Pinterest 工程师开发了一套名为“最小重要查询参数集”（MIQPS）的 URL 标准化系统，旨在优化其大规模数据采集管道中的内容去重处理。该系统用于判断哪些 URL 查询参数会影响页面标识并且应该予以保留，哪些可以视为非必要参数并且可以安全地移除。其目标是在保持数据采集准确性的同时，减少数百万个域名中重复内容的处理工作。

该系统部署于 Pinterest 的内容采集基础设施中，负责处理来自各类商家和发布商网站的 URL。其中许多 URL 指向同一底层页面，但因为包含不同的跟踪参数、活动标识符、会话令牌及其他查询字符串变量而存在差异。尽管下游系统最终能够检测到重复内容，但每个 URL 变体仍然会产生独立的抓取、渲染和索引成本，这在规模比较大时会增加基础设施的开销。

多个带有不同查询参数的 URL 均指向同一底层产品（图片来源： Pinterest 博客）

在 LinkedIn 上的一篇博文中，Pinterest 软件工程师 Shanhai Liao 着重说明了该问题的严重性：

这个问题看上去微不足道，但当你像 Pinterest 这样运营在数百万个商家域名上时，它们的 URL 规范千差万别，问题就会变得十分棘手。静态白名单只适用于主流平台，对于长尾场景，我们需要更智能的解决方案。

为解决这一问题，MIQPS 取代了传统的基于规则的 URL 规范化方法。传统方法依赖于人工维护的白名单、黑名单或特定于域的启发式规则。对于 URL 结构不一致的异构长尾域名，这些方法难以实现规模化应用。相反，MIQPS 采用数据驱动的方法，通过评估移除查询参数是否会改变页面渲染内容来判断。如果内容变化超过预设阈值，该参数将被归类为重要参数并予以保留；否则便视为噪声并在规范化过程中将其移除。

该系统的运作原理是：首先从 Pinterest 的数据采集管道中收集大量的 URL，并根据查询参数的模式对其进行分组。随后，该系统渲染页面并生成内容指纹，比较移除单个参数所产生的影响。这使得该系统能够基于观察到的内容行为来推断参数的重要性，而非依赖预定义的规则或规范标签等元数据。Pinterest 指出，规范标签往往缺失、不一致，或混入了跟踪参数，因此无法作为大规模去重工作的可靠依据。

端到端系统架构 （图片来源： Pinterest 博客）

MIQPS 使用一组可调参数来控制不匹配阈值和最小样本量。为了提高效率，它采用了早期退出逻辑：经过有限次测试后，如果不匹配率超过阈值，便停止评估，从而避免不必要的页面渲染。此外，当数据不足时，它会采用保守的默认设置，将参数视为非中立参数。输出结果是一个参数重要性映射，存储在配置服务中，可以在运行时与静态规则一同应用。MIQPS 通过异常检测机制进行保护，它会拒绝导致重要参数降级的更新，同时可以安全地向非中立参数集添加新参数。

该架构将离线分析与运行时处理分离。耗时的内容渲染和参数评估在离线环境中进行，而运行时系统在处理 URL 时应用预先计算好的规则。Pinterest 指出，通常来说，URL 结构演变缓慢，因此，对于大规模数据摄取系统而言，离线计算是在数据时效性、成本和运维复杂性之间的一种务实的权衡。

原文链接：https://www.infoq.com/news/2026/06/pinterest-miqps-url-dedup/