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【干货】高级架构师实战:如何用最小的代价完成爬虫需求 | 岂安低调分享

懒人在思考  · 公众号  · 黑客  · 2017-04-03 19:55

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一  缘起



在我工作的多家公司,有众多的领域,如房产,电商,广告等领域。尽管业务相差很大,但都涉及到爬虫领域。开发爬虫项目多了后,自然而然的会面对一个问题——


这些开发的爬虫项目有通用性吗?


有没有可能花费较小的代价完成一个新的爬虫需求?


在维护运营过程中,是否能够工具化,构建基于配置化的分布式爬虫应用?


这就是是我们今天要讨论的话题。



二  项目需求



立项之初,我们从使用的脚度试着提几个需求。


1. 分布式抓取

由于抓取量可能非常庞大,一台机器不足以处理百万以上的抓取任务,因此分布式爬虫应用是首当其冲要面对并解决的问题。

2. 模块化,轻量

我们将爬虫应用分成“应用层,服务层,业务处理层,调度层” 四个脚色。


3. 可管理,可监控

管理监控是一个体系,即配置可管理化,运行实时监控化。 在系统正常运行时,可以变更爬虫的配置,一旦实时监控爬虫出现异常,可实时修正配置进行干预。 所有的一切,均可以通过UI界面进行操作。


4. 通用性,可扩展。

爬虫业务往往多变,不同领域的爬取需求不尽相同。举例说,房源抓取包含图片抓取,小区信息抓取,房源去重等模块。 新闻抓取包括内容抓取,正文提取,信息摘要等相关。

因此,系统需要能够支持业务扩展需求,可以支持不同的业务使用同一套框架进行应用开发。




三  模块分解


针对业务需求,我们将系统分解成多个应用模块。


应用层

应用层是针对管理员,系统维护人员使用。主要分成两个模块,系统配置模块和运营管理模块。


  • 系统配置模块: 系统配置模块包含抓取网站管理配置,在线测试等功能。

  • 运营管理模块: 运营管理模块包含实时抓取量统计,分析,正确率等。甚至包括失败原因,失败量。

系统运营人员可以根据运营模块得到实时的反馈,使用系统配置模块进行配置修正,在线测试正确后 将配置生效,再实时监控新的配置产生的效果。


服务层


服务层是整个系统传输的中枢,相当于整个分布式集中的系统总线和数据总线。 服务层提供一个http/thrift接口,读取数据库,输出配置信息。


  1. 提供网站爬虫配置接口。从数据库中实时读取配置信息,响应业务层的配置请求。

  2. 提供业务层输出写入接口。接受业务层实时爬取的信息汇总,包括正确数据量,错误数据量,以及错误原因。

  3. 提供实时报表统计分析。响应应用层的运营管理模块,查询数据库,实时提供数据分析报告。



业务处理层

业务处理层是整个爬虫系统的核心,可分成多台应用服务器进行处理。业务处理层主要包含解决两件事情。


  • 如何获取url

  • 得到url后,如何处理



(一)  如何获取url


对于爬虫来说,如何获取url至关重要。我们将这一过程定义为发现系统。 对于发现系统而言,目标为如何发现待抓取网站的详细url列表,尽可能的发现更全。



1

假设场景 A


我们逛一个电商网站:打开首页-打开分类页-可能会有多层分类页-逐层点击-直至最小的分类页面。


打开这个分类页会发现该分类页下的所有分页页面,一页一页往下翻,就能够获得该分类页的所有商品。



2

假设场景 B


我们逛一个汽车网站:打开首页-找到品牌页-接着找到车系-最后找到车款页面。






通过以上场景分析可以得到一个结论,人能非常智能的找到所有待抓取的详细页面,即电商的商品,汽车的车款页面。 那么,是否可以通过配置方式来模拟这一过程呢?


