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Java多線程爬蟲及分布式爬蟲架構(gòu)

更新時間:2020-01-09 16:08:05 來源:動力節(jié)點 瀏覽2612次


  在我們調(diào)試爬蟲程序的時候,單線程爬蟲沒什么問題,但是當(dāng)我們在線上環(huán)境使用單線程爬蟲程序去采集網(wǎng)頁時,單線程就暴露出了兩個致命的問題:


Java 多線程爬蟲及分布式爬蟲架構(gòu)


  采集效率特別慢,單線程之間都是串行的,下一個執(zhí)行動作需要等上一個執(zhí)行完才能執(zhí)行


  對服務(wù)器的CUP等利用率不高,想想我們的服務(wù)器都是 8核16G,32G 的只跑一個線程會不會太浪費啦


  線上環(huán)境不可能像我們本地測試一樣,不在乎采集效率,只要能正確提取結(jié)果就行。在這個時間就是金錢的年代,不可能給你時間去慢慢的采集,所以單線程爬蟲程序是行不通的,我們需要將單線程改成多線程的模式,來提升采集效率和提高計算機利用率。


  多線程的爬蟲程序設(shè)計比單線程就要復(fù)雜很多,但是與其他業(yè)務(wù)在高并發(fā)下要保證數(shù)據(jù)安全又不同,多線程爬蟲在數(shù)據(jù)安全上到要求不是那么的高,因為每個頁面都可以被看作是一個獨立體。要做好多線程爬蟲就必須做好兩點:第一點就是統(tǒng)一的待采集 URL 維護,第二點就是 URL 的去重, 下面我們簡單的來聊一聊這兩點。


  維護待采集的 URL


  多線程爬蟲程序就不能像單線程那樣,每個線程獨自維護這自己的待采集 URL,如果這樣的話,那么每個線程采集的網(wǎng)頁將是一樣的,你這就不是多線程采集啦,你這是將一個頁面采集的多次?;谶@個原因我們就需要將待采集的 URL 統(tǒng)一維護,每個線程從統(tǒng)一 URL 維護處領(lǐng)取采集 URL ,完成采集任務(wù),如果在頁面上發(fā)現(xiàn)新的 URL 鏈接則添加到 統(tǒng)一 URL 維護的容器中。下面是幾種適合用作統(tǒng)一 URL 維護的容器:


  JDK 的安全隊列,例如 LinkedBlockingQueue


  高性能的 NoSQL,比如 Redis、Mongodb


  MQ 消息中間件


  URL 的去重


  URL 的去重也是多線程采集的關(guān)鍵一步,因為如果不去重的話,那么我們將采集到大量重復(fù)的 URL,這樣并沒有提升我們的采集效率,比如一個分頁的新聞列表,我們在采集第一頁的時候可以得到 2、3、4、5 頁的鏈接,在采集第二頁的時候又會得到 1、3、4、5 頁的鏈接,待采集的 URL 隊列中將存在大量的列表頁鏈接,這樣就會重復(fù)采集甚至進入到一個死循環(huán)當(dāng)中,所以就需要 URL 去重。URL 去重的方法就非常多啦,下面是幾種常用的 URL 去重方式:


  將 URL 保存到數(shù)據(jù)庫進行去重,比如 redis、MongoDB


  將 URL 放到哈希表中去重,例如 hashset


  將 URL 經(jīng)過 MD5 之后保存到哈希表中去重,相比于上面一種,能夠節(jié)約空間


  使用 布隆過濾器(Bloom Filter)去重,這種方式能夠節(jié)約大量的空間,就是不那么準確。


  關(guān)于多線程爬蟲的兩個核心知識點我們都知道啦,下面我畫了一個簡單的多線程爬蟲架構(gòu)圖,如下圖所示:


Java 多線程爬蟲及分布式爬蟲架構(gòu)


  分布式爬蟲架構(gòu)


  分布式爬蟲架構(gòu)是一個大型采集程序才需要使用的架構(gòu),一般情況下使用單機多線程就可以解決業(yè)務(wù)需求,反正我是沒有分布式爬蟲項目的經(jīng)驗,所以這一塊我也沒什么可以講的,但是我們作為技術(shù)人員,我們需要對技術(shù)保存熱度,雖然不用,但是了解了解也無妨,我查閱了不少資料得出了如下結(jié)論:


  分布式爬蟲架構(gòu)跟我們多線程爬蟲架構(gòu)在思路上來說是一樣的,我們只需要在多線程的基礎(chǔ)上稍加改進就可以變成一個簡單的分布式爬蟲架構(gòu)。因為分布式爬蟲架構(gòu)中爬蟲程序部署在不同的機器上,所以我們待采集的 URL 和 采集過的 URL 就不能存放在爬蟲程序機器的內(nèi)存中啦,我們需要將它統(tǒng)一在某臺機器上維護啦,比如存放在 Redis 或者 MongoDB 中,每臺機器都從這上面獲取采集鏈接,而不是從 LinkedBlockingQueue 這樣的內(nèi)存隊列中取鏈接啦,這樣一個簡單的分布式爬蟲架構(gòu)就出現(xiàn)了,當(dāng)然這里面還會有很多細節(jié)問題,因為我沒有分布式架構(gòu)的經(jīng)驗


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