分布式爬虫框架 -- 架构设计

蔚落 2021-12-12 17:39 372阅读 0赞

# **前言：** #

在爬虫的开发过程中，有些业务场景需要同时抓取几百个甚至上千个网站，此时就需要一个支持多爬虫的框架。在设计时应该要注意以下几点：

1.  代码复用，功能模块化。如果针对每个网站都写一个完整的爬虫，那其中必定包含了许多重复的工作，不仅开发效率不高，而且到后期整个爬虫项目会变得臃肿、难以管理。
2.  易扩展。多爬虫框架，这最直观的需求就是方便扩展，新增一个待爬的目标网站，我只需要写少量 必要的内容（如抓取规则、解析规则、入库规则），这样最快 最好。
3.  健壮性、可维护性。这么多网站同时抓取，报错的概率更大，例如断网、中途被防爬、爬到“脏数据”等等。所以必须要做好日志监控，能实时监控爬虫系统的状态，能准确、详细地定位报错信息；另外要做好各种异常处理，如果你放假回来发现爬虫因为一个小问题已经挂掉了，那你会因为浪费了几天时间而可惜的（虽然事实上我个人会不时地远程查看爬虫状态）。
4.  分布式。多网站抓取，数据量一般也比较大，可分布式扩展，这也是必需的功能了。分布式，需要注意做好消息队列，做好多结点统一去重。
5.  爬虫优化。这就是大话题了，但最基本的，框架应该要基于异步，或者使用协程+多进程。
6.  架构简明，要方便以后未知功能模块的添加。

需求如上，说的已经很清楚了。下面介绍一种架构设计，是去年做的了，现在分享一下。具体的代码实现就暂不公开了。

# **正文：** #

以下将通过解释两张图来说明架构的设计思想。  
![分布式多爬虫框架1][1]

1.  框架主要分成两部分：下载器Downloader和解析器Analyzer。Downloader负责抓取网页，Analyzer负责解析网页并入库。两者之间依靠消息队列MQ进行通信，两者可以分布在不同机器，也可分布在同一台机器。两者的数量也是灵活可变的，例如可能有五台机在做下载、两台机在做解析，这都是可以根据爬虫系统的状态及时调整的。
2.  从上图可以看到MQ有两个管道：`HTML/JS文件`和`待爬种子`。**Downloader**从`待爬种子`里拿到一条种子，根据种子信息调用相应的抓取模块进行网页抓取，然后存入`HTML/JS文件`这个通道；**Analyzer**从`HTML/JS文件`里拿到一条网页内容，根据里面的信息调用相应的解析模块进行解析，将目标字段入库，需要的话还会解析出新的待爬种子加入MQ。
3.  可以看到Downloader是包含User-Agent池、Proxy池、Cookie池的，可以适应复杂网站的抓取。
4.  模块的调用使用工厂模式。

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![分布式多爬虫框架2][2]

1.  这张图是上张图的另一种表述。
2.  Htmls队列和Seed是队列可以独立分开，甚至数量也可以多开，之间没有联系。完全可以灵活地根据爬虫状态和硬件环境作调整。另外8G的内容可以让Redis作为Seeds队列存放5~8千万个种子。
3.  分布式爬虫非常关键的一点：去重。可以看到多个解析器Analyzer共用一个去重队列，才能够保证数据的统一不重复。去重队列可以放在一台机上。基于Redis实现了Bloomfilter算法（详细见[《基于Redis的Bloomfilter去重（附Python代码）》][Redis_Bloomfilter_Python]），理论上8G的内存可以满足30亿条URL的去重，如果允许漏失概率再大点的话能去重更多。

# **结语：** #

要写一个支持分布式、多爬虫的框架，具体的实现上还是有一定难度的。在实现主要功能以外，还要注意做到代码严谨 规范，爬虫高效 健壮的要求。做完这些以后，你定会成长不少！

今天就分享这些，欢迎交流！

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[1]: /images/20211210/258eaa2cfba648739d4931e37f2d7dc3.png
[2]: /images/20211210/ca113fa0abe046ff818575dc5131dfe8.png
[Redis_Bloomfilter_Python]: http://blog.csdn.net/bone_ace/article/details/53107018
[http_blog.csdn.net_bone_ace_article_details_55000416]: http://blog.csdn.net/bone_ace/article/details/55000416