C#实现短链接生成服务
项目中有一处需求，需要把长网址缩为短网址，把结果通过短信、微信等渠道推送给客户。刚开始直接使用网上现成的开放服务，然后在某个周末突然手痒想自己动手实现一个别具特色的长网址（文本）缩短服务。
由于以前做过socket服务，对数据包的封装排列还有些印象，因此，短网址服务我第一反应是先设计数据的存储格式，我这里没有采用数据库，而是使用2个文件来实现：
Url.db存储用户提交的长网址文本，Url.idx 存储数据索引，记录每次提交数据的位置（Begin）与长度（Length），还有一些附带信息（Hits，DateTime）。由于每次添加长网址，对 两个文件都是进行Append操作，因此即使这两个文件体积很大（比如若干GB），也没有太大的IO压力。
再看看Url.idx文件的结构，ID是主键，设为Int64类型，转换为字节数组后的长度为8，紧跟的是Begin，该值是把长网址数据续写到 Url.db文件之前，Url.db文件的长度，同样设为Int64类型。长网址的字符串长度有限，Int16足够使用 了，Int16.MaxValue==65536，比Url规范定义的4Kb长度还大，Int16转换为字节数组后长度为2字节。Hits表示短网址的解 析次数，设为Int32，字节长度为4，DateTime 设为Int64，长度8。由于ID不会像数据库那样自动递增，因此需要手工实现。因此在开始写入Url.idx前，需要预先读取最后一行（行是虚的，其实 就是最后30字节）中的的ID值，递增后才开始写入新的一行。
也就是说每次提交一个长网址，不管数据有多长（最大不能超过65536字节），Url.idx 文件都固定增加 30 字节。
数据结构一旦明确下来，整个网址缩短服务就变得简单明了。例如连续两次提交长网址，可能得到的短网址为http://域名/1000，与http://域名/1001，结果显然很丑陋，域名后面的ID全是数字，而且递增关系明显，很容易暴力枚举全部的数据。而且10进制的数字容量有限，一次提交100万条的长网址，产生的短网址越来越长，失去意义。
因此下面就开始对ID进行改造，改造的目标有2：
1、增加混淆机制，相邻两个ID表面上看不出区别。
2、增加容量，一次性提交100万条长网址，ID的长度不能有明显变化。
最简单最直接的混淆机制，就是把10进制转换为62进制（0-9a-zA-Z），由于顺序的abcdef…也很容易猜到下一个ID，因此62进制字符序列随机排列一次：
///
/// 生成随机的0-9a-zA-Z字符串
///
///
public static string GenerateKeys()
{
string[] Chars = "0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,A,B,C,D,E,F,G,H,I,J,K,L,M,N,O,P,Q,R,S,T,U,V,W,X,Y,Z,a,b,c,d,e,f,g,h,i,j,k,l,m,n,o,p,q,r,s,t,u,v,w,x,y,z".Split(',');
int SeekSeek = unchecked((int)DateTime.Now.Ticks);
Random SeekRand = new Random(SeekSeek);
for (int i = 0; i < 100000; i++)
{
int r = SeekRand.Next(1, Chars.Length);
string f = Chars[0];
Chars[0] = Chars[r - 1];
Chars[r - 1] = f;
}
return string.Join("", Chars);
}
运行一次上面的方法，得到随机序列：
string Seq = "s9LFkgy5RovixI1aOf8UhdY3r4DMplQZJXPqebE0WSjBn7wVzmN2Gc6THCAKut";
用这个序列字符串替代0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ，具有很强的混淆特性。一个10进制的数字按上面的序列转换为62进制，将变得面目全非，附转换方法：
///
/// 10进制转换为62进制
///
///
///
private static string Convert(long id)
{
if (id < 62)
{
return Seq[(int)id].ToString();
}
int y = (int)(id % 62);
long x = (long)(id / 62);
return Convert(x) + Seq[y];
}
///
/// 将62进制转为10进制
///
///
///
private static long Convert(string Num)
{
long v = 0;
int Len = Num.Length;
for (int i = Len - 1; i >= 0; i--)
{
int t = Seq.IndexOf(Num[i]);
double s = (Len - i) - 1;
long m = (long)(Math.Pow(62, s) * t);
v += m;
}
return v;
}
例如执行 Convert(123456789) 得到 RYswX，执行 Convert(123456790) 得到 RYswP。
如果通过分析大量的连续数值，还是可以暴力算出上面的Seq序列值，进而猜测到某个ID左右两边的数值。下面进一步强化混淆，ID每次递增的单位不是固定的1，而是一个随机值，比如1000,1005,1013,1014,1020，毫无规律可言。
private static Int16 GetRnd(Random seekRand)
{
Int16 s = (Int16)seekRand.Next(1, 11);
return s;
}
