实战算法篇:设计短域名系统,将长URL转化成短的URL.

本文涉及的产品
云数据库 Tair(兼容Redis),内存型 2GB
Redis 开源版,标准版 2GB
推荐场景:
搭建游戏排行榜
.cn 域名,1个 12个月
简介: 小米介绍了一种实用的短域名系统设计,用于将冗长的URL转化为简短链接。短链接不仅节省空间,便于分享,还能支持数据分析。系统通过唯一编号结合62进制转换生成短标识,并利用如Redis这样的数据库存储长链接与短标识的映射关系。最后,通过302重定向实现用户访问时的长链接恢复。这一方案适用于多种场景,有效提升用户体验与数据追踪能力。



大家好,我是小米,今天我们来聊聊一个非常有趣且实用的技术:如何设计一个短域名系统,把长长的URL转化成短短的链接!这个话题在日常开发中非常常见,比如我们经常在社交媒体上看到的那些精简的短链接,背后就是类似的系统在工作。

短域名系统的需求背景

我们为什么需要短域名系统呢?主要有以下几个原因:

  • 节省空间:在推特等字符有限的平台上,短链接可以节省宝贵的字符空间。
  • 易于分享:短链接更容易记忆和分享。
  • 分析与统计:通过短链接,可以对访问量、来源等进行统计分析。

设计思路概述

短域名系统的设计核心思路是将一个长URL映射到一个唯一的短链接,然后通过这个短链接访问时,能够还原出原始的长URL,并实现跳转。具体步骤如下:

  1. 生成短链接:使用一个放号器(计数器)为每一个长URL生成一个唯一的编号,然后将这个编号转换为62进制,得到短链接的标识。
  2. 存储映射关系:将短链接标识与长URL的映射关系存储在数据库中(例如Redis或Memcache)。
  3. 实现重定向:用户访问短链接时,根据短链接标识查找对应的长URL,并实现302重定向。

放号器与62进制转换

首先,我们需要一个放号器,从0开始,每次有新的短链接生成请求时,放号器的值就递增一次。接下来,将这个值转换为62进制表示。为什么是62进制?因为我们使用了a-z、A-Z0-9,正好62个字符来组成我们的短链接标识。

62进制转换的实现

我们可以使用以下Java代码实现将数字转换为62进制:

在这个例子中,放号器的值是10001,转换为62进制后得到的短链接标识是sBc

短链接生成与存储

短链接生成的核心是将62进制标识与短链接服务器的域名结合,例如:t.cn/sBc。一旦生成了这个短链接,我们需要将其与对应的长URL存储在数据库中,以便后续查询。

这里我们可以使用Redis或Memcache等K-V存储系统。每当有一个新的短链接生成时,我们将其存储为键值对:

  • 键:短链接标识(例如sBc
  • 值:原始长URL

数据库存储示例

在这个示例中,我们使用Redis来存储短链接与长链接的映射。通过storeUrlMapping 方法,我们将短链接标识 sBc 和原始长URL存储在Redis中。然后可以通过 getLongUrl 方法来检索原始的长URL。

实现302重定向

当用户访问短链接时,我们需要根据短链接标识从数据库中查找对应的长URL,并通过HTTP 302状态码实现重定向。

302重定向的实现

在Java中,我们可以使用Servlet来实现这个功能。以下是一个简单的Servlet实现:

这个Servlet会根据用户请求的短链接标识,从数据库中查找对应的长URL,并使用response.sendRedirect(longUrl)实现302重定向。如果没有找到对应的长URL,返回404错误。

END

以上,我们设计了一个简单而有效的短域名系统:

  1. 生成短链接:通过放号器和62进制转换,生成唯一的短链接标识。
  2. 存储映射关系:使用Redis或其他K-V存储系统,将短链接标识与长URL的映射关系存储起来。
  3. 实现重定向:通过Servlet实现短链接到长链接的302重定向。

这个系统可以在许多场景中使用,特别是需要生成大量短链接,并且需要快速响应的应用场景。当然,实际应用中还需要考虑更多的细节,比如短链接的冲突处理、安全性、可扩展性等。希望这篇文章对大家有所帮助,如果你有更多问题或想法,欢迎留言讨论!

我是小米,一个喜欢分享技术的29岁程序员。如果你喜欢我的文章,欢迎关注我的微信公众号软件求生,获取更多技术干货!

