mylove136 · 627浏览 · 发布于2019-10-16
我们简单的聊反爬虫策略和反反爬虫方法，主要针对的是 IP 被封及其对应办法。前面几篇文章我们把爬虫相关的基本知识都讲的差不多啦。这一篇我们来聊一聊爬虫架构相关的内容。
前面几章内容我们的爬虫程序都是单线程，在我们调试爬虫程序的时候，单线程爬虫没什么问题，但是当我们在线上环境使用单线程爬虫程序去采集网页时，单线程就暴露出了两个致命的问题：
采集效率特别慢，单线程之间都是串行的，下一个执行动作需要等上一个执行完才能执行
对服务器的CUP等利用率不高，想想我们的服务器都是 8核16G，32G 的只跑一个线程会不会太浪费啦
线上环境不可能像我们本地测试一样，不在乎采集效率，只要能正确提取结果就行。在这个时间就是金钱的年代，不可能给你时间去慢慢的采集，所以单线程爬虫程序是行不通的，我们需要将单线程改成多线程的模式，来提升采集效率和提高计算机利用率。
多线程的爬虫程序设计比单线程就要复杂很多，但是与其他业务在高并发下要保证数据安全又不同，多线程爬虫在数据安全上到要求不是那么的高，因为每个页面都可以被看作是一个独立体。要做好多线程爬虫就必须做好两点：第一点就是统一的待采集 URL 维护，第二点就是 URL 的去重， 下面我们简单的来聊一聊这两点。
维护待采集的 URL
多线程爬虫程序就不能像单线程那样，每个线程独自维护这自己的待采集 URL，如果这样的话，那么每个线程采集的网页将是一样的，你这就不是多线程采集啦，你这是将一个页面采集的多次。基于这个原因我们就需要将待采集的 URL 统一维护，每个线程从统一 URL 维护处领取采集 URL ，完成采集任务，如果在页面上发现新的 URL 链接则添加到 统一 URL 维护的容器中。下面是几种适合用作统一 URL 维护的容器：
JDK 的安全队列，例如 LinkedBlockingQueue
高性能的 NoSQL，比如 Redis、Mongodb
MQ 消息中间件
URL 的去重
URL 的去重也是多线程采集的关键一步，因为如果不去重的话，那么我们将采集到大量重复的 URL，这样并没有提升我们的采集效率，比如一个分页的新闻列表，我们在采集第一页的时候可以得到 2、3、4、5 页的链接，在采集第二页的时候又会得到 1、3、4、5 页的链接，待采集的 URL 队列中将存在大量的列表页链接，这样就会重复采集甚至进入到一个死循环当中，所以就需要 URL 去重。URL 去重的方法就非常多啦，下面是几种常用的 URL 去重方式：
将 URL 保存到数据库进行去重，比如 redis、MongoDB
将 URL 放到哈希表中去重，例如 hashset
将 URL 经过 MD5 之后保存到哈希表中去重，相比于上面一种，能够节约空间
使用 布隆过滤器（Bloom Filter）去重，这种方式能够节约大量的空间，就是不那么准确。
关于多线程爬虫的两个核心知识点我们都知道啦，下面我画了一个简单的多线程爬虫架构图，如下图所示：
上面我们主要了解了多线程爬虫的架构设计，接下来我们不妨来试试 Java 多线程爬虫，我们以采集虎扑新闻为例来实战一下 Java 多线程爬虫，Java 多线程爬虫中设计到了 待采集 URL 的维护和 URL 去重，由于我们这里只是演示，所以我们就使用 JDK 内置的容器来完成，我们使用 LinkedBlockingQueue 作为待采集 URL 维护容器，HashSet 作为 URL 去重容器。下面是 Java 多线程爬虫核心代码，详细代码以上传 GitHub，地址在文末：
/**
* 多线程爬虫
*/
public
class
ThreadCrawler
implements
Runnable
{
// 采集的文章数
private
final
AtomicLong pageCount =
new
AtomicLong(
0
);
// 列表页链接正则表达式
public
static
final
String URL_LIST =
"https://voice.hupu.com/nba"
;
protected
Logger logger = LoggerFactory.getLogger(getClass());
// 待采集的队列
LinkedBlockingQueue<String> taskQueue;
// 采集过的链接列表
HashSet<String> visited;
// 线程池
CountableThreadPool threadPool;
/**
*
*
@param
url 起始页
*
@param
threadNum 线程数
*
@throws
InterruptedException
*/
public
ThreadCrawler
(String url,
int
threadNum)
throws
InterruptedException
{
this
.taskQueue =
new
LinkedBlockingQueue<>();
this
.threadPool =
new
CountableThreadPool(threadNum);
this
.visited =
new
HashSet<>();
// 将起始页添加到待采集队列中
this
.taskQueue.put(url);
}
@Override
public
void
run
()
{
logger.info(
"Spider started!"
