “确定”

网络爬虫开题报告doc

网络爬虫开题报告 篇一：毕设开题报告及开题报告分析 开题报告如何写 注意点 1.一、对指导教师下达的课题任务的学习与理解 这部分主要是阐述做本课题的重要意义 2.二、阅读文献资料进行调研的综述 这部分就是对课题相关的研究的综述落脚于本课题解决了那些关键问题 3.三、根据任务书的任务及文件调研结果，初步拟定执行实施的方案（含具体进度计划） 这部分重点写具体实现的技术路线方案的具体实施方法和步骤了，具体进度计划只是附在后面的东西不是重点南京邮电大学通达学院毕业设计(论文)开题报告文献[5] 基于信息数据分析的微博研究综述[J]；研究微博信息数据的分析，在这类研究中，大多数以微博消息传播的三大构件---微博消息、用户、用户关系为研究对象。以微博消息传播和微博成员组织为主要研究内容，目的在于发祥微博中用户、消息传博、热点话题、用户关系网络等的规律。基于微博信息数据分析的研究近年来在国内外都取得了很多成果，掌握了微博中的大量特征。该文献从微博消息传播三大构件的角度，对当前基于信息数据分析的微博研究

进行系统梳理,提出微博信息传播三大构件的概念,归纳了此类研究的主要研究内容及方法。 对于大多用户提出的与主题或领域相关的查询需求,传统的通用搜索引擎往往不能提供令人满意的结果网页。为了克服通用搜索引擎的以上不足,提出了面向主题的聚焦爬虫的研究。文献[6]综述了聚焦爬虫技术的研究。其中介绍并分析了聚焦爬虫中的关键技术：抓取目标定义与描述，网页分析算法和网页分析策略，并根据网络拓扑、网页数据内容、用户行为等方面将各种网页分析算法做了分类和比较。聚焦爬虫能够克服通用爬虫的不足之处。 文献[7]首先介绍了网络爬虫工作原理,传统网络爬虫的实现过程,并对网络爬虫中使用的关键技术进行了研究,包括网页搜索策略、URL去重算法、网页分析技术、更新策略等。然后针对微博的特点和Ajax技术的实现方法,指出传统网络爬虫的不足,以及信息抓取的技术难点,深入分析了现有的基于Ajax的网络爬虫的最新技术——通过模拟浏览器行为,触发JavaScript事件(如click, onmouseover等),解析JavaScript脚本,动态更新网页DOM树,抽取网页中的有效信息。最后,详细论述了面向SNS网络爬虫系统的设计方案,整(转载自：https://www.sodocs.net/doc/d617087409.html, 小草范文网:网络爬虫开题报告)体构架,以及各功能模块的具体实现。面向微博的网络爬虫系统的实现是以新浪微博作为抓取的

新浪微博运营方案执行计划

新浪微博运营计划方案 一、发布计划 发布时间： 周一至周二、周五： 1、中阿淘、中阿购微博11点各发1条微博 2、中阿淘、中阿购微博17点各发1条微博 周三至周四： 1、中阿淘、中阿购微博10点各发1条微博

2、中阿淘、中阿购微博11点各发1条微博 3、中阿淘、中阿购微博14点各发1条微博 4、中阿淘、中阿购微博17点各发1条微博 二、发布内容： 1、时效性（占25%）：电商及网购相关新闻和社会热点话题 2、知识性（占45%）：有关产品、品牌、电商、网购、互联网等实用性知识 3、趣味性（占20%）：笑话、趣味图、视频等 4、活动（占5%）：促销活动信息 注：多用一些幽默、流行网络语，更容易引起共鸣，可以在结尾提出互动性问题或诱导转发评论语言。 三、活动计划 1、微博自发活动手段： 方法一：有奖转发。 发布中阿淘进口产品及品牌推荐介绍或促销抢购活动，粉丝们转发+评论或+@好友就有机会中奖 (@的数量要求10个或以上)。奖品尽量以实物为宜，可选几款进口产品做为奖励。 方法二：有奖征集。 常见的有奖征集主题有广告语、段子、祝福语、创意点子等等。调动用户兴趣来参与，并通过获得奖品可能性的系列性“诱导”，从而吸引参与。 方法三：有奖竞猜。

