霸榜 GitHub 的 TrendRadar 能用吗？实测三天服务器崩了，附修复代码

引言：GitHub 榜首项目的"生产环境陷阱" 对于 Python 开发者而言，本周最火的项目莫过于 TrendRadar。它结合了 Playwright 爬虫和 LLM（大模型），能自动聚合抖音、知乎、微博等 35+ 个平台的热点，并生成 AI 简报。作为一名热衷于自动化工具的架构师，我第一时间在服务器上 Pull 了代码并跑了起来。前两天体验极佳，飞书群里的情报推送源源不断。

然而，第三天早上，服务全挂了。

查看 Docker 日志，屏幕上赫然一行红字： OSError: [Errno 28] No space left on device

这就是开源 Demo 与工业级应用的差距：如果不解决存储架构问题，TrendRadar 就是一个"硬盘粉碎机"。

一、事故复盘：如何确认是 Inode 爆掉？

在报错现场，我首先执行了 df -h，结果显示磁盘空间仅使用了 45%。这就非常诡异：明明还有几十 G 空间，为什么提示空间不足？ 这时候，老运维都知道要查一下 Inode（索引节点）。

1. 排查 Inode 使用率

执行命令： code Bash

bash 复制代码

df -i

结果显示：IUse% 达到了 100%。

这意味着虽然磁盘还有空间，但文件系统的"户口本"已经发完了。TrendRadar 为了留存舆情证据，会为每一条热点保存高清截图和 HTML 快照，短短 72 小时生成了数万个小文件，直接吃光了 Inode。

2. 定位"元凶"目录

为了确认是哪个目录在搞鬼，可以使用以下组合命令快速统计各目录文件数： code Bash

bash 复制代码

for i in /*; do echo $i; find $i | wc -l; done

很快我们定位到了罪魁祸首：TrendRadar/data/snapshots/。

结论：在爬虫类应用中，本地文件系统（尤其是 Ext4）并不适合存储海量小文件。我们需要架构级的改造。

二、架构抉择：为什么爬虫必须"存算分离"？

面对海量非结构化数据（图片/日志），我们对比了两种常见的扩容方案。这次我们不仅看功能，更看量化指标 ：

架构决策：

为了保证 Crawler（计算层）的无状态，必须实施存算分离。将所有持久化数据"外包"给专业的七牛云 Kodo。

三、源码二开实战：从 Local Save 到 Cloud Stream

TrendRadar 是基于 Python + Playwright 编写的。改造的核心思路是：利用 Playwright 原生能力截获内存 Buffer，直接推送到云端。

第一步：环境准备

安装七牛云 Python SDK：

bash 复制代码

pip install qiniu

第二步：封装"云存储管理器"

我们在 utils 目录下新建 oss_manager.py，封装统一的上传接口。 code Python

python 复制代码

# utils/oss_manager.py
from qiniu import Auth, put_data
import os

# 建议从环境变量读取，适配 Docker/K8s 部署
ACCESS_KEY = os.getenv('QINIU_AK')
SECRET_KEY = os.getenv('QINIU_SK')
BUCKET_NAME = os.getenv('QINIU_BUCKET')
CDN_DOMAIN = os.getenv('QINIU_DOMAIN')

q = Auth(ACCESS_KEY, SECRET_KEY)

def upload_bytes_stream(data_bytes, file_key):
    """
    内存直传：直接将二进制流上传到七牛云，完全不占用本地磁盘
    """
    token = q.upload_token(BUCKET_NAME, file_key, 3600)
    ret, info = put_data(token, file_key, data_bytes)
    
    if info.status_code == 200:
        return f"{CDN_DOMAIN}/{file_key}"
    else:
        return None

第三步：魔改截图逻辑 (Core Refactoring)

Playwright 的 page.screenshot() 方法如果不传 path 参数，默认就会返回 bytes (二进制流)。这是一个官方支持的高效路径，也是社区中将 Playwright 对接 S3 的标准做法。

我们找到 TrendRadar 的截图代码，进行如下修改：

修改后 (Cloud Native)：

code Python

python 复制代码

from utils.oss_manager import upload_bytes_stream
import time

def capture_snapshot(page, filename):
    # 1. 获取截图的二进制 Buffer (不落盘)
    # 这与上传 S3 的套路一致，但七牛云在国内的连接稳定性更佳
    screenshot_bytes = page.screenshot() 
    
    # 2. 构造云端存储路径（按日期分层）
    date_str = time.strftime("%Y/%m/%d")
    cloud_key = f"snapshots/{date_str}/{filename}"
    
    # 3. 内存直传七牛云
    url = upload_bytes_stream(screenshot_bytes, cloud_key)
    
    if url:
        print(f"[Success] Snapshot uploaded: {url}")
        return url
    else:
        print("[Error] Upload failed")
        return None

第四步：打通飞书/企微通知

修改完存储后，最关键的一步是将返回的 url 写入到通知模版中。这样，当飞书机器人推送热点简报时，用户点击图片链接，直接访问的是七牛云 CDN 加速后的高清图，既验证了集成成功，又提升了加载体验。

四、部署建议与生命周期管理

1. 像管理 Secrets 一样管理密钥

为了保持 TrendRadar 官方 Docker 部署的优雅体验，不要把 AK/SK 硬编码在代码里。建议在 docker-compose.yml 中添加环境变量，与现有的 FEISHU_WEBHOOK_URL 保持一致： code Yaml

yaml 复制代码

environment:
  - QINIU_AK=your_access_key
  - QINIU_SK=your_secret_key
  - QINIU_BUCKET=trend-radar-assets
  - QINIU_DOMAIN=http://assets.example.com

2. 用"生命周期"榨干每一分成本

舆情数据的时效性极强。针对这一点，我们可以利用云对象存储的标准能力------生命周期管理 (Lifecycle)。在七牛云 Kodo 后台，只需配置一条简单的规则：

●前缀匹配： snapshots/

●转低频 ：上传 30天 后 -> 转为 低频存储 (Standard-IA)，成本降低约 50%。

●过期删除 ：上传 90天 后 -> 自动删除。

这套策略是云存储的通用标准，既保留了近期的热点证据，又将长期存储成本压到了最低，完全不需要写 Crontab 脚本去维护。五、总结与替代方案对比当然，解决 Inode 耗尽还有其他"土办法"，比如：

1.重新格式化磁盘：使用 mkfs.ext4 -N 调大 Inode 数。（缺点：需要停机，数据全丢，治标不治本）

2.更深的目录分层：缓解目录索引压力。（缺点：逻辑复杂，无法解决总容量限制）

相比之下，"对象存储 + 代码改造" 是一条一劳永逸的云原生路径。它不仅解决了眼前的崩溃问题，更为 TrendRadar 赋予了无限的扩展能力。

让算力归算力（Docker），让存储归存储（七牛云），这才是 AI Agent 时代该有的架构素养。