青訓營：簡易分布式爬蟲

一、項目介紹

該項目是一個簡易分布式爬蟲系統，以分布式思想為基礎，通過多節點協作的方式，將大規模的網頁抓取任務分解，從而高效、快速地獲取網絡數據。

項目地址：https://github.com/yanchengsi/distributed_crawler

三、項目實現

3.1 技術選型與相關開發文檔

一、場景分析

（一）要解決的問題

高效數據采集：需要從大量網頁中快速、準確地抓取目標數據，滿足數據需求方對數據及時性和完整性的要求。在面對海量網頁時，傳統單節點爬蟲效率低下，難以在規定時間內完成數據采集任務。

分布式任務管理：實現多節點協作，合理分配爬蟲任務，避免任務分配不均導致部分節點負載過高，而部分節點閑置的情況。同時，要確保任務的可靠分發與狀態跟蹤，保證每個任務都能得到妥善處理。

數據存儲與管理：對采集到的大量數據進行有效的存儲和管理，便于后續的數據處理、分析和查詢。需要保證數據的安全性和完整性，防止數據丟失或損壞。

系統穩定性與擴展性：系統應具備高穩定性，能夠長時間穩定運行，應對可能出現的網絡波動、節點故障等問題。同時，隨著業務規模的擴大，能夠方便地進行擴展，增加爬蟲節點或存儲資源。

（二）前提假設

數據規模假設：預計在項目運行初期，每天需要采集的數據量約為10GB，隨著業務的發展，數據量可能會以每月20%的速度增長。

硬件資源假設：假設每個爬蟲節點服務器的配置為8核CPU、16GB內存、1TB硬盤，網絡帶寬為100Mbps。存儲服務器配置為16核CPU、64GB內存、10TB硬盤，網絡帶寬為1Gbps。

網絡環境假設：項目運行在穩定的企業內部網絡環境中，網絡延遲較低且波動較小。但可能會受到外部網絡（如目標網站所在網絡）不穩定因素的影響。

數據類型假設：采集的數據主要為文本數據，包含少量圖片和視頻數據，數據結構相對較為規范。

（三）資源預估

存儲空間：根據數據規模假設，初期每天10GB的數據量，考慮到數據的存儲冗余和備份需求，預計初期需要500GB的存儲空間。隨著數據量的增長，每月需增加約100GB的存儲空間。

服務器數量：在項目初期，預計需要5臺爬蟲節點服務器和1臺存儲服務器。隨著業務發展，根據數據量增長和任務負載情況，適時增加爬蟲節點服務器和存儲服務器數量。

二、技術選型

（一）編程語言

選擇Python作為主要編程語言。Python具有豐富的第三方庫，如用于網絡請求的requests庫、用于數據處理的pandas庫、用于構建Web服務的Flask庫等，能夠大大提高開發效率。同時，Python語言簡潔易讀，便于團隊成員之間的協作開發和代碼維護。

（二）Web框架

采用Flask框架構建主節點的API服務。Flask是一個輕量級的Web框架，具有簡單易用、靈活可擴展的特點。通過Flask可以快速搭建出用于任務分配和狀態報告的API接口，滿足分布式爬蟲系統中主從節點之間的通信需求。

（三）消息隊列

選擇RabbitMQ作為消息隊列。RabbitMQ是一個開源的、高性能的消息代理軟件，支持多種消息協議，具有高可靠性、高擴展性和高可用性。在分布式爬蟲系統中，使用RabbitMQ可以實現任務的異步分發和結果的異步收集，解耦爬蟲任務的生產和消費過程，提高系統的整體性能和穩定性。

（四）數據存儲

數據采集階段：在數據采集過程中，對于臨時存儲采集到的數據，采用文件存儲方式（如FileStorage將數據存儲在data.json文件中）。這種方式簡單直接，適用于數據量較小、對讀寫性能要求不是特別高的場景。

數據長期存儲與管理：對于長期存儲和管理大量數據，選用MongoDB數據庫。MongoDB是一個面向文檔的NoSQL數據庫，具有靈活的數據模型、高擴展性和高讀寫性能。它能夠很好地適應爬蟲系統中數據結構多樣、數據量快速增長的特點，方便進行數據的插入、查詢和更新操作。

（五）輔助工具

代理池：使用自定義的ProxyPool工具。在爬蟲過程中，為了避免被目標網站封禁IP，需要使用代理IP。ProxyPool可以實現代理IP的獲取、驗證和管理，為爬蟲提供穩定可靠的代理IP資源。

Robots協議檢查器：利用RobotsChecker工具檢查目標網站的Robots協議。遵守Robots協議是爬蟲合法合規運行的基礎，RobotsChecker能夠根據目標網站的Robots協議規則，判斷是否可以對特定頁面進行爬取，避免違反網站規定。

