Spider
主流爬虫系统
Scrapy
Feapder
Pyspider
Crawley
Crawl4ai
实现
graph TD
A[调度中心] --> B[URL管理器]
A --> C[下载器集群]
C --> D[解析器集群]
D --> E[数据存储]
F[监控中心] --> A & B & C & D & E
G[代理/IP池] --> C
H[缓存系统] --> C & D调度中心
- 分布式任务调度：采用主从架构（如Celery+Redis/Kafka）
- 动态负载均衡：基于节点CPU/网络实时分配任务
- 优先级队列：支持VIP站点优先抓取（加权轮询算法）
URL管理器
去重系统：
短期去重：Bloom Filter（错误率<0.01%）
长期去重：RocksDB存储指纹（SHA256）
下载器集群
多协议支持：HTTP/2, WebSocket, gRPC
连接池优化：
Keep-Alive连接复用（单机维持500+连接）
智能超时设置：
connect_timeout: 5s
read_timeout: 15s
total_timeout: 30s自适应限流：令牌桶算法控制请求频率
解析器集群
多模式解析引擎
graph LR
HTML --> XPath解析
JSON --> JMESPath
JavaScript --> Headless Chrome
PDF --> Tika OCR容错机制：Sandbox隔离环境防止解析崩溃
数据存储
- 原始页面：HDFS + Parquet 冷热分层（S3归档）
- 结构化数据：Elasticsearch + PG 主存储（TTL 3年）
- URL状态：Redis Cluster 持久化RDB+AOF
| 数据类型 | 存储 | 生命周期 | 压缩 | 备份 |
|---|---|---|---|---|
| 原始页面 | HDFS Parquet + S3 Glacier | 7天热→冷→30天归档 | LZ4→ZSTD | 跨区3副本 |
| 结构化数据 | ClickHouse (主) + ES (搜索) | TTL 3年 | ZSTD(6) | 双活 |
| URL状态 | Redis Cluster (RDB+AOF) | 永久 | — | RDB 每6h+AOF实时 |
| 监控指标 | VictoriaMetrics | 15天 | ZSTD | 冷存 |
关键技术
反爬对抗体系
| 维度 | v1 | v2 升级 |
|---|---|---|
| IP轮换 | 代理池 | ISP+住宅IP双池 + 实时质量评分 (丢包率>5% → 拉黑) |
| TLS指纹 | ja3随机 | ja3n+ja4+http2 fingerprint 全链路随机 |
| 浏览器指纹 | 500 模板 | 指纹工厂（每次启动随机 Canvas/WebGL/Audio） |
| 行为模拟 | 鼠标轨迹 | 完整交互链：鼠标→滚轮→键盘→悬停→延迟泊松分布 |
| 验证码 | 打码平台 | 混合策略：2Captcha + 自训练 CNN（YOLOv8） |
IP轮换系统：
- 代理池维护（数据中心IP+住宅IP混合）
- 智能切换策略
行为指纹混淆
- 鼠标轨迹模拟（贝塞尔曲线）
- TLS指纹随机化（ja3算法）
- 浏览器指纹库轮换（500+指纹模板）
运维保障体系
监控矩阵
| 指标 | SLI | SLO | 采集 | 报警 |
|---|---|---|---|---|
| 抓取成功率 | 2xx/(2xx+5xx) | ≥99.5 % | Prometheus 10s | Alertmanager |
| 解析延迟 | P95 | <2 s | OpenTelemetry 5s | PagerDuty |
| 代理健康 | success_rate | ≥90 % | 自研 exporter 30s | Webhook |
| 数据丢失 | 未落盘消息数 | 0 | Kafka lag | DeadManSnitch |
自动扩缩容
# Kubernetes HPA示例
apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
spec:
metrics:
- type: Resource
resource:
name: cpu
target:
type: Utilization
averageUtilization: 70
minReplicas: 10
maxReplicas: 500← Previous postPython类库Numpy
Next post →Python码农们最容易犯的错（千万要规避）