一、前言

爬蟲廣泛使用於搜尋引擎、新聞聚合以及大資料採集當中，一個良好的爬蟲系統需要考慮很多方面：爬蟲種子的獲取需要有個穩定的任務排程機制，下載頁面過程需要考慮到網頁內容的生成是否是需要js渲染，請求網頁是否需要設定請求頭，還有請求過多會不會被對方封鎖。另外就是資料處理過程，什麼頁面需要進行資料提取，什麼頁面是分裂成其它頁面，還有頁面內容提取需要採用什麼手段：比如css selector解析，xpath解析，還有許多內容是通過json格式返回 需要解析json，還有的內容是屬於xml，這就需要你都還有當獲取到結果之後需要對結果進行整理、規範化和持久化。

二、設計思路

           圖2-1 設計思路

     因為工作當中主要是對新聞內容進行抓取，所以結合新聞資訊進行處理。如圖2-1所示，一個典型的新聞網站會分兩個頁面進行展示，一個是列表頁一個是詳情頁，我們要從列表頁進行處理分裂出詳情頁，然後下載詳情頁進行處理提取裡面的詳情頁。最後對提取的結果進行處理，處理的結果後面可以接入其它流程如更進一步的清洗等，最後經過持久話的內容最終可以通過業務流程處理出去。當一個業務流程抓住輸入輸出，然後結構化和剖析這個流程後，就會知道怎麼進行設計了。

三、爬蟲系統架構圖

圖3-1 技術架構

相信接觸過scrapy及其它第三方開源抓取工具應該對上面的圖不會陌生，系統也是參考java一個比較出名的框架webmagic程序處理的，基於元件化進行開發：

    爬蟲系統通過scheduler獲取待抓取任務，系統需要考慮到多種可排程的方式，這就需要設計一種可以通過配置選擇不同調度模組的功能，比如來自redis的任務排程、來自MQ的任務，也可能來自檔案和資料庫的排程。另外從頁面解析的request同樣也需要丟到scheduler進行排程。

   Downloader下載器，下載網頁詳情有多種java中api提供java.net.URL、java.net.URLConnection 以及HttpClient進行下載，然後還有諸如Https的處理等。

PageProcess頁面處理器，通常情況下鎖抽取的內容就需要在這邊進行處理,同時可以分裂出新的連結，解析HTML可以自己定製使用JSOUP，XPATH以及json 、xml解析。

Pipeline負責抽取結果的處理，包括計算、持久化到檔案、資料庫等

三、整體的技術選型

    圖3-2

如上圖所示，資料來源種子儲存在DB中，然後用redis快取，抓取系統基於redis做排程。排程程式和爬蟲主程式採用RabbitMQ（zeroMq，kafuka也可以）做解耦，然後抓取過程中可以用Redis做連結URL去重處理，然後如果網頁內容多種多樣可以用MongoDB 這種NoSql資料庫做儲存。利用其文件儲存以及key 、value的優勢進行非結構化的持久化，最後抓取的資料可以進一步推送到清洗程式中處理。然後處理後的資料最後存到關係型資料庫Mysql中，然後通過業務邏輯處理展示到PC和手機端。

上面就是整個爬蟲系統的設計。。