之前我們在討論的是分布式爬蟲如何實現增量爬取。增量爬蟲的目標是只爬取新產生或發生變化的頁面，避免重復抓取，以節省資源和時間。
在分布式環境下，增量爬蟲的實現需要考慮多個爬蟲節點之間的協調和去重。
另一種思路：將增量判斷放在調度中心，爬蟲節點只負責抓取。即調度中心維護URL的狀態，當需要抓取時（新URL或需要更新），才將URL分發給爬蟲節點。
所以說，實現分布式爬蟲的增量爬取，關鍵在于高效去重、狀態同步和更新檢測。以下就是我整理的核心方案和技術要點：
一、增量爬取核心思路
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只抓取新內容/更新內容
- 新URL（未爬過的頁面）
- 已爬URL但內容更新（如新聞更新、商品價格變動）
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避免重復爬取
- 分布式環境下需全局去重（多個爬蟲節點共享狀態）
二、技術實現方案
1. URL去重（識別新頁面）
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布隆過濾器（Bloom Filter）
- 內存占用低，適合海量URL判重（存在輕微誤判率）。
- 工具：RedisBloom、PyBloom。
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分布式鍵值存儲
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用Redis記錄已爬URL（
SET或HyperLogLog）。 -
示例代碼（Redis檢查URL）：
import redis r = redis.Redis(host='redis-cluster', port=6379)def is_url_new(url):if r.sadd("crawled_urls", url) == 1: # 成功添加說明是新URLreturn Truereturn False
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持久化存儲
- 數據庫（如MySQL）存儲URL + 時間戳，適合精確去重。
2. 內容更新檢測（識別頁面變更）
- 哈希比對
- 對頁面內容計算哈希值（如MD5），存儲哈希值與URL關聯。
- 重新爬取時對比新老哈希值。
- HTTP緩存機制
- 請求頭添加
If-Modified-Since（時間戳）或ETag。 - 若服務端返回
304 Not Modified，跳過下載。
- 請求頭添加
- 版本號/時間戳
- 某些網站API返回數據的更新時間（如
last_updated字段）。
- 某些網站API返回數據的更新時間（如
3. 分布式協同
- 中央任務隊列
- 所有爬蟲節點從同一隊列（如RabbitMQ/Kafka）獲取任務。
- 隊列只推送未爬取或需更新的URL。
- 分布式鎖
- 更新共享狀態（如Redis中的URL記錄）時用RedLock避免沖突。
- 統一狀態存儲
- 使用Redis/數據庫存儲全局爬取狀態（URL、哈希值、時間戳）。
三、架構設計示例
- 調度中心
- 管理初始URL、解析新URL、檢查更新。
- 向任務隊列分發URL。
- 爬蟲節點
- 從隊列消費URL，下載頁面。
- 計算內容哈希，與存儲的舊值比對。
- 若內容更新，推送新數據到存儲層。
- 存儲層
- Redis：存儲URL集合、內容哈希、布隆過濾器。
- 數據庫：持久化存儲最終數據。
四、優化策略
- 增量頻率控制
- 對頻繁更新的網站設置短間隔（如每10分鐘檢測一次）。
- 靜態網站可延長檢測周期（如1天）。
- 容錯機制
- 失敗URL重試隊列（指數退避重試）。
- 分布式事務保證狀態一致性。
- 去重壓縮
- 對URL進行標準化（去除參數、歸一化）。
- 存儲URL哈希而非原始URL（節省空間）。
五、工具推薦
- 爬蟲框架：Scrapy + Scrapy-Redis（分布式支持）。
- 存儲：Redis（去重）、MySQL/PostgreSQL（結構化數據）。
- 消息隊列：RabbitMQ、Kafka、Redis Streams。
- 布隆過濾器：RedisBloom、
pybloom-live。
六、偽代碼流程
# 爬蟲節點邏輯
def crawl(url):# 1. 檢查URL是否已爬（Redis去重）if not is_url_new(url):return# 2. 發送請求（帶If-Modified-Since/ETag）headers = {"If-Modified-Since": last_crawled_time(url)}response = requests.get(url, headers=headers)# 3. 處理響應if response.status_code == 304:return # 內容未更新elif response.status_code == 200:content = response.textnew_hash = md5(content)# 4. 比對內容哈希if new_hash != old_hash(url): save_data(content) # 存儲新數據update_hash(url, new_hash) # 更新哈希值# 5. 解析新鏈接加入隊列for new_url in extract_links(content):push_to_queue(new_url)
總結：
分布式增量爬蟲 = 全局去重（布隆過濾器/Redis） + 內容更新檢測（哈希/HTTP緩存） + 任務協同（消息隊列）。關鍵在于通過共享存儲實現多節點狀態同步，這樣我們才能確保高效識別新內容與變更。
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