过去有一段时间了，记录一下曾经参与过的爬虫项目。
一个main方法，开两个线程，一个收集需要执行爬取的任务，一个执行爬取。
//数据采集：判断是否启动采集线程
String isStartDataSpiderTask = SystemProperties.getContextProperty("data.spider.task");
if(isStartDataSpiderTask != null && isStartDataSpiderTask.equalsIgnoreCase("true")){
// DataSpiderTask dataSpiderTask = new DataSpiderTask();
// dataSpiderTask.start();
DataKpiPullQueueThread pullThread = new DataKpiPullQueueThread();
pullThread.start();
LogCvt.info("已启动数据采集-采集线程，任务队列 ：" + RedisConstent.DATA_SPIDER_QUEUE_REDISKEY);
//指标监控线程
DataMonitorTask dataMonitorTask = new DataMonitorTask();
dataMonitorTask.start();
LogCvt.info("已启动数据采集-指标监控线程，任务队列 ：" + RedisConstent.DATA_KPI_MONITOR_REDISKEY2);
}
//数据采集：定时任务收集线程
String isStartDataSpiderCollectTask = SystemProperties.getContextProperty("data.spider.collect.task");
if(isStartDataSpiderCollectTask != null && isStartDataSpiderCollectTask.equalsIgnoreCase("true")){
// DataSpiderCollectTask task = new DataSpiderCollectTask();
// task.start();
DataKpiPushTaskQueueThread pushTaskThread = new DataKpiPushTaskQueueThread();
pushTaskThread.start();
LogCvt.info("已启动数据采集-定时任务收集线程，任务队列 ：" + RedisConstent.DATA_SPIDER_QUEUE_REDISKEY_TASK);
}收集的线程我就不写了，无非就是从数据库篓出要执行的记录，扔到redis里去，等着爬取的线程去redis里取。
着重写爬取线程。
爬取线程里放一个线程池，这个线程池具体开几个爬取线程，看自己情况。
当然，实际执行爬取任务的线程是这个线程池里的线程。
爬取线程放入线程池。
爬取线程里当然就要开始用到今天的主角htmlunit。
htmlunit的基本用法参考这篇博客。
要爬取你想要的东西，得需要多看看xpath及正则。
这里再讲讲当时我们用htmlunit出现的一个比较典型的问题，内存泄漏：
1，当时是没有关闭页面这段代码的。先解释下这个webClient，它就相当于打开了一个浏览器。因为当时前期需求方给的指标量是比较少的，你一次在浏览器中开几十个页面是没有问题的。但是到了后期，指标量陡然上升，成百上千个，你可能就需要打开成百上千个页面，这个时候就很可能对你的内存造成比较大的压力，你会感觉越来越卡，到最后可能程序就卡死了。
2，接下来这个问题，当时就发生在给我的一批指标当中，这一批指标我记得大概有几千个指标，因为抓取的是表格，每个表格有几十行，当时的代码逻辑是一行就会生成一个对象，为了提高爬取效率，这些行对象会一直保存直到这条线程采集完所有指标。所以当时就会有上万级的对象存在于内存中，我是亲自体验到程序一点点卡死的感觉。后面经过优化，最主要的一点就是把指标根据url分组采集了。简单来说就是把人家列表页面的a标签链接分组采集，一个a标签链接里面得表格里的一个单元格是一个指标。每采集下一个a标签，就把上一个a标签缓存的表格数据清掉，这样就不会造成内存的压力了。