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Java多線程及分布式爬蟲架構(gòu)原理解析

 更新時(shí)間:2019年10月17日 09:55:07   作者:平頭哥的技術(shù)博文  
這篇文章主要介紹了Java多線程及分布式爬蟲架構(gòu)原理解析,文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友可以參考下

這是 Java 爬蟲系列博文的第五篇,在上一篇Java 爬蟲服務(wù)器被屏蔽的解決方案中,我們簡(jiǎn)單的聊反爬蟲策略和反反爬蟲方法,主要針對(duì)的是 IP 被封及其對(duì)應(yīng)辦法。前面幾篇文章我們把爬蟲相關(guān)的基本知識(shí)都講的差不多啦。這一篇我們來(lái)聊一聊爬蟲架構(gòu)相關(guān)的內(nèi)容。

前面幾章內(nèi)容我們的爬蟲程序都是單線程,在我們調(diào)試爬蟲程序的時(shí)候,單線程爬蟲沒什么問題,但是當(dāng)我們?cè)诰€上環(huán)境使用單線程爬蟲程序去采集網(wǎng)頁(yè)時(shí),單線程就暴露出了兩個(gè)致命的問題:

  • 采集效率特別慢,單線程之間都是串行的,下一個(gè)執(zhí)行動(dòng)作需要等上一個(gè)執(zhí)行完才能執(zhí)行
  • 對(duì)服務(wù)器的CUP等利用率不高,想想我們的服務(wù)器都是 8核16G,32G 的只跑一個(gè)線程會(huì)不會(huì)太浪費(fèi)啦

線上環(huán)境不可能像我們本地測(cè)試一樣,不在乎采集效率,只要能正確提取結(jié)果就行。在這個(gè)時(shí)間就是金錢的年代,不可能給你時(shí)間去慢慢的采集,所以單線程爬蟲程序是行不通的,我們需要將單線程改成多線程的模式,來(lái)提升采集效率和提高計(jì)算機(jī)利用率。

多線程的爬蟲程序設(shè)計(jì)比單線程就要復(fù)雜很多,但是與其他業(yè)務(wù)在高并發(fā)下要保證數(shù)據(jù)安全又不同,多線程爬蟲在數(shù)據(jù)安全上到要求不是那么的高,因?yàn)槊總€(gè)頁(yè)面都可以被看作是一個(gè)獨(dú)立體。要做好多線程爬蟲就必須做好兩點(diǎn):第一點(diǎn)就是統(tǒng)一的待采集 URL 維護(hù),第二點(diǎn)就是 URL 的去重, 下面我們簡(jiǎn)單的來(lái)聊一聊這兩點(diǎn)。

維護(hù)待采集的 URL

多線程爬蟲程序就不能像單線程那樣,每個(gè)線程獨(dú)自維護(hù)這自己的待采集 URL,如果這樣的話,那么每個(gè)線程采集的網(wǎng)頁(yè)將是一樣的,你這就不是多線程采集啦,你這是將一個(gè)頁(yè)面采集的多次?;谶@個(gè)原因我們就需要將待采集的 URL 統(tǒng)一維護(hù),每個(gè)線程從統(tǒng)一 URL 維護(hù)處領(lǐng)取采集 URL ,完成采集任務(wù),如果在頁(yè)面上發(fā)現(xiàn)新的 URL 鏈接則添加到 統(tǒng)一 URL 維護(hù)的容器中。下面是幾種適合用作統(tǒng)一 URL 維護(hù)的容器:

  • JDK 的安全隊(duì)列,例如 LinkedBlockingQueue
  • 高性能的 NoSQL,比如 Redis、Mongodb
  • MQ 消息中間件

URL 的去重

URL 的去重也是多線程采集的關(guān)鍵一步,因?yàn)槿绻蝗ブ氐脑?,那么我們將采集到大量重?fù)的 URL,這樣并沒有提升我們的采集效率,比如一個(gè)分頁(yè)的新聞列表,我們?cè)诓杉谝豁?yè)的時(shí)候可以得到 2、3、4、5 頁(yè)的鏈接,在采集第二頁(yè)的時(shí)候又會(huì)得到 1、3、4、5 頁(yè)的鏈接,待采集的 URL 隊(duì)列中將存在大量的列表頁(yè)鏈接,這樣就會(huì)重復(fù)采集甚至進(jìn)入到一個(gè)死循環(huán)當(dāng)中,所以就需要 URL 去重。URL 去重的方法就非常多啦,下面是幾種常用的 URL 去重方式:

