前言
从去年到今年，笔者主要负责的是与合作方的内容对接，新增的合作商不是很多的情况下，在我自从去年引入了 WebMagic 这个爬虫框架之后，基本很少需要去关注维护爬虫，做的最多的是新接入合作商去写对应爬虫抓取模板。
因为在代码中实现了增量抓取，单机也足以承担日常的抓取工作。
在前两周，由于公司拓展新的业务渠道，需要接入的合作商瞬间增加了 3 倍，又被要求在 2 天内全部接入，那两天和另外一个同事，几乎都在忙着适配模板。
急速增加合作商的同时，服务器无法承受压力，频繁爆出 OOM 异常，导致抓取大批量失败，其中最多的一个合作商接口，需要解析下载的页面近 500w 个，单机抓取已无法满足需求，需要多台服务器同时抓取。
但鉴于当时需求紧，没有时间对爬虫部分代码进行重构升级，单机抓取也不行，而且会影响正常抓取任务的执行，于是临时想了个办法在其他服务器上抓取某个合作商，才坎坷解决了这个问题，但这也并非长久之计。
分布式抓取基础前提之一
因为刚刚引入 WebMagic 这个框架的时候，还不是太熟悉，使用的 Scheduler 是默认基于内存的队列 QueueScheduler ，当待抓取的 URL 太多时，内存就被占满了，从而导致 OOM。
如果要实现分布式抓取，前提需要使用基于 Redis 的 RedisScheduler。
在创建爬虫的时候，手动设置 Scheduler 为 RedisScheduler。
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spider.setScheduler(new RedisScheduler(jedisPool)); |
RedisScheduler 需要传入 JedisPool 参数。
如果使用的是 SpringBoot，可以声明一个 RedisConfig 的配置类。
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@Configuration
public class RedisConfig {
@Value("${spring.redis.host}")
private String host;
@Value("${spring.redis.port}")
private int port;
@Value("${spring.redis.password}")
private String password;
@Value("${spring.redis.timeout}")
private int timeout;
@Value("${spring.redis.jedis.pool.max-idle}")
private int maxIdle;
@Value("${spring.redis.jedis.pool.max-wait}")
private long maxWaitMillis;
@Bean
public JedisPool redisPoolFactory() {
JedisPoolConfig jedisPoolConfig = new JedisPoolConfig();
jedisPoolConfig.setMaxIdle(maxIdle);
jedisPoolConfig.setMaxWaitMillis(maxWaitMillis);
return new JedisPool(jedisPoolConfig, host, port, timeout, password);
}
}
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如果使用的是 Spring，可以在 XML 中配置声明一个 Bean 节点。
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<bean id="poolConfig" class="redis.clients.jedis.JedisPoolConfig">
<property name="maxActive" value="3000" />
<property name="maxIdle" value="100" />
<property name="maxWait" value="1000" />
<property name="testOnBorrow" value="true"/>
</bean>
<bean id="jedisPool" class="redis.clients.jedis.JedisPool">
<constructor-arg index="0" ref="poolConfig" />
<constructor-arg index="1" value="127.0.0.1"/>
<constructor-arg index="2" value="6379"/>
<constructor-arg index="3" value="60000" />
<constructor-arg index="4" value="eCii8TH3xR8"/>
</bean>
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声明了 JedisPool 之后，直接在代码中注入即可。
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@Autowired private JedisPool jedisPool; |
分布式抓取基础前提之二
仅仅配置了 RedisScheduler，还无法达成我们的进行分布式抓取的目的，如果需要进行分布式抓取，其队列应该是共享的，即多台服务器的多个爬虫使用同一个 Redis URL 队列，取 URL 或者添加 URL 都是同一个。
又因为是 WebMagic 在帮助我们管理 Scheduler，所以 URL 的维护也是 WebMagic 在做。
先看一段 WebMagic 的源码
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public void run() {
checkRunningStat();
initComponent();
logger.info("Spider {} started!",getUUID());
while (!Thread.currentThread().isInterrupted() && stat.get() == STAT_RUNNING) {
final Request request = scheduler.poll(this);
if (request == null) {
if (threadPool.getThreadAlive() == 0 && exitWhenComplete) {
break;
}
// wait until new url added
waitNewUrl();
} else {
// ......
}
}
// ......
}
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可以看到 WebMagic 抓取的时候通过这行代码获取队列中待抓取的 URL 地址。
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Request request = scheduler.poll(this); |
而这个 this 是指实现了 Task 接口的对象，即把当前的 Spider 对象作为参数传入。
因为我们使用了 RedisScheduler，所以进入该类的 poll() 方法查看。
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String url = jedis.lpop(getQueueKey(task)); |
通过 task 的 UUID 获取到队列的 key，然后利用 redis 的 list 的 lpop 命令从队列左侧弹出一个带抓取的 URL，构造 Request 对象。
同样的查看 poll 上面的 pushWhenNoDuplicate 方法，是将待抓取请求的 URL push到队列的右侧，而这个队列也是通过 Spider 的 UUID 里唯一确定的。
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jedis.rpush(getQueueKey(task), request.getUrl()); |
所以，如果要实现分布式同时抓取同一个队列，就需要保持 多个 Spider 的 UUID 是一致的
实现分布式抓取
用过 WebMagic 的人都知道，爬虫启动需要给他一个起始 URL，然后通过这个 URL 获取新的 URL；所以如果需要进行分布式抓取，肯定爬虫的起始 URL 是不能相同的，因为WebMagic 会对重复的 URL 进行自动去重。
因此爬虫的架构图从
变成了如下架构
即保证多个爬虫使用同一个 Redis 队列。具体思路就是第一只通过起始 URL 爬虫启动的时候，记录启动爬虫的设置UUID，然后启动其他爬虫的时候，设置爬虫的 UUID 为记录的 UUID 的值。
代码中体现的就是如下所示：
启动其他爬虫的时候，手动从队列中获取 URL 设置为启动 URL 即可。
分布式爬虫任务调度
笔者实现的爬虫启动是通过定时任务启动的，因为其他爬虫与第一只爬虫的入口不同，因此定义了两个任务去调度，并且两个任务之间有 30s 的间隔时间，防止第一只爬虫还未添加 URL 到队列当中，而造成其他爬虫无 URL 可抓取情况的发生。
基于这个思路，因 URL 放在 Redis 之中，所以同时也可以实现 断点抓取。
结语
WebMagic 的源码很简洁易懂，可以学习到很多东西，尤其是多线程以及锁的应用，很值得借鉴学习。
Last updated: 2018-10-13 10:32:10
本文链接：http://nullpointer.pw/WebMagic实现分布式抓取.html