为爬虫正名，它不应该是一个贬义词

如果你是一名网站站长

当Google或者百度爬取你的站点时，你是觉得惊喜还是不开心？你是不是在想，你的站点终于被搜索引擎发现了，你的站点的排名可能要提升了。

可是，如果一个无名的小爬虫抓取你的站点时呢？

基于目前爬虫的声誉，我想，你的第一反应是：有人要搞事情！

如果你打算编写一个爬虫

什么情况下，需要自己写一个爬虫？

1. 搜集某一垂直领域的数据，建立该领域的知识体系。
2. 全网抓取数据，分析某个流行趋势或者热点事件。
3. 其他从互联网合理获取信息的需求

什么情况下，不要自己写一个爬虫？

1. 站点不允许爬虫抓取数据
2. 短时间内只抓取一个站点，给网站带来巨大的访问压力

为什么说上述情况，不要写爬虫程序呢？

因为这种爬虫都活得不长久。

如何编写一个靠谱的爬虫引擎？

设计一个高性能、高稳定性的爬虫引擎，需要考虑多个方面。我们先来看看Google是如何设计爬虫引擎的。

1. 基础架构设计

Google的爬虫引擎使用了分布式系统和大规模的集群架构，以便实现高性能和高可用性。这包括如何将数据分布在多个服务器上，如何管理故障恢复和负载平衡，并如何实现高效的数据存储和访问。

2. 调度和管理

对于Google的爬虫引擎，任务调度和分配是其关键特征之一。Google使用分布式调度系统，例如Borg，以分发任务和计算资源。此外，Google还使用MapReduce来处理数据。

3. 数据获取和存储

Google的爬虫引擎使用了分布式文件系统和NoSQL数据库，以实现高效的数据存储和处理。例如，Google使用Bigtable来存储大规模数据，并使用Colossus文件系统来处理文件系统操作。

4. 机器学习和人工智能

Google的爬虫引擎使用机器学习算法来确定哪些页面应该被抓取，以及如何对抓取的数据进行分类和排序。

Google的爬虫引擎的设计考虑了许多因素，以实现高性能和高稳定性。同时，为了保证网站不受影响，Google的爬虫引擎也会遵循一些道德准则和行业标准，例如爬虫协议、robots.txt文件等。

任务调度引擎 - Borg

Google的任务调度引擎叫做Borg，它是一个内部使用的系统，用于管理Google的数据中心上运行的应用程序和服务。

Borg可以自动分配机器、网络和存储资源，管理应用程序的运行，包括启动、重新启动、监视和删除应用程序。它还可以处理故障，如网络中断或机器故障，以确保应用程序继续运行。

Borg使用一个基于作业（job）的模型来组织和管理应用程序。每个作业都代表一个或多个进程的集合，以及它们所需的资源和运行条件。Borg还支持任务的优先级和调度策略，以便将资源分配给最重要的任务。

Borg还提供了一个灵活的API，允许开发人员编写自定义的作业和调度策略。这使得Borg非常适合于管理大规模、复杂的分布式系统，如Google的搜索引擎、广告系统和其他服务。

作业模型

Borg使用一个基于作业的模型来组织和管理应用程序。每个作业都是一个逻辑单位，代表一个或多个进程的集合，以及它们所需的资源和运行条件。Borg将作业分为两类：短期作业和长期作业。

短期作业是一些运行时间比较短的任务，如批处理作业、数据处理作业等。这些作业通常不需要长时间运行，而且可以在资源不足时暂停或取消。

长期作业则是一些需要长时间运行的任务，如服务、后台程序等。这些作业需要长期运行，而且通常需要在多台机器上运行，以提高可用性和可扩展性。

资源管理

Borg的一个关键特性是自动资源管理。它可以自动分配机器、网络和存储资源，根据作业的要求来管理资源。Borg可以根据作业的优先级和资源需求来自动调整资源分配，以确保最重要的任务优先得到资源。

