【实战项目】使用Golang构建分布式爬虫实战经验分享！

随着互联网的发展，爬虫已经成为了大家熟悉的一个词汇。爬虫技术可以应用于各种场景，如资讯类网站的数据采集、电商平台的价格监测、搜索引擎的网页抓取等。而分布式爬虫可以加速数据采集，提高并发处理，更是人们追求的目标。本文将结合具体场景，分享使用Golang构建分布式爬虫的实战经验。

一、需求背景

某公司需要采集若干个电商平台上的商品信息，包括商品名称、价格、销量、评论数等，并存储到数据库中。考虑到目标平台的数据量很大，且每个平台的数据都需要单独采集，则需要使用分布式爬虫。

二、技术选型

在选择技术栈时，我们需要考虑以下因素：

1. 性能

分布式爬虫需要很好地支持并发处理，保证执行效率和数据准确性。

2. 可扩展性

在采集过程中，可能会有新的平台加入，需要能够方便地扩展。

3. 稳定性

网络中的各种异常情况，如网络延迟、连接中断等都需要有很好的容错机制。

结合以上因素，我们选择了Golang作为主要的编程语言，以及使用Redis作为分布式任务调度和结果存储的中间件。

三、技术实现

1. 任务分发

使用Redis的List数据结构作为任务队列，爬虫程序从队列中获取任务并进行处理。在任务分发时，将采集平台、采集页码等信息封装到任务结构体中，并将其序列化成为JSON字符串，放入Redis的任务队列中。

```
type Task struct {
    Platform string `json:"platform"` //采集平台
    Page int `json:"page"` //采集页码
}

func produceTask(task Task) {
    taskByte, _ := json.Marshal(task)
    redisClient.LPush("task_queue", string(taskByte))
}
```

2. 任务处理

爬虫程序从任务队列中获取任务，将任务结构体反序列化后，解析出采集平台、页码等参数，并构造请求进行数据采集。在请求过程中，使用Golang的原生库net/http进行网络请求，请求结果通过管道传递，方便进行并发处理和容错处理。

```
type Result struct {
    Task Task //采集任务
    Data string //采集数据
    Err error //错误信息
}

func processTask(task Task) Result {
    res := Result{Task: task}
    url := buildURL(task.Platform, task.Page)
    resp, err := http.Get(url)
    if err != nil {
        res.Err = err
        return res
    }
    defer resp.Body.Close()
    body, err := ioutil.ReadAll(resp.Body)
    if err != nil {
        res.Err = err
        return res
    }
    res.Data = string(body)
    return res
}
```

3. 分布式调度

由于采集任务非常大，单个爬虫程序无法处理，需要使用分布式方式进行调度。在Golang中，使用go关键字可以快速启动一个协程，实现并发处理。使用Redis的分布式锁，可以保证同一时刻只有一个爬虫程序处理任务队列，避免重复处理。

```
func runWorker() {
    for {
        _, err := redisClient.Get("lock_worker").Result()
        if err != nil {
            if err == redis.Nil {
                lock, _ := redisClient.SetNX("lock_worker", 1, time.Minute*5).Result()
                if lock {
                    fmt.Println("Get lock")
                    for {
                        taskStr, err := redisClient.LPop("task_queue").Result()
                        if err != nil {
                            break
                        }
                        var task Task
                        json.Unmarshal([]byte(taskStr), &task)
                        res := processTask(task)
                        saveResult(res)
                    }
                    fmt.Println("Release lock")
                    redisClient.Del("lock_worker")
                    break
                }
            } else {
                time.Sleep(time.Second)
            }
        }
    }
}
```

四、总结

通过以上实现，我们使用Golang构建了一个简单的分布式爬虫，实现了数据的采集和存储。分布式调度使程序并发性能得到了明显提升，而使用Redis作为中间件则保证了任务的可扩展性和稳定性。当然，在实际应用中，我们还需要考虑更多细节问题，如一些反爬虫技术的处理、数据清洗和去重、爬虫程序的监控调优等。但这已经足以帮助我们快速入门分布式爬虫的相关技术和实现方式。

以上就是使用Golang构建分布式爬虫实战经验分享，希望对大家学习和实践有所帮助。