【实战项目】使用Golang构建分布式爬虫实战经验分享! 随着互联网的发展,爬虫已经成为了大家熟悉的一个词汇。爬虫技术可以应用于各种场景,如资讯类网站的数据采集、电商平台的价格监测、搜索引擎的网页抓取等。而分布式爬虫可以加速数据采集,提高并发处理,更是人们追求的目标。本文将结合具体场景,分享使用Golang构建分布式爬虫的实战经验。 一、需求背景 某公司需要采集若干个电商平台上的商品信息,包括商品名称、价格、销量、评论数等,并存储到数据库中。考虑到目标平台的数据量很大,且每个平台的数据都需要单独采集,则需要使用分布式爬虫。 二、技术选型 在选择技术栈时,我们需要考虑以下因素: 1. 性能 分布式爬虫需要很好地支持并发处理,保证执行效率和数据准确性。 2. 可扩展性 在采集过程中,可能会有新的平台加入,需要能够方便地扩展。 3. 稳定性 网络中的各种异常情况,如网络延迟、连接中断等都需要有很好的容错机制。 结合以上因素,我们选择了Golang作为主要的编程语言,以及使用Redis作为分布式任务调度和结果存储的中间件。 三、技术实现 1. 任务分发 使用Redis的List数据结构作为任务队列,爬虫程序从队列中获取任务并进行处理。在任务分发时,将采集平台、采集页码等信息封装到任务结构体中,并将其序列化成为JSON字符串,放入Redis的任务队列中。 ``` type Task struct { Platform string `json:"platform"` //采集平台 Page int `json:"page"` //采集页码 } func produceTask(task Task) { taskByte, _ := json.Marshal(task) redisClient.LPush("task_queue", string(taskByte)) } ``` 2. 任务处理 爬虫程序从任务队列中获取任务,将任务结构体反序列化后,解析出采集平台、页码等参数,并构造请求进行数据采集。在请求过程中,使用Golang的原生库net/http进行网络请求,请求结果通过管道传递,方便进行并发处理和容错处理。 ``` type Result struct { Task Task //采集任务 Data string //采集数据 Err error //错误信息 } func processTask(task Task) Result { res := Result{Task: task} url := buildURL(task.Platform, task.Page) resp, err := http.Get(url) if err != nil { res.Err = err return res } defer resp.Body.Close() body, err := ioutil.ReadAll(resp.Body) if err != nil { res.Err = err return res } res.Data = string(body) return res } ``` 3. 分布式调度 由于采集任务非常大,单个爬虫程序无法处理,需要使用分布式方式进行调度。在Golang中,使用go关键字可以快速启动一个协程,实现并发处理。使用Redis的分布式锁,可以保证同一时刻只有一个爬虫程序处理任务队列,避免重复处理。 ``` func runWorker() { for { _, err := redisClient.Get("lock_worker").Result() if err != nil { if err == redis.Nil { lock, _ := redisClient.SetNX("lock_worker", 1, time.Minute*5).Result() if lock { fmt.Println("Get lock") for { taskStr, err := redisClient.LPop("task_queue").Result() if err != nil { break } var task Task json.Unmarshal([]byte(taskStr), &task) res := processTask(task) saveResult(res) } fmt.Println("Release lock") redisClient.Del("lock_worker") break } } else { time.Sleep(time.Second) } } } } ``` 四、总结 通过以上实现,我们使用Golang构建了一个简单的分布式爬虫,实现了数据的采集和存储。分布式调度使程序并发性能得到了明显提升,而使用Redis作为中间件则保证了任务的可扩展性和稳定性。当然,在实际应用中,我们还需要考虑更多细节问题,如一些反爬虫技术的处理、数据清洗和去重、爬虫程序的监控调优等。但这已经足以帮助我们快速入门分布式爬虫的相关技术和实现方式。 以上就是使用Golang构建分布式爬虫实战经验分享,希望对大家学习和实践有所帮助。