架构

一、Master 节点的核心职责与实现

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）。
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）。
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。
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

任务执行流程

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

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。
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

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。

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：

lock = redlock.Redlock([redis], retry_count=3)
if lock.acquire("task_lock:123", 5000):  # 5秒锁超时
 process_task()

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。
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

Master 高可用
- Redis 部署哨兵模式或集群。
- SQL Server 配置 AlwaysOn 可用性组。
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。
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：

 # 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：

 # 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：

 # 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：

 # 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：

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：

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。