1、将url保存到数据库中，检查时在数据库中查找。效率太低，频繁的切换内外存。使用mysql做去重，对url地址进行md5，base64加密，加密之后会得到一串字符，判断字符串是否在mysql表中，如果在表示已经爬取过了，如果不在，表示没有爬取，执行请求，将加密后的url地址存入表中。缺点： 但是这个方法对mysql压力过大，导致崩溃，不推荐
2、将url保存到程序内存set集合中，查询速度快，但是占用内存太大。
3、与第二种方法类似，只是进一步改进之后，将url通过哈希编码压缩在保存在程序内存set集合中，相较于第二种方法直接保存，可以大大压缩存储空间。scrapy采用此方法。使用scrapy_redis的去重策略,会将已经爬取的url地址经过编码后存入redis,并且会做数据持久化,当爬虫再次启动时,会重新加载本地的数据,对爬虫的url做去重。缺点：如果数据量较大的时候，会占用较多的内存空间。
4、用bitmap方法，将访问过的URL通过hash函数映射到某一位。这个方法将url通过哈希算法进一步压缩空间至某位上，存储空间大大减小，但是冲突率很高，很有可能两个不同的url哈希到同一个位，导致第二个没有的url被判断为已存在。
5、布隆过滤器：通过boolmfilter算法压缩url，在压缩存储空间的同时，也 大大降低冲突率，一亿url经过布隆过滤器后大约为11 M存储空间。布隆过滤器呢，原理是这样的，一个URL过来，通过M个特别的哈希函数对其进行运算，映射成一个M维位数组的M个维度。新的URL诞生时，进行同样操作并逐个与set中的位数组做“与”运算，若结果改变则说明URL一定没有被抓取过，若结果一致则说明URL有一定概率被抓取过。布隆过滤器的插入和查询效率都是O(M)，远低于其他一般策略。
常用方法：
redis集合和布隆过滤器