即使把62进制的值逆向计算出10进制的ID值，也难于猜测到左右两边的值，大大增加暴力枚举的难度。难度虽然增加，但是连续产生的2个62进制值 如前面的RyswX与RyswP，仅个位数不同，还是很像，因此我们再进行第三次简单的混淆，把62进制字符向左（右）旋转一定次数（解析时反向旋转同样 的次数）：
///
/// 混淆id为字符串
///
///
///
private static string Mixup(long id)
{
string Key = Convert(id);
int s = 0;
foreach (char c in Key)
{
s += (int)c;
}
int Len = Key.Length;
int x = (s % Len);
char[] arr = Key.ToCharArray();
char[] newarr = new char[arr.Length];
Array.Copy(arr, x, newarr, 0, Len - x);
Array.Copy(arr, 0, newarr, Len - x, x);
string NewKey = "";
foreach (char c in newarr)
{
NewKey += c;
}
return NewKey;
}
///
/// 解开混淆字符串
///
///
///
private static long UnMixup(string Key)
{
int s = 0;
foreach (char c in Key)
{
s += (int)c;
}
int Len = Key.Length;
int x = (s % Len);
x = Len - x;
char[] arr = Key.ToCharArray();
char[] newarr = new char[arr.Length];
Array.Copy(arr, x, newarr, 0, Len - x);
Array.Copy(arr, 0, newarr, Len - x, x);
string NewKey = "";
foreach (char c in newarr)
{
NewKey += c;
}
return Convert(NewKey);
}
执行 Mixup(123456789)得到wXRYs，假如随机递增值为7，则下一条记录的ID执行 Mixup(123456796)得到swWRY，肉眼上很难再联想到这两个ID值是相邻的。
以上讲述了数据结构与ID的混淆机制，下面讲述的是短网址的解析机制。
得到了短网址，如wXRYs，我们可以通过上面提供的UnMixup()方法，逆向计算出ID值，由于ID不是递增步长为1的数字，因此不能根据ID马上计算出记录在索引文件中的位置（如：ID * 30）。由于ID是按小到大的顺序排列，因此在索引文件中定位ID，非二分查找法莫属。
//二分法查找的核心代码片段
FileStream Index = new FileStream(IndexFile, FileMode.OpenOrCreate, FileAccess.ReadWrite);
long Id =;//解析短网址得到的真实ID
long Left = 0;
long Right = (long)(Index.Length / 30) - 1;
long Middle = -1;
while (Left <= Right)
{
Middle = (long)(Math.Floor((double)((Right + Left) / 2)));
if (Middle < 0) break;
Index.Position = Middle * 30;
Index.Read(buff, 0, 8);
long val = BitConverter.ToInt64(buff, 0);
if (val == Id) break;
if (val < Id)
{
Left = Middle + 1;
}
else
{
Right = Middle - 1;
}
}
Index.Close();
二分法查找的核心是不断移动指针，读取中间的8字节，转换为数字后再与目标ID比较的过程。这是一个非常高速的算法，如果有接近43亿条短网址记 录，查找某一个ID，最多只需要移动32次指针（上面的while循环32次）就能找到结果，因为2^32=4294967296。
用二分法查找是因为前面使用了随机递增步长，如果递增步长设为1，则二分法可免，直接从 ID*30 就能一次性精准定位到索引文件中的位置。
下面是完整的代码，封装了一个ShortenUrl类：
using System;
using System.Linq;
using System.Web;
using System.IO;
using System.Text;
///
/// ShortenUrl 的摘要说明
///
public class ShortenUrl
{
const string Seq = "s9LFkgy5RovixI1aOf8UhdY3r4DMplQZJXPqebE0WSjBn7wVzmN2Gc6THCAKut";
private static string DataFile
{
get { return HttpContext.Current.Server.MapPath("/Url.db"); }
}
private static string IndexFile
{
get { return HttpContext.Current.Server.MapPath("/Url.idx"); }
}
///
/// 批量添加网址，按顺序返回Key。如果输入的一组网址中有不合法的元素，则返回数组的相同位置（下标）的元素将为null。
///
///
///
public static string[] AddUrl(string[] Url)
{
FileStream Index = new FileStream(IndexFile, FileMode.OpenOrCreate, FileAccess.ReadWrite);
