# 轮询架构 在你的场景中，Worker 是多机分布部署的，任务执行时间较长，且可能因错误被终止。为了确保任务的可追踪性和实时性，设计一个能够实时监控任务进度、记录失败点并支持任务恢复的系统是非常重要的。以下是针对你的需求的优化设计方案： --- ### **三、推荐方案** 结合你的需求（实时性、任务恢复、多机部署），推荐以下方案： 1. **任务进度存储**： - 使用 **中心化数据库（SQL Server）** 实时存储任务进度，确保数据可靠性和任务可恢复性。 2. **任务监控**： - 使用 **WebSocket 实时推送** 或 **Redis Pub/Sub** 实现任务进度的实时监控，避免轮询的开销。 3. **错误处理**： - 在数据库中记录任务失败时的页码和错误信息，支持从失败点继续执行。 --- ### **四、示例架构** ``` +----------------+ +-----------------+ +----------------+ | Worker 1 | | Worker 2 | | Worker N | | (更新进度) | | (更新进度) | | (更新进度) | +-------+--------+ +--------+--------+ +--------+-------+ | | | | | | | | | +-------v-------------------------v-------------------------v-------+ | Redis Pub/Sub | | (实时广播任务进度) | +-----------------------------------+-------------------------------+ | | +-----------------------------------v-------------------------------+ | Master (WebSocket) | | (接收进度更新，存储到数据库) | +-----------------------------------+-------------------------------+ | | +-----------------------------------v-------------------------------+ | SQL Server | | (存储任务进度、失败信息) | +-------------------------------------------------------------------+ ``` --- ### **五、总结** - **任务进度存储**：推荐使用中心化数据库（SQL Server）实时存储任务进度，确保数据可靠性和任务可恢复性。 - **任务监控**：推荐使用 WebSocket 或 Redis Pub/Sub 实现实时进度推送，避免轮询的开销。 - **错误处理**：在数据库中记录任务失败时的页码和错误信息，支持从失败点继续执行。 通过以上设计，你的系统将具备高实时性、高可靠性和任务可恢复性，能够有效管理多机分布部署的 Worker 节点。 # 架构 ### **一、Master 节点的核心职责与实现** 1. **Redis 服务** - **角色**：作为任务队列和状态缓存中心。 - **关键设计**： - 使用 `List` 或 `Stream` 结构存储待执行的任务（如 `crawler:tasks`）。 - 用 `Hash` 存储任务元数据（如任务ID、URL、优先级、重试次数）。 - 用 `Set` 或 **布隆过滤器** 实现 URL 去重。 - 通过 `Pub/Sub` 广播全局指令（如暂停、终止任务）。 2. **Web 服务** - **角色**：任务提交、状态监控、用户交互入口。 - **实现方案**： - 使用 Flask/Django 提供 REST API，支持任务提交和查询。 - 集成可视化面板（如 Grafana）展示实时爬取指标（成功率、QPS）。 - 提供任务配置界面（动态调整爬取频率、代理规则）。 3. **SQL Server** - **角色**：存储结构化数据（爬取结果、任务日志、用户配置）。 - **表设计示例**： - `tasks`: 任务ID、状态、创建时间、优先级。 - `results`: 清洗后的结构化数据（标题、作者、正文）。 - `logs`: 错误日志、重试记录。 4. **文件服务器** - **角色**：存储非结构化数据（原始HTML、图片、PDF等）。 - **实现方案**： - 使用 MinIO 或 AWS S3 兼容的存储服务。 - 按 `任务ID/时间戳` 组织目录结构，例如 `/data/task_001/20240401/page.html`。 --- ### **二、Worker 节点的核心职责与实现** 1. **任务执行流程** ```python while True: task = redis.blpop("crawler:tasks", timeout=30) # 阻塞获取任务 if task: try: # 使用 Chrome 渲染动态页面 html = chrome_driver.get(task.url) # 用 Trafilatura 解析内容 data = trafilatura.extract(html) # 存储到 SQL Server 和文件服务器 save_to_sql(data) save_to_fileserver(html) # 标记任务成功 redis.hset(f"task:{task.id}", "status", "success") except Exception as e: handle_retry(task, e) # 重试逻辑 ``` 2. **关键技术选型** - **动态渲染**：使用 `Selenium` 或 `Playwright` 控制 Headless Chrome。 - **高效解析**：`Trafilatura` 或 `Parsel`（Scrapy 的解析库）。 - **反反爬虫**：集成代理池（如 `ProxyMesh`）、随机 User-Agent 轮换。 3. **资源隔离与扩展** - 每个 Worker 运行在独立 Docker 容器中，避免环境冲突。 - 根据 Redis 队列长度动态扩缩容（K8s HPA 或云厂商自动伸缩组）。 --- ### **三、关键问题解决方案** 1. **任务去重** - 在 Redis 中为每个域名维护一个布隆过滤器（`redisbloom` 模块），拦截已爬URL。 2. **分布式锁** - 使用 `Redlock` 算法保证同一任务不会被多个 Worker 重复执行： ```python lock = redlock.Redlock([redis], retry_count=3) if lock.acquire("task_lock:123", 5000): # 5秒锁超时 process_task() ``` 3. **错误处理** - 设计三级重试策略： - 首次失败：立即重试（网络抖动）。 - 二次失败：延迟 5 分钟重试（目标站点限流）。 - 三次失败：标记为永久失败，人工介入。 4. **监控告警** - 指标采集：通过 Prometheus 暴露 Worker 的 CPU/内存使用率、任务吞吐量。 - 日志聚合：使用 ELK（Elasticsearch + Logstash + Kibana）集中分析错误日志。 --- ### **四、架构图示例** ``` +----------------+ +-----------------+ | User | | Web Dashboard | | (提交任务) +-------> (监控/配置) | +----------------+ +--------+--------+ | | API +------------------+ +------v--------+ +----------------+ | SQL Server <--------+ Master +-------> Redis | | (结构化数据) | | (Web服务) | | (任务队列/状态) | +------------------+ +------+--------+ +--------+-------+ | | | | 任务分发 +------------------+ +------v-------------------------v-------+ | File Server <--------+ Workers | | (原始HTML/文件) | | (Scrapy/Chrome/Trafilatura) | +------------------+ +----------------------------------------+ ``` --- ### **五、部署优化建议** 1. **Master 高可用** - Redis 部署哨兵模式或集群。 - SQL Server 配置 AlwaysOn 可用性组。 2. **Worker 异构调度** - 根据任务类型（动态渲染 vs 静态抓取）划分队列，例如： - `queue:dynamic` → 需要 Chrome 的 Worker。 - `queue:static` → 仅需 Scrapy 的轻量 Worker。 3. **安全加固** - 使用 VPN 或 VPC 隔离 Master 和 Worker 的通信。 - 对 Redis 和 SQL Server 启用 TLS 加密传输。 --- 通过以上设计，你的系统将具备高可扩展性和容错性，能有效管理分布式爬虫任务，同时合理分配网络和计算资源。 # Worker 无状态权衡 User： 这是否意味着 Workers 是无状态的，也就是说 Workers 机器不能在本地存储有关文件或者数据，即便有许多网页数据、文件、图片等资源，也要存储到中心文件服务中？这样会不会对带宽要求太高了 You: 你的观察非常准确！在分布式系统中，Worker 是否需要完全无状态、是否必须将所有数据实时传输到中心存储，取决于具体的业务需求、数据规模和技术成本。以下是更细致的分析和优化方案： --- ### **一、Worker 的“状态”与存储策略权衡** #### 1. **完全无状态的优缺点** - **优点**： - **高容错性**：Worker 宕机不影响数据，任务可被其他节点接管。 - **易扩展**：新增 Worker 无需考虑本地数据迁移。 - **一致性保障**：所有数据集中存储，避免分散管理带来的同步问题。 - **缺点**： - **带宽压力**：大量原始数据（HTML、图片）实时上传可能成为瓶颈。 - **延迟增加**：高频率的小文件上传可能降低整体吞吐量。 #### 2. **允许部分状态的优化方案** - **混合存储策略**： - **核心数据**（结构化结果、任务状态）必须实时写入中心存储（SQL/Redis）。 - **非核心数据**（原始HTML、图片等）可暂存 Worker 本地，异步批量上传。 - **示例流程**： ```python # Worker 处理任务时： 1. 爬取数据 → 解析结构化结果 → 立即写入 SQL Server（关键数据） 2. 原始 HTML/图片 → 暂存本地磁盘 → 定时任务批量压缩上传到文件服务器 ``` --- ### **二、降低带宽压力的关键技术** #### 1. **数据压缩与去重** - **压缩**：使用 `gzip` 或 `brotli` 压缩原始 HTML，减少传输体积。 - **去重**： - 图片/文件哈希去重：通过 `MD5/SHA1` 计算文件指纹，仅上传唯一文件。 - 使用 Redis 或布隆过滤器记录已存储的文件指纹。 #### 2. **增量上传与批量合并** - **增量上传**：仅上传新增或修改的内容（需结合页面版本控制）。 - **批量合并**：将多个小文件打包为 `.tar.gz` 或 `.parquet` 格式后上传，减少请求次数。 - **示例**： ```bash # Worker 本地操作： tar -czvf batch_001.tar.gz /tmp/html/*.html s3cmd put batch_001.tar.gz s3://your-bucket/ ``` #### 3. **边缘存储与 CDN** - **场景**：如果爬取的数据需要被频繁访问（如公开的图片资源）。 - **方案**： - 直接上传到 CDN（如 Cloudflare、Akamai）。 - 利用边缘节点缓存，减少回源带宽压力。 #### 4. **分布式文件系统** - **场景**：超大规模非结构化数据（如百万级图片）。 - **方案**： - 使用 **HDFS** 或 **Ceph** 替代中心化文件服务器。 - Worker 本地作为 HDFS 的 DataNode，数据块分布式存储，带宽压力分摊。 --- ### **三、业务场景驱动的存储决策** #### 1. **需优先实时上传的场景** - **敏感数据**：合规性要求立即集中存储（如金融、医疗数据）。 - **实时分析需求**：数据需立刻进入数仓供下游分析。 - **示例**： ```python # 关键字段实时写入 save_to_sql({ "title": "Example", "content": "Hello World", "url": "https://example.com" }) ``` #### 2. **可接受异步上传的场景** - **原始 HTML 存档**：仅用于事后审计，无需实时访问。 - **非关键媒体文件**：图片/视频的展示延迟容忍度高。 - **示例**： ```python # 原始 HTML 暂存本地，每小时上传一次 with open(f"/tmp/html/{task_id}.html", "w") as f: f.write(html) schedule_hourly_upload() # 触发批量上传 ``` --- ### **四、容错与备份设计** #### 1. **Worker 本地数据的可靠性** - **策略**： - 本地数据视为“临时缓存”，中心存储才是权威数据源。 - Worker 宕机后，由其他 Worker 重新执行未确认的任务。 - **实现**： - 任务完成后，Worker 发送确认信号给 Master。 - Master 若超时未收到确认，将任务重新放回队列。 #### 2. **断点续传与一致性** - **断点续传**：记录已上传的文件偏移量，网络中断后恢复上传。 - **一致性保障**： - 使用 `Redis` 记录文件上传状态（如 `file:1234 → uploaded`）。 - 采用两阶段提交（2PC）确保事务完整性。 --- ### **五、成本与性能平衡的架构示例** #### 1. **中小规模爬虫（低成本优先）** ``` Worker 本地存储（原始HTML） → 每日批量上传至 NAS/SFTP → 最终归档到 S3/OSS（低频存储） ``` #### 2. **大规模爬虫（高性能要求）** ``` Worker 本地作为 HDFS DataNode → 实时写入 HDFS 分布式文件块 → 定期备份到对象存储（如 S3 Glacier） ``` #### 3. **混合云场景（带宽优化）** ``` Worker（本地IDC） → 临时存储到本地 NAS → 夜间通过专线同步到云端 S3 ``` --- ### **六、总结** - **Worker 无需绝对无状态**：关键数据实时上传，非关键数据可异步处理。 - **带宽优化是核心**：通过压缩、去重、批量和增量上传降低压力。 - **业务场景决定设计**：根据数据敏感性、实时性需求和成本选择策略。 通过合理设计，即使 Worker 有部分本地存储，也能在带宽、成本和可靠性之间取得平衡。例如，爬取新闻正文时立即存储结构化结果到 SQL，而原始 HTML 可以每小时批量压缩上传一次，这样对带宽的影响会显著降低。 # 设计思路 Master-Worker 在爬虫或分布式系统中，类似“管理者-执行者”这样的架构模式非常常见，通常会用一些更具象化的名称来描述这种分工明确的架构。以下是一些常见的类似称呼： 1. Master-Worker 架构 Master（管理者）： 负责任务的分配、调度和监控。 存储任务状态、爬取规则和数据。 协调多个Worker节点的运行。 Worker（执行者）： 负责具体任务的执行，如爬取网页、解析数据。 将结果返回给Master或存储到指定位置。 适用场景： 分布式爬虫系统。 需要动态扩展执行节点的场景。 以下是一些常用的库和架构： 1. 任务队列 + Worker 模式 核心思想： 使用任务队列（Message Queue）来分发任务。 Worker 从队列中拉取任务并执行。 常用库： Celery： 分布式任务队列库，支持异步任务调度和 Worker 管理。 可以与 Redis、RabbitMQ 等消息队列集成。 支持定时任务、任务重试、结果存储等功能。 RQ (Redis Queue)： 基于 Redis 的轻量级任务队列。 简单易用，适合小型项目。 Huey： 轻量级任务队列，支持 Redis 或 SQLite 作为后端。 适合小型到中型项目。 架构示例： Master：负责将任务推送到队列。 Worker：从队列中拉取任务并执行。 适用场景： 需要异步任务处理的系统。 分布式任务调度。