  • 將 URL 保存到數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行去重,比如 redis、MongoDB
  • 將 URL 放到哈希表中去重,例如 hashset
  • 將 URL 經(jīng)過 MD5 之后保存到哈希表中去重,相比于上面一種,能夠節(jié)約空間
  • 使用 布隆過濾器(Bloom Filter)去重,這種方式能夠節(jié)約大量的空間,就是不那么準(zhǔn)確。

關(guān)于多線程爬蟲的兩個(gè)核心知識(shí)點(diǎn)我們都知道啦,下面我畫了一個(gè)簡(jiǎn)單的多線程爬蟲架構(gòu)圖,如下圖所示:

上面我們主要了解了多線程爬蟲的架構(gòu)設(shè)計(jì),接下來(lái)我們不妨來(lái)試試 Java 多線程爬蟲,我們以采集虎撲新聞為例來(lái)實(shí)戰(zhàn)一下 Java 多線程爬蟲,Java 多線程爬蟲中設(shè)計(jì)到了 待采集 URL 的維護(hù)和 URL 去重,由于我們這里只是演示,所以我們就使用 JDK 內(nèi)置的容器來(lái)完成,我們使用 LinkedBlockingQueue 作為待采集 URL 維護(hù)容器,HashSet 作為 URL 去重容器。下面是 Java 多線程爬蟲核心代碼,詳細(xì)代碼以上傳 GitHub,地址在文末:

/**
 * 多線程爬蟲
 */
public class ThreadCrawler implements Runnable {
  // 采集的文章數(shù)
  private final AtomicLong pageCount = new AtomicLong(0);
  // 列表頁(yè)鏈接正則表達(dá)式
  public static final String URL_LIST = "https://voice.hupu.com/nba";
  protected Logger logger = LoggerFactory.getLogger(getClass());
  // 待采集的隊(duì)列
  LinkedBlockingQueue<String> taskQueue;
  // 采集過的鏈接列表
  HashSet<String> visited;
  // 線程池
  CountableThreadPool threadPool;
  /**
   *
   * @param url 起始頁(yè)
   * @param threadNum 線程數(shù)
   * @throws InterruptedException
   */
  public ThreadCrawler(String url, int threadNum) throws InterruptedException {
    this.taskQueue = new LinkedBlockingQueue<>();
    this.threadPool = new CountableThreadPool(threadNum);
    this.visited = new HashSet<>();
    // 將起始頁(yè)添加到待采集隊(duì)列中
    this.taskQueue.put(url);
  }

  @Override
  public void run() {
    logger.info("Spider started!");
    while (!Thread.currentThread().isInterrupted()) {
      // 從隊(duì)列中獲取待采集 URL
      final String request = taskQueue.poll();
      // 如果獲取 request 為空,并且當(dāng)前的線程采已經(jīng)沒有線程在運(yùn)行
      if (request == null) {
        if (threadPool.getThreadAlive() == 0) {
          break;
        }
      } else {
        // 執(zhí)行采集任務(wù)
        threadPool.execute(new Runnable() {
          @Override
          public void run() {
            try {
              processRequest(request);
            } catch (Exception e) {
              logger.error("process request " + request + " error", e);
            } finally {
              // 采集頁(yè)面 +1
              pageCount.incrementAndGet();
            }
          }
        });
      }
    }
    threadPool.shutdown();
    logger.info("Spider closed! {} pages downloaded.", pageCount.get());
  }

  /**
   * 處理采集請(qǐng)求
   * @param url
   */
  protected void processRequest(String url) {
    // 判斷是否為列表頁(yè)
    if (url.matches(URL_LIST)) {
      // 列表頁(yè)解析出詳情頁(yè)鏈接添加到待采集URL隊(duì)列中
      processTaskQueue(url);
    } else {
      // 解析網(wǎng)頁(yè)
      processPage(url);
    }
  }
  /**
   * 處理鏈接采集
   * 處理列表頁(yè),將 url 添加到隊(duì)列中
   *
   * @param url
   */
  protected void processTaskQueue(String url) {
    try {
      Document doc = Jsoup.connect(url).get();
      // 詳情頁(yè)鏈接
      Elements elements = doc.select(" div.news-list > ul > li > div.list-hd > h4 > a");
      elements.stream().forEach((element -> {
        String request = element.attr("href");
        // 判斷該鏈接是否存在隊(duì)列或者已采集的 set 中,不存在則添加到隊(duì)列中
        if (!visited.contains(request) && !taskQueue.contains(request)) {
          try {
            taskQueue.put(request);
          } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
          }
        }
      }));
      // 列表頁(yè)鏈接
      Elements list_urls = doc.select("div.voice-paging > a");
      list_urls.stream().forEach((element -> {
        String request = element.absUrl("href");
        // 判斷是否符合要提取的列表鏈接要求
        if (request.matches(URL_LIST)) {
          // 判斷該鏈接是否存在隊(duì)列或者已采集的 set 中,不存在則添加到隊(duì)列中
          if (!visited.contains(request) && !taskQueue.contains(request)) {
            try {
              taskQueue.put(request);
            } catch (InterruptedException e) {
              e.printStackTrace();
            }
          }
        }
      }));

