网络爬虫的系统实现

简述网络爬虫的系统实现
网络爬虫常常被人所忽略，特别是和搜索引擎的光环相比，它似乎有些暗淡无光。

我很少看见有详细介绍爬虫实现的文章或者文档。

然而，爬虫其实是非常重要的一个系统，特别是在今天这个数据为王的时代。

如果你是一个刚刚开始的公司或者项目，没有任何原始的数据积累，那么通过爬虫去Internet上找到那些有价值的数据再进行数据的清洗和整理，是一个可以快速得到数据的重要手段。

本文侧重于爬虫的系统设计和实现的部分细节，内容来源于两方面，一是我这一个多月做爬虫的心得体会，但我做的爬虫规模不至于太大，对于性能的要求达不到诸如百度那么高的要求，第二则是来源于阅读的几篇文献。

我找到的大部分关于爬虫的系统方面的文献都是2000年左右的，此后寥寥无几，说明关于爬虫的系统设计在10年前已经基本解决了（2000年不就是Baidu刚开始的时候么，说不定它家的爬虫也参考了这些文章^-^）。

此外，既然本文侧重于系统方面的问题，那么某些内容就不会涉及，比如如何抓取那些隐藏的web数据，如何抓取ajax的页面，如何动态调整抓取频率等等。

正文
一个正规的，完整的网络爬虫其实是一个很复杂的系统：首先，它是一个海量数据处理系统，因为它所要面对的是整个互联网的网页，即便是一个小型的，垂直类的爬虫，一般也需要抓取上十亿或者上百亿的网页；其次，它也是一个对性能要求很好的系统，可能需要同时下载成千上万的网页，快速的提取网页中的url，对海量的url进行去重，等等；最后，它确实是一个不面向终端用户的系统，所以，虽然也很需要稳定性，但偶然的当机并不会是灾难，而且，不会出现类似访问量激增这样的情况，同时，如果短暂的时间内出现性能的下滑也不算是个问题，从这一点来看，爬虫的系统设计在某些部分又变得简单了许多。

上图是一个爬虫的系统框架，它基本上包括了一个爬虫系统所需要的所有模块。

任何一个爬虫系统的设计图，会发现都有一个环路，这个环代表着爬虫大致的工作流程：根据URL将对应的网页下载下来，然后提取出网页中包含的URL，再根据这些新的URL 下载对应的网页，周而复始。

爬虫系统的子模块都位于这个环路中，并完成某项特定的功能。

这些子模块一般包括：
Fetcher：用于根据url下载对应的网页；
DNS Resolver：DNS的解析；
Content Seen：网页内容的去重；
Extractor：提取网页中的url或者其它的一些内容；
URL Filter：过滤掉不需要下载的url；
URL Seen：url的去重；
URL Set：存储所有的url；
URL Frontier：类似调度器，决定接下来哪些下载哪些url对应的网页；
Fetcher和DNS Resolver
这两个模块是两个非常简单的独立的服务：DNS Resolver负责域名的解析；Fetcher的输入是域名解析后的url，返回的则是该url对应的网页内容。

对于任何一次网页的抓取，它都需要调用这两个模块。

对一般的爬虫，两个模块可以做得非常的简单，甚至合并到一起。

但是对于性能要求很高的系统，它们可能成为潜在的性能瓶颈。

主要原因是无论是域名解析还是抓取，都是很耗时的工作。

比如抓取网页，一般的延迟都在百毫秒级别，如果遇上慢的网站，可能要几秒甚至十几秒，这导致工作线程会长时间的处于阻塞等待的状态。

如果希望Fetcher能够达到每秒几千个网页甚至更高的下载，就需要启动大量的工作线程。

因此，对于性能要求高的爬虫系统，一般会采用epoll或者类似的技术将两个模块改成异步机制。

另外，对于DNS的解析结果也会缓存下来，大大降低了DNS解析的操作。

Content Seen
Internet上的一些站点常常存在着镜像网站（mirror），即两个网站的内容一样但网页对应的域名不同。

这样会导致对同一份网页爬虫重复抓取多次。

为了避免这种情况，对于每一份抓取到的网页，它首先需要进入Content Seen模块。

该模块会判断网页的内容是否和已下载过的某个网页的内容一致，如果一致，则该网页不会再被送去进行下一步的处理。

这样的做法能够显著的降低爬虫需要下载的网页数。

至于如果判断两个网页的内容是否一致，一般的思路是这样的：并不会去直接比较两个网页的内容，而是将网页的内容经过计算生成FingerPrint（指纹），通常FingerPrint是一个固定长度的字符串，要比网页的正文短很多。