FileStream Data = new FileStream(DataFile, FileMode.Append, FileAccess.Write);
Data.Position = Data.Length;
DateTime Now = DateTime.Now;
byte[] dt = BitConverter.GetBytes(Now.ToBinary());
int _Hits = 0;
byte[] Hits = BitConverter.GetBytes(_Hits);
string[] ResultKey = new string[Url.Length];
int seekSeek = unchecked((int)Now.Ticks);
Random seekRand = new Random(seekSeek);
string Host = HttpContext.Current.Request.Url.Host.ToLower();
byte[] Status = BitConverter.GetBytes(true);
//index: ID(8) + Begin(8) + Length(2) + Hits(4) + DateTime(8) = 30
for (int i = 0; i < Url.Length && i<1000; i++)
{
if (Url[i].ToLower().Contains(Host) || Url[i].Length ==0 || Url[i].Length > 4096) continue;
long Begin = Data.Position;
byte[] UrlData = Encoding.UTF8.GetBytes(Url[i]);
Data.Write(UrlData, 0, UrlData.Length);
byte[] buff = new byte[8];
long Last;
if (Index.Length >= 30) //读取上一条记录的ID
{
Index.Position = Index.Length - 30;
Index.Read(buff, 0, 8);
Index.Position += 22;
Last = BitConverter.ToInt64(buff, 0);
}
else
{
Last = 1000000; //起步ID，如果太小，生成的短网址会太短。
Index.Position = 0;
}
long RandKey = Last + (long)GetRnd(seekRand);
byte[] BeginData = BitConverter.GetBytes(Begin);
byte[] LengthData = BitConverter.GetBytes((Int16)(UrlData.Length));
byte[] RandKeyData = BitConverter.GetBytes(RandKey);
Index.Write(RandKeyData, 0, 8);
Index.Write(BeginData, 0, 8);
Index.Write(LengthData, 0, 2);
Index.Write(Hits, 0, Hits.Length);
Index.Write(dt, 0, dt.Length);
ResultKey[i] = Mixup(RandKey);
}
Data.Close();
Index.Close();
return ResultKey;
}
///
/// 按顺序批量解析Key，返回一组长网址。
///
///
///
public static string[] ParseUrl(string[] Key)
{
FileStream Index = new FileStream(IndexFile, FileMode.OpenOrCreate, FileAccess.ReadWrite);
FileStream Data = new FileStream(DataFile, FileMode.Open, FileAccess.Read);
byte[] buff = new byte[8];
long[] Ids = Key.Select(n => UnMixup(n)).ToArray();
string[] Result = new string[Ids.Length];
long _Right = (long)(Index.Length / 30) - 1;
for (int j = 0; j < Ids.Length; j++)
{
long Id = Ids[j];
long Left = 0;
long Right = _Right;
long Middle = -1;
while (Left <= Right)
{
Middle = (long)(Math.Floor((double)((Right + Left) / 2)));
if (Middle < 0) break;
Index.Position = Middle * 30;
Index.Read(buff, 0, 8);
long val = BitConverter.ToInt64(buff, 0);
if (val == Id) break;
if (val < Id)
{
Left = Middle + 1;
}
else
{
Right = Middle - 1;
}
}
string Url = null;
if (Middle != -1)
{
Index.Position = Middle * 30 + 8; //跳过ID
Index.Read(buff, 0, buff.Length);
long Begin = BitConverter.ToInt64(buff, 0);
Index.Read(buff, 0, buff.Length);
Int16 Length = BitConverter.ToInt16(buff, 0);
byte[] UrlTxt = new byte[Length];