    } catch (Exception e) {
      e.printStackTrace();
    }
  }
  /**
   * 解析頁(yè)面
   *
   * @param url
   */
  protected void processPage(String url) {
    try {
      Document doc = Jsoup.connect(url).get();
      String title = doc.select("body > div.hp-wrap > div.voice-main > div.artical-title > h1").first().ownText();

      System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " 在 " + new Date() + " 采集了虎撲新聞 " + title);
      // 將采集完的 url 存入到已經(jīng)采集的 set 中
      visited.add(url);

    } catch (IOException e) {
      e.printStackTrace();
    }
  }

  public static void main(String[] args) {

    try {
      new ThreadCrawler("https://voice.hupu.com/nba", 5).run();
    } catch (InterruptedException e) {
      e.printStackTrace();
    }
  }
}

我們用 5 個(gè)線程去采集虎撲新聞列表頁(yè)看看效果如果?運(yùn)行該程序,得到如下結(jié)果:

多線程采集結(jié)果

結(jié)果中可以看出,我們啟動(dòng)了 5 個(gè)線程采集了 61 頁(yè)頁(yè)面,一共耗時(shí) 2 秒鐘,可以說(shuō)效果還是不錯(cuò)的,我們來(lái)跟單線程對(duì)比一下,看看差距有多大?我們將線程數(shù)設(shè)置為 1 ,再次啟動(dòng)程序,得到如下結(jié)果:

單線程運(yùn)行結(jié)果

可以看出單線程采集虎撲 61 條新聞花費(fèi)了 7 秒鐘,耗時(shí)差不多是多線程的 4 倍,你想想這可只是 61 個(gè)頁(yè)面,頁(yè)面更多的話,差距會(huì)越來(lái)越大,所以多線程爬蟲效率還是非常高的。

分布式爬蟲架構(gòu)

分布式爬蟲架構(gòu)是一個(gè)大型采集程序才需要使用的架構(gòu),一般情況下使用單機(jī)多線程就可以解決業(yè)務(wù)需求,反正我是沒有分布式爬蟲項(xiàng)目的經(jīng)驗(yàn),所以這一塊我也沒什么可以講的,但是我們作為技術(shù)人員,我們需要對(duì)技術(shù)保存熱度,雖然不用,但是了解了解也無(wú)妨,我查閱了不少資料得出了如下結(jié)論:

分布式爬蟲架構(gòu)跟我們多線程爬蟲架構(gòu)在思路上來(lái)說(shuō)是一樣的,我們只需要在多線程的基礎(chǔ)上稍加改進(jìn)就可以變成一個(gè)簡(jiǎn)單的分布式爬蟲架構(gòu)。因?yàn)榉植际脚老x架構(gòu)中爬蟲程序部署在不同的機(jī)器上,所以我們待采集的 URL 和 采集過的 URL 就不能存放在爬蟲程序機(jī)器的內(nèi)存中啦,我們需要將它統(tǒng)一在某臺(tái)機(jī)器上維護(hù)啦,比如存放在 Redis 或者 MongoDB 中,每臺(tái)機(jī)器都從這上面獲取采集鏈接,而不是從 LinkedBlockingQueue 這樣的內(nèi)存隊(duì)列中取鏈接啦,這樣一個(gè)簡(jiǎn)單的分布式爬蟲架構(gòu)就出現(xiàn)了,當(dāng)然這里面還會(huì)有很多細(xì)節(jié)問題,因?yàn)槲覜]有分布式架構(gòu)的經(jīng)驗(yàn),我也無(wú)從說(shuō)起,如果你有興趣的話,歡迎交流。

源代碼:源代碼

以上就是本文的全部?jī)?nèi)容,希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。

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