);
while
(!Thread.currentThread().isInterrupted()) {
// 从队列中获取待采集 URL
final
String request = taskQueue.poll();
// 如果获取 request 为空，并且当前的线程采已经没有线程在运行
if
(request ==
null
) {
if
(threadPool.getThreadAlive() ==
0
) {
break
;
}
}
else
{
// 执行采集任务
threadPool.execute(
new
Runnable() {
@Override
public
void
run
()
{
try
{
processRequest(request);
}
catch
(Exception e) {
logger.error(
"process request "
+ request +
" error"
, e);
}
finally
{
// 采集页面 +1
pageCount.incrementAndGet();
}
}
});
}
}
threadPool.shutdown();
logger.info(
"Spider closed! {} pages downloaded."
, pageCount.get());
}
/**
* 处理采集请求
*
@param
url
*/
protected
void
processRequest
(String url)
{
// 判断是否为列表页
if
(url.matches(URL_LIST)) {
// 列表页解析出详情页链接添加到待采集URL队列中
processTaskQueue(url);
}
else
{
// 解析网页
processPage(url);
}
}
/**
* 处理链接采集
* 处理列表页，将 url 添加到队列中
*
*
@param
url
*/
protected
void
processTaskQueue
(String url)
{
try
{
Document doc = Jsoup.connect(url).get();
// 详情页链接
Elements elements = doc.select(
" div.news-list > ul > li > div.list-hd > h4 > a"
);
elements.stream().forEach((element -> {
String request = element.attr(
"href"
);
// 判断该链接是否存在队列或者已采集的 set 中，不存在则添加到队列中
if
(!visited.contains(request) && !taskQueue.contains(request)) {
try
{
taskQueue.put(request);
}
catch
(InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}));
// 列表页链接
Elements list_urls = doc.select(
"div.voice-paging > a"
);
list_urls.stream().forEach((element -> {
String request = element.absUrl(
"href"
);
// 判断是否符合要提取的列表链接要求
if
(request.matches(URL_LIST)) {
// 判断该链接是否存在队列或者已采集的 set 中，不存在则添加到队列中
if
(!visited.contains(request) && !taskQueue.contains(request)) {
try
{
taskQueue.put(request);
}
catch
(InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}));
}
catch
(Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
/**
* 解析页面
*
*
@param
url
*/
protected
void
processPage
(String url)
{
try
{
Document doc = Jsoup.connect(url).get();
String title = doc.select(
"body > div.hp-wrap > div.voice-main > div.artical-title > h1"
).first().ownText();
System.out.println(Thread.currentThread().getName() +
" 在 "
+
new
Date() +
" 采集了虎扑新闻 "
+ title);
// 将采集完的 url 存入到已经采集的 set 中
visited.add(url);
}
catch
(IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
public
static
void
main
(String[] args)
{
try
{
new
ThreadCrawler(
"https://voice.hupu.com/nba"
,
5
).run();
}
catch
(InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}我们用 5 个线程去采集虎扑新闻列表页看看效果如果？运行该程序，得到如下结果：
结果中可以看出，我们启动了 5 个线程采集了 61 页页面，一共耗时 2 秒钟，可以说效果还是不错的，我们来跟单线程对比一下，看看差距有多大？我们将线程数设置为 1 ，再次启动程序，得到如下结果：
可以看出单线程采集虎扑 61 条新闻花费了 7 秒钟，耗时差不多是多线程的 4 倍，你想想这可只是 61 个页面，页面更多的话，差距会越来越大，所以多线程爬虫效率还是非常高的。
分布式爬虫架构
分布式爬虫架构是一个大型采集程序才需要使用的架构，一般情况下使用单机多线程就可以解决业务需求，反正我是没有分布式爬虫项目的经验，所以这一块我也没什么可以讲的，但是我们作为技术人员，我们需要对技术保存热度，虽然不用，但是了解了解也无妨，我查阅了不少资料得出了如下结论：
分布式爬虫架构跟我们多线程爬虫架构在思路上来说是一样的，我们只需要在多线程的基础上稍加改进就可以变成一个简单的分布式爬虫架构。因为分布式爬虫架构中爬虫程序部署在不同的机器上，所以我们待采集的 URL 和 采集过的 URL 就不能存放在爬虫程序机器的内存中啦，我们需要将它统一在某台机器上维护啦，比如存放在 Redis 或者 MongoDB 中，每台机器都从这上面获取采集链接，而不是从 LinkedBlockingQueue 这样的内存队列中取链接啦，这样一个简单的分布式爬虫架构就出现了，当然这里面还会有很多细节问题，因为我没有分布式架构的经验，我也无从说起，如果你有兴趣的话，欢迎交流。
源码下载链接：点击下载
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