三、相關開發文檔

（一）技術文檔

系統架構設計文檔：詳細描述分布式爬蟲系統的整體架構，包括主節點、從節點、消息隊列、數據存儲等各個組件的功能和交互關系。通過架構圖和文字說明，使開發人員對系統的整體框架有清晰的認識，便于進行后續的開發和維護工作。

模塊設計文檔：針對每個功能模塊（如URLManager、DataCrawler、DataStorage等），編寫詳細的模塊設計文檔。文檔內容包括模塊的功能概述、輸入輸出接口、內部實現邏輯、關鍵算法和數據結構等。這有助于開發人員深入理解每個模塊的功能，提高代碼開發的準確性和效率。

數據庫設計文檔：如果使用數據庫（如MongoDB）進行數據存儲，需要編寫數據庫設計文檔。文檔中應包含數據庫的架構設計、集合（表）結構設計、索引設計、數據存儲策略等內容。這對于保證數據庫的性能和數據的一致性非常重要。

（二）使用文檔

安裝部署文檔：提供詳細的項目安裝和部署步驟，包括Python環境的搭建、依賴庫的安裝、項目代碼的部署、消息隊列和數據庫的配置等。確保開發人員和運維人員能夠按照文檔順利完成項目的部署工作。

使用指南：編寫用戶使用指南，介紹如何啟動分布式爬蟲系統，如何配置爬蟲任務（如設置爬取的URL列表、爬取深度等參數），如何查看爬蟲任務的運行狀態和結果等。這有助于用戶快速上手使用分布式爬蟲系統。

（三）測試文檔

測試計劃文檔：制定詳細的測試計劃，包括測試目標、測試范圍、測試策略、測試資源安排、測試進度計劃等內容。明確測試的重點和難點，合理安排測試資源和時間，確保測試工作的順利進行。

測試用例文檔：根據項目的功能需求和設計文檔，編寫詳細的測試用例。測試用例應覆蓋系統的各個功能模塊和關鍵業務流程，包括功能測試、性能測試、兼容性測試等方面。通過執行測試用例，可以發現系統中存在的缺陷和問題，及時進行修復和優化。

3.2 架構設計

可以補充場景分析環節，明確要解決的問題和前提假設，比如預計0.5%的用戶屬于大V，粉絲很多，也會經常上傳視頻，當前架構的解決方案是xxx。

一、場景分析

（一）要解決的問題

高效大規模數據采集：互聯網上海量的網頁數據是本項目的采集目標，需快速、全面地獲取。傳統單節點爬蟲面對大規模數據時效率極低，無法滿足數據需求，且在采集過程中容易因網絡波動、網站反爬機制等問題中斷，導致數據采集不完整。

應對網站反爬策略：眾多網站設置了多種反爬機制，如IP限制、User - Agent檢測、驗證碼驗證等。爬蟲需具備應對這些反爬策略的能力，否則頻繁被封IP或禁止訪問，會嚴重影響數據采集工作。

分布式任務調度與協同：實現多節點的高效協作，合理分配爬蟲任務。避免出現任務分配不均的情況，防止部分節點負載過高而部分閑置，同時要確保任務在節點間可靠分發與狀態跟蹤，保障任務順利完成。

數據的有效存儲與管理：采集到的大量數據需進行妥善存儲和管理，方便后續處理、分析與查詢。要保證數據的安全性和完整性，避免數據丟失或損壞，且在數據量不斷增長的情況下，存儲系統仍能高效運行。

系統的高穩定性與擴展性：系統需長時間穩定運行，能應對網絡波動、節點故障等突發狀況。隨著業務發展，數據采集規模擴大，系統要便于擴展，可靈活增加爬蟲節點或存儲資源。

（二）前提假設

數據規模假設：預計初期每天需采集的數據量約為5GB，數據類型主要為網頁文本、少量圖片和鏈接信息。隨著業務拓展，數據量將以每月15%的速度增長。

硬件資源假設：每個爬蟲節點服務器配置為4核CPU、8GB內存、500GB硬盤，網絡帶寬為50Mbps。存儲服務器配置為8核CPU、16GB內存、2TB硬盤，網絡帶寬為100Mbps。

網絡環境假設：項目運行在相對穩定的網絡環境中，但可能受外部網絡（如目標網站所在網絡）不穩定因素影響，存在一定網絡延遲和丟包率。

網站反爬假設：假設約30%的目標網站存在一定程度的反爬機制，其中10%的網站反爬機制較為復雜，需要采用多種策略應對。

（三）當前架構解決方案

針對高效大規模數據采集：采用分布式爬蟲架構，多節點并行工作，提高數據采集效率。通過URL管理器統一管理待爬取URL，合理分配任務到各個爬蟲節點，實現高效的數據采集。

