|
手把手教你写网络爬虫（6）
作者：拓海 (https://github.com/tuohai666)
摘要：从零开始写爬虫，初学者的速成指南！
封面：
下面是一个超级计算机的排行榜，如果我们能拥有其中任意一个，那么我们就不需要搞什么分布式系统。可是我们买不起，即使买得起，也交不起电费，所以我们只好费脑子搞分布式。
|
Rank
|
System
|
Cores
|
Rmax
|
Rpeak
|
Power (kW)
|
|
1
|
Tianhe-2 China
|
3,120,000
|
33,862.7
|
54,902.4
|
17,808
|
|
2
|
Titan US
|
560,640
|
17,590.0
|
27,112.5
|
8,209
|
|
3
|
Sequoia US
|
1,572,864
|
17,173.2
|
20,132.7
|
7,890
|
|
4
|
K Japan
|
705,024
|
10,510.0
|
11,280.4
|
12,660
|
|
5
|
Mira US
|
786,432
|
8,586.6
|
10,066.3
|
3,945
|
分布式的本质就如上期提到的一个概念：分布式系统是若干独立计算机的集合，这些计算机对于用户来说就像是单个相关系统。这就是在说，把廉价的计算机堆到一起，通过程序控制，使其整体用起来像个高性能计算机，目的就是节约成本。
对于分布式爬虫系统来说，假设1台机器能10天爬完一个任务，如果部署10台机器，那么1天就会完成这个任务。这样就用可以接受的成本，让系统的效率提高了十倍。之前介绍的单机架构是达不到这种效果的，是时候介绍新的架构了！
架构概述
与第二期介绍的通用爬虫架构不同，下面是一个聚焦爬虫的架构图，与前者相比，它不仅要保存网页，还要提取出网页中的指定内容。
Crawler_core 从任务队列获取爬虫任务，请求网页并将其存储到Mongodb，同时解析出网页中的URLs并缓存到Redis。最后通知Common-clean-platform抽取网页的指定字段。
Common-clean-platform 收到Crawler_core的通知后，从Mongodb中取出网页，根据配置进行数据抽取，形成结构化的数据，保存到Mongodb。
Scheduler_manager 负责任务调度（如启停），状态控制（如爬取数量），redis资源清理等。
Resource_manager 封装Mysql、Mongodb、Redis接口。Mysql存储任务基本信息、配置文件、任务实时状态等。Mongodb存储网页、结构化数据。Redis缓存队列、集合等数据结构。
Proxy 代理服务器。建立网络爬虫的第一原则是：所有信息都可以伪造。你可以用非本人的邮箱发送邮件，或者通过命令行自动化鼠标的行为。但是有一件事情是不能作假的，那就是你的IP地址。如果你在爬取的过程中不想被人发现，或者不想IP被封杀，那么就需要使用代理。
笔者以前看过一个电影叫《Who Am I - No System Is Safe》，剧中的黑客老大“Who Am I”就用代理来隐藏自己，躲避FBI和其他黑客组织的追踪。
不过最终他还是被抓了，看来即使用了炫酷的技术，也不是绝对安全的。
如果你也想体验一下匿名访问网络，可以试试Tor代理服务器。洋葱路由（The Onion Router）网络，常用缩写为Tor，是一种IP 地址匿名手段。由网络志愿者服务器构建的洋葱路由器网络，通过不同服务器构成多个层（就像洋葱）把客户端包在最里面。数据进入网络之前会被加密，因此任何服务器都不能偷取通信数据。另外，虽然每一个服务器的入站和出站通信都可以被查到，但是要想查出通信的真正起点和终点，必须知道整个通信链路上所有服务器的入站和出站通信细节，而这基本是不可能实现的。
Tor 是人权工作者和政治避难人员与记者通信的常用手段，得到了美国政府的大力支持。当然，它经常也被用于非法活动，所以也是政府盯防的目标（虽然目前盯防得并不是很成功）。
流程控制 – 任务
Scheduler_manager定时读取Mysql中的任务信息，根据任务的周期等配置进行调度，下面是一个最基本的任务启停流程。
- 当一个任务可以开始时，Scheduler_manager会将其基本信息(包括task_id，种子url，启动时间等)插入Reids的任务队列中。如果任务结束，就从队列中删除。
- 每个Crawler_core实例定时读取Redis任务队列中的任务，插入到本地的内存任务队列中。
- 相同的任务可以存在于不同的Crawler_core实例中，一个Crawler_core实例中也可以有相同的任务。