如果两个网页的FingerPrint一样，则认为它们内容完全相同。

Extractor和Url Filter
Extractor的工作是从下载的网页中将它包含的所有url提取出来。

这是个细致的工作，你需要考虑到所有可能的url的样式，比如网页中常常会包含相对路径的url，提取的时候需要将它转换成绝对路径。

Url Filter则是对提取出来的url再进行一次筛选。

不同的应用筛选的标准是不一样的，比如对于baidu/google的搜索，一般不进行筛选，但是对于垂直搜索或者定向抓取的应用，那么它可能只需要满足某个条件的url，比如不需要图片的url，比如只需要某个特定网站的url 等等。

Url Filter是一个和应用密切相关的模块。

Url Seen
Url Seen用来做url去重。

关于url去重之前已经写过一篇blog，这里就不再详谈了。

对于一个大的爬虫系统，它可能已经有百亿或者千亿的url，新来一个url如何能快速的判断url是否已经出现过非常关键。

因为大的爬虫系统可能一秒钟就会下载几千个网页，一个网页一般能够抽取出几十个url，而每个url都需要执行去重操作，可想每秒需要执行大量的去重操作。

因此Url Seen是整个爬虫系统中非常有技术含量的一个部分。

（Content Seen其实也存在这个问题）
Url Set
当url经过前面的一系列处理后就会被放入到Url Set中等待被调度抓取。

因为url的数量很大，所以只有一小部分可能被放在内存中，而大部分则会写入到硬盘。

一般Url Set的实现就是一些文件或者是数据库。

URL Frontier
Frontier（为什么叫这个名字我也不清楚）之所以放在最后，是因为它可以说是整个爬虫系统的引擎和驱动，组织和调用其它的模块。

当爬虫启动的时候，Froniter内部会有一些种子url，它先将种子url送入Fetcher进行抓取，然后将抓取下来的网页送入Extractor提取新的url，再将新的url去重后放入到Url Set中；而当Froniter内部的url都已经抓取完毕后，它又从Url Set中提取那些新的没有被抓取过的url，周而复始。

Frontier的调度实现有很多种，这里只介绍最常见的一种实现方法。

在此之前，需要先解释一点，尽管在介绍Fetcher的时候我们说，好的Fetcher每秒能够下载百千个网页，但是对于某个特定的目标网站，比如，爬虫系统对它的抓取是非常慢速的，十几秒才会抓取一次，这是为了保证目标网站不至于被爬虫给抓垮。

为了做到这一点，Frontier内部对于每个域名有一个对应的FIFO队列，这个队列保存了该域名下的url。

Frontier每次都会从某个队列中拿出一个url进行抓取。

队列会保存上一次被Frontier调用的时间，如果该时间距离现在已经超过了一定值，那么该队列才可以再次被调
用。

Frontier内部同时可能拥有成千上万个这样的队列，它会轮询的获取一个可以被调用的队列，然后从该队列中pull一个url进行抓取。

而一旦所有队列中的url被消耗到一定程度，Frontier又会从Url Set中提取一批新的url放入对应的队列。

分布式
当单机版的爬虫性能不能满足要求的时候，就应该考虑用多台机器组成分布式的爬虫系统。

分布式的爬虫架构其实要比想象的简单得多，一个朴素的做法是：假设有N台机器，每台机器上有运行了一个完整的爬虫系统，每台机器的爬虫在从Extractor模块获得新的url之后，根据url的域名进行hash然后取模N得到结果n，然后该url会被放入第n台机器的Url Set中。

这样，不同网站的url会被放在不同的机器上处理。

以上就是一个完整爬虫的系统实现。

当然，由于篇幅有限回避了一些细节。

比如爬虫抓取每个网站前需要先读取该网站的robots.txt来判断该网站是否允许被抓取（前段时间京东就在robots.txt中将一淘的爬虫屏蔽了，需要说明的是，robots.txt只是一个业内约定，它并不能从技术上强制的拒绝爬虫的抓取）；再比如，一些网站提供了sitemap，这样可以直接从sitemap上获取该网站的所有url；等等。

Reference
Mercator: A scalable, extensible Web crawler, 1999
Design and Implementation of a High-Performance Distributed Web Crawler, 2002。