應對網站反爬策略：利用代理池獲取大量代理IP，定期更換IP地址，規避IP限制。同時，在請求頭中設置多樣化的User - Agent，模擬不同的訪問終端。對于驗證碼驗證，考慮引入第三方驗證碼識別服務或開發智能識別算法。

分布式任務調度與協同：使用消息隊列（如RabbitMQ）實現任務異步分發和結果異步收集。主節點將任務發送到消息隊列，從節點從隊列中獲取任務并執行，完成后將結果返回。主節點通過消息隊列監控任務狀態，進行任務重試和調度優化。

數據的有效存儲與管理：根據數據量和業務需求，初期采用文件存儲（如FileStorage將數據存儲在data.json文件中）進行臨時存儲，后期隨著數據量增長，切換到數據庫存儲（如MongoDB或MySQL）。MongoDB適合處理海量、結構靈活的數據，MySQL適合對數據一致性和事務性要求較高的場景。利用數據庫的索引、分區等技術，提高數據存儲和查詢性能。

系統的高穩定性與擴展性：在系統設計上，各個模塊之間相對獨立，通過接口進行交互。當某個節點出現故障時，其他節點可以繼續工作，消息隊列會暫存任務，待故障節點恢復后重新分配任務。如需擴展系統，只需增加爬蟲節點服務器和存儲服務器，調整相關配置即可。

二、架構設計

（一）整體架構概述

本分布式爬蟲系統主要由主節點、從節點、URL管理器、消息隊列、數據采集模塊、數據解析模塊、數據存儲模塊和輔助工具（代理池、Robots協議檢查器）組成。各部分協同工作，實現數據的高效采集、處理和存儲。

（二）模塊設計

主節點：作為整個系統的核心控制單元，負責初始化任務隊列，將種子URL添加到URL管理器中。通過Flask框架搭建API服務，提供任務分配接口（如/get_task）和任務狀態報告接口（如/report_status）。接收從節點的任務狀態報告，根據任務執行情況調整任務分配策略，確保任務的有效調度。

從節點：從消息隊列中獲取爬蟲任務，調用數據采集模塊、數據解析模塊和數據存儲模塊完成任務。數據采集模塊負責根據URL獲取網頁內容，數據解析模塊對采集到的網頁內容進行解析，提取有用信息，數據存儲模塊將解析后的數據保存到指定存儲介質。從節點執行完任務后，將任務狀態（成功或失敗）通過消息隊列或API報告給主節點。

URL管理器（URLManager）：使用Redis數據庫存儲URL。負責管理待爬取URL集合和已爬取URL集合。提供添加種子URL、獲取待爬取URL、添加新發現URL、獲取已訪問URL等功能。利用Redis的集合數據結構，確保URL的唯一性和高效的添加、查詢操作。

消息隊列（如RabbitMQ）：在主節點和從節點之間傳遞任務和任務結果。主節點將任務發送到任務隊列（如crawler_tasks），從節點從任務隊列中獲取任務進行處理。從節點完成任務后，將結果發送到結果隊列（如crawler_results），主節點從結果隊列獲取任務狀態，實現任務的異步處理和解耦。

數據采集模塊（DataCrawler）：從URL管理器獲取待爬取URL，根據配置決定是否使用代理IP訪問目標網站。檢查目標網站的Robots協議，確保合法爬取。獲取網頁內容后，傳遞給數據解析模塊，并根據任務執行情況標記URL為已訪問或失敗。

數據解析模塊（DataParser）：對采集到的網頁內容進行解析，提取頁面標題、正文、元數據、圖片鏈接、頁面鏈接等信息。提供多種解析方法，適應不同類型網頁的解析需求，確保解析結果的準確性和完整性。

數據存儲模塊（DataStorage）：提供多種存儲實現方式，如文件存儲（FileStorage）、MongoDB存儲（MongoDBStorage）和MySQL存儲（MySQLStorage）。根據項目需求和數據特點選擇合適的存儲方式，負責將解析后的數據保存到相應存儲介質中，并提供數據查詢和管理功能。

輔助工具

代理池（ProxyPool）：負責管理代理IP資源，提供獲取代理IP的接口。定期檢查代理IP的可用性，剔除無效代理IP，確保數據采集模塊使用的代理IP有效，提高爬蟲的抗反爬能力。

Robots協議檢查器（RobotsChecker）：根據目標網站的Robots協議，檢查是否允許爬取特定URL。獲取Robots協議中規定的爬取延遲時間，控制爬蟲的訪問頻率，遵守網站的訪問規則，避免過度爬取。