相关文章
|
1月前
|
机器学习/深度学习 算法 TensorFlow
动物识别系统Python+卷积神经网络算法+TensorFlow+人工智能+图像识别+计算机毕业设计项目
动物识别系统。本项目以Python作为主要编程语言,并基于TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法模型,通过收集4种常见的动物图像数据集(猫、狗、鸡、马)然后进行模型训练,得到一个识别精度较高的模型文件,然后保存为本地格式的H5格式文件。再基于Django开发Web网页端操作界面,实现用户上传一张动物图片,识别其名称。
73 1
动物识别系统Python+卷积神经网络算法+TensorFlow+人工智能+图像识别+计算机毕业设计项目
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
植物病害识别系统Python+卷积神经网络算法+图像识别+人工智能项目+深度学习项目+计算机课设项目+Django网页界面
植物病害识别系统。本系统使用Python作为主要编程语言,通过收集水稻常见的四种叶片病害图片('细菌性叶枯病', '稻瘟病', '褐斑病', '稻瘟条纹病毒病')作为后面模型训练用到的数据集。然后使用TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,并进行多轮迭代训练,最后得到一个识别精度较高的算法模型,然后将其保存为h5格式的本地模型文件。再使用Django搭建Web网页平台操作界面,实现用户上传一张测试图片识别其名称。
96 22
植物病害识别系统Python+卷积神经网络算法+图像识别+人工智能项目+深度学习项目+计算机课设项目+Django网页界面
|
4天前
|
监控 算法 数据安全/隐私保护
基于三帧差算法的运动目标检测系统FPGA实现,包含testbench和MATLAB辅助验证程序
本项目展示了基于FPGA与MATLAB实现的三帧差算法运动目标检测。使用Vivado 2019.2和MATLAB 2022a开发环境,通过对比连续三帧图像的像素值变化,有效识别运动区域。项目包括完整无水印的运行效果预览、详细中文注释的代码及操作步骤视频,适合学习和研究。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
鸟类识别系统Python+卷积神经网络算法+深度学习+人工智能+TensorFlow+ResNet50算法模型+图像识别
鸟类识别系统。本系统采用Python作为主要开发语言,通过使用加利福利亚大学开源的200种鸟类图像作为数据集。使用TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法模型,然后进行模型的迭代训练,得到一个识别精度较高的模型,然后在保存为本地的H5格式文件。在使用Django开发Web网页端操作界面,实现用户上传一张鸟类图像,识别其名称。
86 12
鸟类识别系统Python+卷积神经网络算法+深度学习+人工智能+TensorFlow+ResNet50算法模型+图像识别
|
1月前
|
机器学习/深度学习 算法 TensorFlow
交通标志识别系统Python+卷积神经网络算法+深度学习人工智能+TensorFlow模型训练+计算机课设项目+Django网页界面
交通标志识别系统。本系统使用Python作为主要编程语言,在交通标志图像识别功能实现中,基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,通过对收集到的58种常见的交通标志图像作为数据集,进行迭代训练最后得到一个识别精度较高的模型文件,然后保存为本地的h5格式文件。再使用Django开发Web网页端操作界面,实现用户上传一张交通标志图片,识别其名称。
74 6
交通标志识别系统Python+卷积神经网络算法+深度学习人工智能+TensorFlow模型训练+计算机课设项目+Django网页界面
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【新闻文本分类识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机毕设项目+Django网页界面平台
文本分类识别系统。本系统使用Python作为主要开发语言,首先收集了10种中文文本数据集("体育类", "财经类", "房产类", "家居类", "教育类", "科技类", "时尚类", "时政类", "游戏类", "娱乐类"),然后基于TensorFlow搭建CNN卷积神经网络算法模型。通过对数据集进行多轮迭代训练,最后得到一个识别精度较高的模型,并保存为本地的h5格式。然后使用Django开发Web网页端操作界面,实现用户上传一段文本识别其所属的类别。
70 1
【新闻文本分类识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机毕设项目+Django网页界面平台
|
16天前
|
域名解析 缓存 网络协议
【网络】DNS,域名解析系统
【网络】DNS,域名解析系统
59 1
|
16天前
|
算法
基于最小二乘递推算法的系统参数辨识matlab仿真
该程序基于最小二乘递推(RLS)算法实现系统参数辨识,对参数a1、b1、a2、b2进行估计并计算误差及收敛曲线,对比不同信噪比下的估计误差。在MATLAB 2022a环境下运行,结果显示了四组误差曲线。RLS算法适用于实时、连续数据流中的动态参数辨识,通过递推方式快速调整参数估计,保持较低计算复杂度。
|
17天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 开发框架
【AI系统】AI 学习方法与算法现状
在人工智能的历史长河中,我们见证了从规则驱动系统到现代机器学习模型的转变。AI的学习方法基于深度神经网络,通过前向传播、反向传播和梯度更新不断优化权重,实现从训练到推理的过程。当前,AI算法如CNN、RNN、GNN和GAN等在各自领域取得突破,推动技术进步的同时也带来了更大的挑战,要求算法工程师与系统设计师紧密合作,共同拓展AI技术的边界。
48 1
|
19天前
|
域名解析 运维 网络协议
推荐一款专业级的动态域名解析系统 - bind webadmin
`bind webadmin`是一款基于Bind9打造的高效DNS管理系统,简化了DNS配置与管理流程,适用于动态IP环境下的远程访问需求。此系统不仅便于维护,还支持API接口,方便自动化操作与第三方应用集成,特别适合远程办公、智能家居及各类物联网应用场景。其自托管特性保障了数据的安全与可控性,同时提供了详尽的中文安装教程,易于部署。项目地址:[bindwebadmin](https://github.com/guofusheng007/bindwebadmin.git)。建议使用阿里云主机以获得最佳性能。