分布式增量爬虫实现方案

之前我们在讨论的是分布式爬虫如何实现增量爬取。增量爬虫的目标是只爬取新产生或发生变化的页面，避免重复抓取，以节省资源和时间。

在分布式环境下，增量爬虫的实现需要考虑多个爬虫节点之间的协调和去重。

另一种思路：将增量判断放在调度中心，爬虫节点只负责抓取。即调度中心维护URL的状态，当需要抓取时（新URL或需要更新），才将URL分发给爬虫节点。

所以说，实现分布式爬虫的增量爬取，关键在于高效去重、状态同步和更新检测。以下就是我整理的核心方案和技术要点：

一、增量爬取核心思路

只抓取新内容/更新内容
- 新URL（未爬过的页面）
- 已爬URL但内容更新（如新闻更新、商品价格变动）
避免重复爬取
- 分布式环境下需全局去重（多个爬虫节点共享状态）

二、技术实现方案

1. URL去重（识别新页面）

布隆过滤器（Bloom Filter）
- 内存占用低，适合海量URL判重（存在轻微误判率）。
- 工具：RedisBloom、PyBloom。

分布式键值存储

用Redis记录已爬URL（SET 或 HyperLogLog）。

示例代码（Redis检查URL）：

python 复制代码

import redis
r = redis.Redis(host='redis-cluster', port=6379)

def is_url_new(url):
    if r.sadd("crawled_urls", url) == 1:  # 成功添加说明是新URL
        return True
    return False

持久化存储
- 数据库（如MySQL）存储URL + 时间戳，适合精确去重。

2. 内容更新检测（识别页面变更）

哈希比对
- 对页面内容计算哈希值（如MD5），存储哈希值与URL关联。
- 重新爬取时对比新老哈希值。
HTTP缓存机制
- 请求头添加 If-Modified-Since（时间戳）或 ETag。
- 若服务端返回 304 Not Modified，跳过下载。
版本号/时间戳
- 某些网站API返回数据的更新时间（如 last_updated 字段）。

3. 分布式协同

中央任务队列
- 所有爬虫节点从同一队列（如RabbitMQ/Kafka）获取任务。
- 队列只推送未爬取或需更新的URL。
分布式锁
- 更新共享状态（如Redis中的URL记录）时用RedLock避免冲突。
统一状态存储
- 使用Redis/数据库存储全局爬取状态（URL、哈希值、时间戳）。

三、架构设计示例

推送URL 反馈新URL/更新调度中心任务队列爬虫节点1 爬虫节点2 爬虫节点N 存储: URL状态+内容哈希

调度中心
- 管理初始URL、解析新URL、检查更新。
- 向任务队列分发URL。
爬虫节点
- 从队列消费URL，下载页面。
- 计算内容哈希，与存储的旧值比对。
- 若内容更新，推送新数据到存储层。
存储层
- Redis：存储URL集合、内容哈希、布隆过滤器。
- 数据库：持久化存储最终数据。

四、优化策略

增量频率控制
- 对频繁更新的网站设置短间隔（如每10分钟检测一次）。
- 静态网站可延长检测周期（如1天）。
容错机制
- 失败URL重试队列（指数退避重试）。
- 分布式事务保证状态一致性。
去重压缩
- 对URL进行标准化（去除参数、归一化）。
- 存储URL哈希而非原始URL（节省空间）。

五、工具推荐

爬虫框架：Scrapy + Scrapy-Redis（分布式支持）。
存储：Redis（去重）、MySQL/PostgreSQL（结构化数据）。
消息队列：RabbitMQ、Kafka、Redis Streams。
布隆过滤器 ：RedisBloom、pybloom-live。

六、伪代码流程

python 复制代码

# 爬虫节点逻辑
def crawl(url):
    # 1. 检查URL是否已爬（Redis去重）
    if not is_url_new(url):
        return
    
    # 2. 发送请求（带If-Modified-Since/ETag）
    headers = {"If-Modified-Since": last_crawled_time(url)}
    response = requests.get(url, headers=headers)
    
    # 3. 处理响应
    if response.status_code == 304:
        return  # 内容未更新
    elif response.status_code == 200:
        content = response.text
        new_hash = md5(content)
        
        # 4. 比对内容哈希
        if new_hash != old_hash(url): 
            save_data(content)  # 存储新数据
            update_hash(url, new_hash)  # 更新哈希值
        
        # 5. 解析新链接加入队列
        for new_url in extract_links(content):
            push_to_queue(new_url)

总结：

分布式增量爬虫 = 全局去重 （布隆过滤器/Redis） + 内容更新检测 （哈希/HTTP缓存） + 任务协同（消息队列）。关键在于通过共享存储实现多节点状态同步，这样我们才能确保高效识别新内容与变更。