请看下图:


备注如下:


1. root_info


定义发现模块的入口页面,如同人打开汽车站的网页,后续的发现都是起始于这些入口页。


这里给出的实例是,某汽车网的品牌列表页,根据 模板化 套用变量的配置,共有 100 个入口页。



2. s teps :


依次遍历这 100 个入口页,分别会执行 steps 中定义的步骤。机器模拟人的方式进行查看浏览。


每个 step 中,会使用 "link_module" 定义的类进行逻辑进行处理。


  1. 读取入口页的 html ,结合 "sub_prefix","sub_suffix" "select" 定义的内容,获得页面子区域 html

  2. 使用 "link_match_method" 的方法(含前缀包含,匹配等) , 抽取子区域的链接。

  3. 每个链接 "link_pattern" 进行匹配,匹配成功的 url 进入下一步。

  4. 每一步得到的 url ,自动进和地下一步处理,处理逻辑为递归上面 a-c ,直至 "last_step" true 为止。


此处,即 "last_step" true 中发现的 url ,即为发现系统最终需要获取的 url 列表。 发现系统总结,通过配置的方式,结合人类的浏览习惯,通过若干步迭代,最终获取网站的详细页 url 列表。


由于每一步的抽取链接规则,以及步数据都是人为定义,因此,可以适配绝大部分网站的发现系统。当然,越 复杂的网站发现配置可能更多一些、更为繁杂,但万变不离其宗。



(二)得到url后,如何处理


前提当然是每个业务的处理各不相同,有抽取页面属性功能、有正文提取、有图片获取,甚至有和当前系统对接等。


由于业务处理不一致,很自然想到的是通过配置方式,定义职责链系统,如同著名框架 Netty 中的 Pipeline 设计。 在处理过程中,定义一个 Context 上下文处理类,并且,所有的中间结果都暂缓在这个 Context 中。


描述比较空洞,还是结合实际案例来看。



备注如下:


得到一个 url 后,读取配置,当 url "site" 匹配时,适用当前 "site" 规则。


1. pipeline定义职责链的处理过程


此处的定义为 抓取模块, Javascript 处理模块,通用解析模块 ”。 对应的处理如下:


先执行抓取模块,得到 html 。紧接着执行 Javascript 处理模块,输入为 html ,解析 html ,此处可能是评论,也可能是价格,总之处理的是动态加载项目,紧接着处理 通用解析模块



2.  "par ser_rules" 定义的是解析模块


最终输出的是 kv ,在 java 中是 map python 中是 dict 即从上一步的 html 中,找到每一荐的 "sizzle" ,执行 "prefix","suffix" 即前后缀移除 ( 过滤如同“价格:xxx元,前缀为“价格:",后缀为元 )。


对了, sizzle 也是一个开源技术,据说以前鼎鼎有名的 Jquery 也是 "sizzle" 引擎。 Java 中可以使用 Jsoup 解析处理。


怎么知道需要取的 "sizzle" 内容是什么呢?具体可以结合 firebug 插件,选中即可得。 选中后,结合应用层的管理工具,即可进行测试。



3. “i srequire"


可以看到,配置项中有 “isrequire" ,表示这项内容是否必须。如果必须,且在实际处理中获取不到,那么在抓取的过程中,就会记录一个错误, 错误原因自然是 “$key is null"。 此外,每一个 module 都可能出错,一旦出错,就没有必要往后去执行。


因此,在抓取过程中,业务处理层从服务层获得一批 url( 默认 100 个)后,在处理这一百个 url 结束后,会向服层 report report 内容为:


当前任务处理机器,于什么时间处理100个页面。不同网站成功多少、失败多少、什么模块失败多少,解析模块什么字段失败多少。


所有这些信息,均是实时统计,并在运营监控系统中以图 表形示绘制出来,必要时可以发出报警,交由维护人员实时干预。





Q: 提一个问题,新增一个 anotherauto.com 网站怎么办?


A: 其实也很简单,再增加一个配置呗。业务定义 pipeline ,如果有解析需求,填写对应的解析项即可。





以上两个系统,发现系统和处理系统,在我们实际生产中,是通过以下步骤贯穿。


  1. 发现系统累计发现待抓取网站的详细页,因为是一个累计持续的过程。因此有把握持续无限接近网站的 100% 页面。

  2. 处理系统通过服务层,每次去取配置信息(可能维护人员在实时修正)及待抓取的列表进行处理。


待抓取的列表根据业务的优先级,分普通队列及优先级队列,通过任务调度系统进行统一管理和配置。



调度层


  • 调度层主要是业务系统。

  • 新增一个网站任务调度

  • 网站发现频率,包括增量发现频率和全量发现频率

  • 网站抓取优先级推送至队列

  • 断点续抓管理

  • ......




四  系统架构设计


从业务模块上看

应用层,服务层,业务处理层,调度层

从功能系统上看

发现系统,抓取系统, 配置系统,监控系统

从扩展性上看






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