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分布式全站爬虫——以搜狗电视剧为例

发表于 | 分类于

全站抓取的技巧

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这是崔斯特的第一百一十九篇原创文章

分布式全站爬虫——以”搜狗电视剧”为例

先看看robots协议

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User-agent: *
Allow: / 
Sitemap: http://kan.sogou.com/sitemap/sitemap.xml

牛皮！

分析

打开一个具体的影视：http://kan.sogou.com/player/181171191/，网址中有具体数字ID，我们假设数字ID就是递增的，即从1开始，那么我们可以拼接url：

有两个问题：

  1. ID上限是多少，我不可能永不止境的往上加吧
  2. 抓取效率问题，如果有10亿，那么我就需要发送10亿个HTTP请求，如果你开启了1000个线程，0.3秒能处理完一个ID，一天可以抓取：1000 * 0.3 * 60 * 60 * 24 = 25920000 个，需要约38天才能抓完，这肯定是不合乎要求的

针对这两个问题，可以用如下方法：

  1. 使用采样，比如我们确定间隔是1000，我们在1~1000中随机取数，在1001~2000中再随机取一个数，这样10亿数就被缩短为一百万了，这个数字就小多了
  2. 凭什么说上限是10亿呢，我们在真正爬虫之前还需要一次调研，调研的时候可以把间隔调大，比如5000，这次抓取只是为了评估ID分布范围，比如第一段是[1, 10000]，第二段是[1000000, 9000000]，最后一段是[10000000000, 10090000000]。确定ID分布范围后就可以在指定区间内采样抓取

代码

核心代码参考：generate_uid.py，该函数是主节点开启的一个线程，该线程会监控redis中爬虫start_urls队列，如果小于预期，调用生成器生成ID列表，加入到队列中，同时更新此时的ID到redis。

运行爬虫，命令是：scrapy crawl sougou -a master=True，日志样例如下：

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2020-04-07 22:05:06 [scrapy.core.engine] INFO: Spider opened
2020-04-07 22:05:06 [scrapy.extensions.logstats] INFO: Crawled 0 pages (at 0 pages/min), scraped 0 items (at 0 items/min)
2020-04-07 22:05:06 [scrapy.extensions.telnet] INFO: Telnet console listening on 127.0.0.1:6023
2020-04-07 22:05:09 [sougou] INFO: spider sougou gen uid 40000001
2020-04-07 22:06:06 [scrapy.extensions.logstats] INFO: Crawled 3569 pages (at 3569 pages/min), scraped 0 items (at 0 items/min)
2020-04-07 22:07:06 [scrapy.extensions.logstats] INFO: Crawled 7034 pages (at 3465 pages/min), scraped 0 items (at 0 items/min)
2020-04-07 22:08:06 [scrapy.extensions.logstats] INFO: Crawled 10521 pages (at 3487 pages/min), scraped 0 items (at 0 items/min)
2020-04-07 22:09:06 [scrapy.extensions.logstats] INFO: Crawled 13849 pages (at 3328 pages/min), scraped 0 items (at 0 items/min)
2020-04-07 22:09:39 [sougou] INFO: success get useful id http://kan.sogou.com/updown.php?gid=181159677&op=get
2020-04-07 22:10:06 [scrapy.extensions.logstats] INFO: Crawled 17292 pages (at 3443 pages/min), scraped 0 items (at 0 items/min)

分布式

这是MS设计，master负责去向队列里添加任务，slave负责消费。（这里的master同样有消费）

开启master只需要向启动命令添加额外参数，slave启动方式正常即可。

注意：master只能开启一个，否则会有重复任务，slave开启多少个取决于机器、网络、代理条件。

思考

这种全量抓取方式只适合ID是数字的，这种网站还挺多的，淘宝、京东、知乎、美团等等。这些ID并不是递增，而是分布在一块块区域，先宏观上调查出大体范围，再缩小ID间隔。

但是有些网站，比如优酷的：https://v.youku.com/v_show/id_XNDU4OTM3NzM0NA==.html，id明显就是混淆过的，想要全量抓取只能通过分类接口去抓。这个有时间再聊聊。

线程安全

我们想想，这样设计会不会有线程安全？

先看看slave端，对redis的操作只有一个就是获取redis里的id，我们看看代码，scrapy_redis.spiders.RedisMixin.next_requests

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def next_requests(self):
    """Returns a request to be scheduled or none."""
    use_set = self.settings.getbool('REDIS_START_URLS_AS_SET', defaults.START_URLS_AS_SET)
    fetch_one = self.server.spop if use_set else self.server.lpop
    # XXX: Do we need to use a timeout here?
    found = 0
    # TODO: Use redis pipeline execution.
    while found < self.redis_batch_size:
        data = fetch_one(self.redis_key)
        if not data:
            # Queue empty.
            break
        req = self.make_request_from_data(data)
        if req:
            yield req
            found += 1
        else:
            self.logger.debug("Request not made from data: %r", data)

scrapy-redis使用使用list结构，所以这里我们用到的是lpop命令，多次去redis中获取request，直到found = self.redis_batch_size，每次从redis中获取request的数量如果没有设置，默认就是settings中的CONCURRENT_REQUESTS，一般就是16。

if self.redis_batch_size is None:
    # TODO: Deprecate this setting (REDIS_START_URLS_BATCH_SIZE).
    self.redis_batch_size = settings.getint(
        'REDIS_START_URLS_BATCH_SIZE',
        settings.getint('CONCURRENT_REQUESTS'),
    )

每次从redis中获取到request后，会直接调用self.make_request_from_data(data)方法。作者在注释里也说到了这里的两个改进方法：

  1. Use timeout。redis的lpop是阻塞操作，所以理论上需要加上超时
  2. Use redis pipeline。如果不了解的可以看看文档，Redis 管道（Pipelining），

有心可以去提个pr，以后就可以吹牛说自己是scrapy-redis的contributors了，有人已经行动了，read start_urls use redis pipeline

因为lpop是原子操作，任何时候只会有单一线程从redis中拿到request，所以在获取request这一步是线程安全的。对这块不熟悉的可以阅读Redis 和 I/O 多路复用

再看看master端，有两个redis操作，

  1. 查询spider种子数量，使用llen
  2. 如果数量小于预期，生成任务ID，使用lpush插入数据

线程安全一般出现多线程之间的共享变量，这个场景下共享变量是什么，redis中的request列表吗，我仔细想了下，因为我们对redis的操作都保证原子性，并且插入的id保证不重复，所以不会出现问题。可以改进的地方，就是在master端使用redis pipeline操作。

欢迎交流想法。

实际应用

这两天看到一个新闻：

　“卖空”研究公司Wolfpack Research今日在其网站上发布报告称，爱奇艺早在2018年IPO（首次公开招股）之前就存在欺诈行为，而且此后也一直在这样做。

　　该机构表示，我们估计爱奇艺将其2019年的营收夸大了约80―130亿元人民币（27%―44%），将其用户数量夸大了约42%―60%。

别的不说，就用户数，现在这个分布式爬虫就可以抓取用户数据。用户主页是：https://www.iqiyi.com/u/1416657079/feeds，也是数字的，同样可以使用采样的办法去抓取用户数据。