Data.Position = Begin;
Data.Read(UrlTxt, 0, UrlTxt.Length);
int Hits = BitConverter.ToInt32(buff, 2);//跳过2字节的Length
byte[] NewHits = BitConverter.GetBytes(Hits + 1);//解析次数递增, 4字节
Index.Position -= 6;//指针撤回到Length之后
Index.Write(NewHits, 0, NewHits.Length);//覆盖老的Hits
Url = Encoding.UTF8.GetString(UrlTxt);
}
Result[j] = Url;
}
Data.Close();
Index.Close();
return Result;
}
///
/// 混淆id为字符串
///
///
///
private static string Mixup(long id)
{
string Key = Convert(id);
int s = 0;
foreach (char c in Key)
{
s += (int)c;
}
int Len = Key.Length;
int x = (s % Len);
char[] arr = Key.ToCharArray();
char[] newarr = new char[arr.Length];
Array.Copy(arr, x, newarr, 0, Len - x);
Array.Copy(arr, 0, newarr, Len - x, x);
string NewKey = "";
foreach (char c in newarr)
{
NewKey += c;
}
return NewKey;
}
///
/// 解开混淆字符串
///
///
///
private static long UnMixup(string Key)
{
int s = 0;
foreach (char c in Key)
{
s += (int)c;
}
int Len = Key.Length;
int x = (s % Len);
x = Len - x;
char[] arr = Key.ToCharArray();
char[] newarr = new char[arr.Length];
Array.Copy(arr, x, newarr, 0, Len - x);
Array.Copy(arr, 0, newarr, Len - x, x);
string NewKey = "";
foreach (char c in newarr)
{
NewKey += c;
}
return Convert(NewKey);
}
///
/// 10进制转换为62进制
///
///
///
private static string Convert(long id)
{
if (id < 62)
{
return Seq[(int)id].ToString();
}
int y = (int)(id % 62);
long x = (long)(id / 62);
return Convert(x) + Seq[y];
}
///
/// 将62进制转为10进制
///
///
///
private static long Convert(string Num)
{
long v = 0;
int Len = Num.Length;
for (int i = Len - 1; i >= 0; i--)
{
int t = Seq.IndexOf(Num[i]);
double s = (Len - i) - 1;
long m = (long)(Math.Pow(62, s) * t);
v += m;
}
return v;
}
///
/// 生成随机的0-9a-zA-Z字符串
///
///
public static string GenerateKeys()
{
string[] Chars = "0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,A,B,C,D,E,F,G,H,I,J,K,L,M,N,O,P,Q,R,S,T,U,V,W,X,Y,Z,a,b,c,d,e,f,g,h,i,j,k,l,m,n,o,p,q,r,s,t,u,v,w,x,y,z".Split(',');
int SeekSeek = unchecked((int)DateTime.Now.Ticks);
Random SeekRand = new Random(SeekSeek);
for (int i = 0; i < 100000; i++)
{
int r = SeekRand.Next(1, Chars.Length);
string f = Chars[0];
Chars[0] = Chars[r - 1];
Chars[r - 1] = f;
}
return string.Join("", Chars);
}
///
/// 返回随机递增步长
///
///
///
private static Int16 GetRnd(Random SeekRand)
{
Int16 Step = (Int16)SeekRand.Next(1, 11);
return Step;
}
}
本方案的优点：
把10进制的ID转换为62进制的字符，6位数的62进制字符容量为 62^6约为568亿，如果每次随机递增值为1~10（取平均值为5），6位字符的容量仍然能容纳113.6亿条！这个数据已经远远大于一般的数据库承受 能力。由于每次提交长网址采用Append方式写入，因此写入性能也不会差。在解析短网址时由于采用二分法查找，仅移动文件指针与读取8字节的缓存，性能 上依然非常优秀。
缺点：在高并发的情况下，可能会出现文件打开失败等IO异常，如果改用单线程的Node.js来实现，或许可以杜绝这种情况。