有奖竞猜是揭晓谜底或答案，最后抽奖。这里面包括猜图，还有猜文字、猜结果、猜价格等方式。 方法四：有奖调查。 有奖调查目前应用的也不多，主要用于收集用户的反馈意见，一般不是直接以宣传或销售为目的。要求粉丝回答问题，并转发和回复微博后就可以有机会参与抽奖。 2、微博网络活动： 有赞绑定微博，发布有赞代付产品活动页面链接，通过粉丝们转发+评论或+@好友就可以让朋友参加代付产品的活动。 3、网络热点活动： 关注网络热点，发起讨论活动。 注意： 1）活动主题要鲜明可与与节假日配合，活动有理 2）活动规则简单明了，门槛放低 3）活动发布时间选在早9-10点或晚上7点以后 4）活动中注意维护和互动 活动备案： 1、任何在微博上没有通过官方活动平台发起的活动，如转发抽奖等，均需向站 方备案； 2、备案方式：私信@微博客服选择“自助服务—活动备案”，提供活动持续时 间、抽奖方式、奖品发放时间等相关信息。 四、互动计划 主动关注目标粉丝 目标粉丝：1、关企业微博活跃的粉丝

《中国政务微博研究报告》摘选及排行

《中国政务微博研究报告》摘选 据统计，截至2011年3月20日，全国范围共有实名认证的政务机构微博1708个，政府官员微博720个。 全国政务微博 【概况】 据统计，截至2011年3月20日，全国范围共有实名认证的政务机构微博1708个，政府官员微博720个。 从行政区划的分布情况来看，中国大陆已开通政务微博的地区涉及北京、上海、天津、重庆等4个直辖市、28个省（自治区），共32个地区。 从政府职能部门分布情况来看，全国政务机构微博以政府系统为主，有1671个，占总比例97%；党委系统微博次之，为35个，约占3%；政协、纪委各1个，人大没有开设微博账号。这方面，官员微博的比例与机构微博的比例比较接近。其中，政府系统的官员微博576个，占总比80%，党委系统的官员微博85个，占总比11%，人大代表及政协委员微博各占总比4%，纪委委员微博占总比1%。 从微博运营商的情况来看，全国政务机构在新浪微博的注册数最多，为1479个，占总比87%；腾讯微博注册数次之，为209个，占总比12%；人民微博的注册数为20个。政府官员的微博注册情况与此相似，新浪微博注册数为618个，占总比86%；腾讯微博注册数为69个，占总比10%；人民微博注册数为33个，占总比5%。 【特点】 1.机构微博的数量多于官员微博，南方省份发展政务微博的意识较强 与官员微博相比，机构微博数量更多，涉及部门也更广泛。从数量上看，南方省份发展政务微博的意识比较强。从官员微博的人气度看，则以北京最为活跃。 在官员微博中，以北京地区微博开通数量最多。需要指出的是，列入统计的北京地区官员微博中，有相当一部分来自中央国家机关。因此，北京地区的政务微博数量远远高于其他地区。 2.公安微博所占比例最高、服务性较强，党政机关、交通部门微博亦成亮点

基于新浪微博的用户信息爬虫及分析

目录 摘要 ............................................................................................................................................................. I Abstract ........................................................................................................................................................... II 1 引言 . (3) 1.1 选题背景与意义 (3) 1.2 系统开发工具 (3) 1.2.1 vs 2008 (3) 1.2.2 oracle 11g (3) 1.2.3 boost库 (3) 1.2.4 GZIP压缩算法函数库 (3) 1.2.5 JSON格式文件转换函数库 (4) 2 系统需求分析与设计 (5) 2.1 系统需求 (5) 2.1.1 名词说明 (5) 2.1.2 系统功能需求说明 (5) 2.1.3 系统总体功能设计 (7) 2.2 系统数据库构建 (9) 2.2.1 数据库设计 (9) 2.2.2 数据库详细设计 (9) 3 系统详细设计与实现 (12) 3.1 爬虫系统详细设计 (12) 3.1.1 HTTP请求数据包 (12) 3.1.2 HTTP返回数据包 (13) 3.1.3 数据分析与提取 (13) 3.1.4 AnaData类 (13) 3.1.5 数据入库 (15) 3.2服务端详细设计 (16) 3.3客户端详细设计 (17) 3.3.1 登录页面 (17) 3.3.2 注册新用户和忘记密码页面 (18) 3.3.3 用户关注列表查询界面 (19) 3.3.4 微博用户标签分类查询 (20) 3.3.4 发布微博并@列表框中的微博用户昵称 (20) 3.3.5 微博用户昵称模糊搜索 (21) 3.3.6 微博用户微博查询 (21) 4 系统部署与测试 (22) 4.1 系统部署图 (22) 4.2 系统测试 (22) 5 结束语 (29) 参考文献 (30) 致谢 (31)