（三）模塊交互流程

主節點啟動時，將種子URL添加到URL管理器中，并初始化消息隊列。

從節點啟動后，持續監聽消息隊列中的任務。當有任務時，從URL管理器獲取待爬取URL。

數據采集模塊使用代理IP（若配置啟用），根據Robots協議檢查結果訪問目標網站，獲取網頁內容。

采集到的網頁內容傳遞給數據解析模塊，解析提取相關信息。

解析后的數據由數據存儲模塊保存到指定存儲介質。

數據采集模塊根據任務執行情況標記URL狀態，并將任務結果（成功或失敗）通過消息隊列報告給主節點。

主節點根據任務結果調整任務分配策略，繼續分配新任務，循環執行上述流程，直至完成所有任務。

3.3 項目代碼介紹

主節點 API 代碼（master_api.py）：基于 Flask 框架構建。/get_task接口用于從URLManager獲取待爬取 URL 并返回；/report_status接口接收爬蟲任務狀態報告，根據狀態調用URLManager相應方法標記 URL 狀態，日志記錄狀態報告信息。主程序啟動 Flask 應用，監聽0.0.0.0:5000。

消息隊列操作代碼（mq_operations.py）：借助pika庫與 RabbitMQ 交互。send_task_to_queue將 URL 任務發送到crawler_tasks隊列；receive_task_from_queue從隊列獲取任務，實例化相關類執行爬取，根據結果調用send_result_to_queue將任務狀態發送到crawler_results隊列。

主程序代碼（newMain.py）：使用argparse處理命令行參數。main函數根據is_master參數區分主從節點邏輯，目前主從節點邏輯部分暫未實現。實例化多個爬蟲相關類后調用data_crawler.crawl()執行爬蟲操作。

四、測試結果

功能測試

測試用例

測試master_api.py中/get_task接口：準備一個有等待 URL 的URLManager實例場景，發起 GET 請求到/get_task，預期返回包含有效 URL 的 JSON 數據；再準備URLManager中無等待 URL 的場景，請求后預期返回{"task": null}。

測試master_api.py中/report_status接口：模擬向/report_status發送 POST 請求，請求體分別設置status為success和failed，同時攜帶一個已存在于URLManager中的 URL，查看URLManager中對應 URL 的狀態是否按預期更新，并且檢查日志是否正確記錄狀態報告信息。

測試mq_operations.py消息隊列操作：使用消息隊列客戶端工具向crawler_tasks隊列發送一個測試 URL 任務，觀察receive_task_from_queue函數是否能正確獲取任務并調用DataCrawler進行爬取，同時檢查crawler_results隊列是否收到正確的任務狀態消息。

測試newMain.py主程序：分別使用--master參數和不使用該參數運行程序，檢查是否能按預期進入主節點或從節點邏輯（盡管目前部分邏輯未實現，但可檢查程序流程是否正確），并且觀察DataCrawler的crawl方法是否能被正確調用。

測試結果分析：如果各接口和函數按照測試用例預期執行，如接口返回正確數據、狀態更新無誤、消息隊列正常通信、主程序流程正確，那么功能測試通過。若出現如接口返回錯誤數據、狀態未更新、消息丟失、程序崩潰等問題，則功能測試不通過，需根據錯誤提示和日志信息排查代碼錯誤，如模塊導入問題、函數邏輯錯誤、配置錯誤等。

性能測試

性能分析報告：在測試環境中模擬多任務并發場景，向crawler_tasks隊列批量發送 URL 任務，使用性能測試工具（如 JMeter 等）監控系統性能。記錄系統響應時間，包括從任務發送到receive_task_from_queue獲取任務的時間、任務處理完成并返回結果的時間；統計系統吞吐量，即單位時間內處理的任務數量；監控服務器資源利用率，如 CPU、內存、網絡帶寬等。如果響應時間過長，可能是消息隊列處理速度慢、DataCrawler處理任務效率低；吞吐量低可能是系統資源瓶頸、任務處理邏輯復雜導致；資源利用率過高則表明系統在當前配置下無法高效處理任務。

可優化點：若消息隊列成為性能瓶頸，可考慮優化消息隊列配置，如增加隊列容量、優化消息存儲方式，或更換更高效的消息隊列系統。若DataCrawler處理任務慢，檢查handle_crawl方法中網絡請求、數據解析、存儲操作等環節，優化代碼邏輯，如使用異步請求提高網絡請求效率、優化數據解析算法、采用更高效的存儲方式（如數據庫索引優化、批量存儲等）。針對系統資源利用率高的問題，可進行硬件升級，如增加內存、更換高性能 CPU，或優化代碼減少資源消耗，如合理釋放不再使用的對象資源、優化算法減少計算量。

五、Demo 演示視頻 （必填）

項目并沒有完成很好，運行時總是bug不斷，報錯。明明有module，可還是運行不了。

[Screen Recording 2025-03-05 213351.mp4]

六、項目總結與反思