Borg还可以处理故障，如网络中断或机器故障，以确保应用程序继续运行。当发生故障时，Borg会自动将任务迁移到其他机器上，并尝试恢复故障机器上的任务。

调度策略

Borg还支持灵活的调度策略。它可以根据作业的优先级、资源需求、约束条件等来制定调度策略。Borg的调度器可以根据不同的指标来选择合适的机器和资源，如机器的负载、网络拥塞情况等。

Borg还可以处理作业之间的依赖关系。如果一个作业需要另一个作业完成后才能开始运行，Borg会等待依赖作业完成后再启动该作业。

API和工具

Borg提供了一个灵活的API，允许开发人员编写自定义的作业和调度策略。Borg的API还可以与其他工具和系统集成，如日志记录、监视、警报等。

Borg还提供了一些命令行工具，如borgctl、borgcfg等，用于管理作业、查询作业状态、修改作业配置等。

总的来说，Borg是一个高度可靠、高度可扩展的任务调度引擎，可以自动管理资源、处理故障、处理作业之间的依赖关系等。它已经被Google内部广泛使用，并已经开源为Kubernetes的基础。

设计高性能的爬虫引擎

提升爬虫引擎的性能可以采用多种技术和方案：

1. 分布式架构：通过将爬虫引擎分解为多个独立的子系统，分别负责不同的任务，可以实现横向扩展，提高系统的处理能力和可靠性。
2. 缓存技术：在处理海量数据时，经常会遇到重复数据或者频繁访问相同的数据的情况。使用缓存技术可以有效减少对后端存储系统的压力，提高数据访问速度和系统响应速度。
3. 数据压缩技术：对于网络传输中的大量数据，使用数据压缩技术可以减少网络带宽的占用，提高网络传输速度和响应速度。
4. 数据分析与挖掘技术：通过对抓取数据进行分析和挖掘，可以发现隐藏在数据中的有价值信息，提高数据的利用价值和系统的性能。
5. 集成机器学习技术：机器学习技术可以用来优化系统的决策和调度，提高系统的自适应能力和智能化水平。

当设计高性能的爬虫引擎时，可能会遇到以下几个会产生性能瓶颈的场景：

1. 网络延迟：网络延迟可能会导致爬虫引擎访问网站的速度变慢，进而影响整个爬虫系统的性能。解决方案可以包括使用CDN加速、使用多线程异步访问等。
2. 磁盘IO：爬虫引擎需要将抓取的数据存储到磁盘上，磁盘IO可能会成为性能瓶颈。解决方案可以包括使用固态硬盘、批量写入、数据压缩等。
3. 数据库访问：当爬虫引擎需要将抓取的数据存储到数据库中时，数据库的访问可能会成为性能瓶颈。解决方案可以包括使用分布式数据库、使用缓存技术、优化数据库索引等。
4. CPU和内存占用：爬虫引擎需要解析和处理大量的HTML和JavaScript代码，这可能会占用大量的CPU和内存资源。解决方案可以包括使用多线程或者多进程技术、优化代码算法等。
5. 任务调度：任务调度是爬虫引擎的核心特征，任务调度不当可能会成为性能瓶颈。解决方案可以包括使用分布式任务调度系统、优化任务调度算法等。

爬虫引擎稳定性设计

确保数据不丢失是爬虫引擎稳定性的重要考虑因素。

1. 数据备份：定期备份抓取的数据，以防止数据丢失。可以使用磁盘或云存储来备份数据，以便在数据丢失时恢复数据。
2. 数据检查和验证：在抓取数据之后，对数据进行检查和验证，以确保数据的完整性和准确性。可以使用数据校验码或哈希值来检查数据完整性。
3. 错误处理和重试机制：在爬虫抓取数据时可能会遇到错误，这可能会导致数据丢失。可以设置错误处理和重试机制，以确保数据不会因为一次错误而丢失。例如，可以在发生错误时进行重试，并将错误信息记录到日志文件中，以便进行分析和排查。
4. 分布式存储：使用分布式存储系统可以确保数据的高可用性和冗余备份，以避免数据丢失。
5. 监控系统：设置监控系统来监视爬虫引擎的运行状态，及时发现和处理异常情况，以确保数据的稳定性和可靠性。