新浪微博分析报告

新浪微博分析报告 新浪微博加粉丝,完善个人资料。最好用自己的真实姓名（或有趣的匿名）、真实的头像（美女、帅锅或有趣的头像）、个人介绍（可以是搞笑的吸引人的）。真实的信息让人觉得更可信，会大大提高被收听的几率。 通过微博第三方应用（狠狠转、互粉大厅、粉丝大师、互粉加加、互粉小助手、推兔、爱互粉、推兔互粉等。。。）来添加粉丝数量。最好不要用软件，软件刷的粉丝大多是死粉，且用软件刷还很容易被封号。 我发现想让一个人转发或评论你的微博不是件容易的事。首先微博必须有看点（让别人有耐心看下去）、笑点（让别人对你产生兴趣）、创意（让别人新鲜有趣），或者有活动优惠（大部分网民是爱贪便宜的）。且不要刷屏，网民是很反感刷屏的，所以一天发3~5条微博就差不多了。多参加一些热点话题的讨论，尽量把自己的曝光度提升。如：我申请了#第三代搜索技术#这个话题的主持人，那么怎么推广呢？ 我们可以点击微博下面的推广， 也可以通过狠狠转的“我要转发”，其他第三方应用也有这项功能， 也可以借助热门话题的力量进行宣传

借助话题，如：#第三代搜索技术#话题镶入#360#、#360好搜#、#奇虎360#等这些热门话题中，从而有了间接的关系，我们可以这样做：这就是借助引流方式。 添加相应的标签，有助于网民的搜索

还有就是借助其他渠道宣传，qq、微信、论坛、软文等。。。。推广方式很多，我也不多说了。 针对一个兴趣（或一个产品）来发布微博，如果每天都发不同的兴趣（或产品）那样会损失一批粉丝。明星就可以不在乎这些，但我们不是，所以要多多与网民互动，培养信任度，这样也有助于提高网民的转帖效率。 微博营销，也就是社会化媒体营销，同微信、论坛、博客、sns社区是一样的，他们不同于其他传统营销，它们的内容都是由用户自愿提供的，而不是直接的雇佣关系，这个就需要社交思维。这种营销方式广泛，易于流行。我们可以从微博、论坛寻找潜在用户，让其进入微信进行一对一交谈，从而成为精确用户进行维护。 最近了解到微博在2014.04月份采取了措施，在微博发微信二维码、微信公众号会被删或封号等危险，但还可以在朋友圈上发。 微博是一个很大的用户圈，如果想建立品牌，采用微博、微信、论坛、博客、sns社区宣传然后再加上在猪八戒发条任务，那样基本整个网络都是我们的信息。

2.2-微博数据获取处理平台

基于云计算的 微博数据获取分析平台 朱廷劭 中国科学院心理研究所计算网络心理实验室 目录 2016‐7‐14中国科学院大学, University of Chinese Academy of Sciences2 目录 2016‐7‐14中国科学院大学, University of Chinese Academy of Sciences3

平台概述?微博信息概况 2016‐7‐14 中国科学院大学, University of Chinese Academy of Sciences 4 我国网民数已以逾6亿（含移动客户端） 在新浪微博（我国最大的开放社会媒体）上： 日均活跃用户数约7660万月活跃用户数约1.67亿社会媒体兴起，用户在社会媒体上 获取信息、表达自我、进行互动… 数据即行为的记录 社会媒体→在线心理学实验室 平台概述?平台信息概况 2016‐7‐14中国科学院大学, University of Chinese Academy of Sciences 5 传统数据技术已经无法满足海量微博数据的处理要求，而云计算技术可以非常高效的可以非常高效的完成对海量数据的存储和计算任务。 采集 传输处理 存储分析 展示 虚拟化、云计算虚拟化平台： ?基于vSphere，提供实验室私有云 ?虚拟化计算资源（CPU、Memory）： 28 * (12*2.1GHz CPU + 128GB Memory) ?虚拟化存储资源（外接存储）：5 * 27.3 TB ?网络资源（内网、外网）： 8Gbps、20Mbps ?提供便捷的资源管理 目录 2016‐7‐14中国科学院大学, University of Chinese Academy of Sciences 6