- Crawler_core的抓取线程从内存队列中获得可执行的任务，依次抓取和解析。
流程控制 – 数据
现在每个Crawler_core实例都有了待处理的任务，接下来就要对每个任务的url进行处理了。继续使用Redis作为公共缓存来存放URLs，多个Crawler_core实例并行存取todo集合。
- Todo集合 Crawler_core从集合中取出url进行处理，并将解析得到的url添加到todo集合中。
- Doing集合 Crawler_core从todo中取出url，都同时保存到doing中，url处理完成时被从doing中删除。主要用于恢复数据。
- Parser todo队列 Crawler_core将已经保存到mongodb的页面的url发送到parser todo队列，Parser读取数据后进行解析。
- Filter todo队列 Parser将已经保存到mongodb的解析结果的url发送到filter todo队列，Filter读取数据后进行清洗。
流程控制 – 状态
蓝色箭头 业务模块实时更新任务状态到Redis，StateObserver读取到Redis状态后，更新到mysql。
红色箭头 ClearObserver定时读取Mysql状态，若任务完成或中止，则清除任务所有的Redis key。
Redis中的任务信息如下表所示：
|
taskId:flag:crawler:info
|
|
Filed
|
value
|
说明
|
|
totalCnt
|
10000
|
抓取的url总数：抓取完成，不管成功失败，都加1
|
|
failCnt
|
0
|
抓取的url失败数：抓取失败，加1
|
|
switch
|
1
|
任务状态：0：停止，1：启动，2：暂停，3：暂停启动
|
|
priority
|
1
|
任务优先级
|
|
retryCnt
|
0
|
重试次数
|
|
status
|
0
|
任务执行状态：1：进行中，2：完成
|
|
Ref
|
0
|
url引用数：每消费一个url，减1；生成一个url，加1。等于0则任务完成
|
|
maxThreadCnt
|
100
|
任务的最大线程数
|
|
remainThreadCnt
|
10
|
剩余可用线程数
|
|
lastFetchTime
|
1496404451532
|
上一次抓取时间
|
|
taskId:flag:parser:info
|
|
Filed
|
value
|
说明
|
|
totalCnt
|
10000
|
解析总数：解析完成，不管成功失败，都加1
|
|
failCnt
|
0
|
解析失败数：解析失败，加1
|
|
crawlerStatus
|
0
|
爬取状态：0：进行中，2：完成
|
|
ref
|
10
|
url引用数：crawler每保存一个网页，加1；parser每解析完成一个网页，减1。等于0不说明任务完成。若crawlerStatus等于2，ref等于0，则任务完成。
|
|
taskId:flag:filter:info
|
|
Filed
|
value
|
说明
|
|
totalCnt
|
10000
|
清洗总数：清洗完成，不管成功失败，都加1
|
|
failCnt
|
0
|
清洗失败数：清洗失败，加1
|
|
crawlerStatus
|
0
|
解析状态：0：进行中，2：完成
|
|
ref
|
10
|
url引用数：parser每保存一条数据，加1；filter每清洗完成一条数据，减1。等于0不说明任务完成。若parserStatus等于2，ref等于0，则任务完成。
|
流程控制 – failover
如果一个Crawler_core的机器挂掉了，就会开始数据恢复程序，把这台机器所有未完成的任务恢复到公共缓存中。
- 监控到192.168.0.1心跳停止。
- Master遍历正在运行的任务: task_jdjr:1489050240345等。
- 得到doing和todo集合：
- task_jdjr:1489050240345:crawler:doing: 192.168.0.1
- task_jdjr:1489050240345:crawler:todo
- 将doing中的数据全部移动到todo中。
下一步
今天对架构和流程进行了一个概要的介绍，细节问题以后会慢慢说。下期我们就先聊聊URL去重那些事儿。
来源：https://www.cnblogs.com/tuohai666/p/8939637.html |
发表于 2018-4-25 08:28:00
