分布式架构
爬虫分布式构架有哪些益处？
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 157 次浏览 • 2020-06-26 08:02
爬虫使用分布式构架，可以使我们实现多任务同时操作，工作效率就能快速提高。代理IP下边要跟你们介绍的就是分布式爬虫分布式爬虫架构，让我们瞧瞧究竟有什么魅力吧。
分布式爬虫还能分成几个分布式级别，不同的应用程序才能由其中个别组成。大型分布式爬虫具体分成以下三个级别：分布式数据中心分布式爬虫架构，分布式爬网服务器和分布式爬虫。整个爬虫系统由遍及全世界的多个分布式数据中心组成。每个数据中心负责获取该地域的互联网页面。举个事例，亚洲数据中心从欧洲国家(如中国，印度和俄罗斯等)获取页面。爬取的页面相对较逾，爬取效率绝对比远程爬取快的多了。每个数据中心由多个高速网路联接的爬网服务器组成，每个服务器能布署多个爬虫。根据多级分布式爬行系统，能够保证数据获取的时效性和广泛性。
用代理IP分布式爬虫有哪些用处?
1、设置分布式服务器的成本很高。几十台服务器的成本是每月数十万元。管理服务器的日常操作还要专业的操作和运维人员。毕竟，小型企业大型工作室等不会象百度那样拥有这么庞大的资本!
2、使用单个拔号服务器进行爬网的效率很低，不能实现多线程处理。在一些地区，拨号IP也不能搜集。
3、免费代理IP的影响极其恶劣，完全不起作用。
4、当你频繁采用相同的ip访问网站时，ip非常容易被封禁，代理IP将完美地解决这个问题。黑洞代理拥有数千万个IP库，以保障ip资源的稳定性和可用性。
如果你须要爬取大量的页面，那么分布式结构就是你最好的选择。 查看全部
爬虫使用分布式构架，可以使我们实现多任务同时操作，工作效率就能快速提高。代理IP下边要跟你们介绍的就是分布式爬虫分布式爬虫架构，让我们瞧瞧究竟有什么魅力吧。
分布式爬虫还能分成几个分布式级别，不同的应用程序才能由其中个别组成。大型分布式爬虫具体分成以下三个级别：分布式数据中心分布式爬虫架构，分布式爬网服务器和分布式爬虫。整个爬虫系统由遍及全世界的多个分布式数据中心组成。每个数据中心负责获取该地域的互联网页面。举个事例，亚洲数据中心从欧洲国家(如中国，印度和俄罗斯等)获取页面。爬取的页面相对较逾，爬取效率绝对比远程爬取快的多了。每个数据中心由多个高速网路联接的爬网服务器组成，每个服务器能布署多个爬虫。根据多级分布式爬行系统，能够保证数据获取的时效性和广泛性。
用代理IP分布式爬虫有哪些用处?
1、设置分布式服务器的成本很高。几十台服务器的成本是每月数十万元。管理服务器的日常操作还要专业的操作和运维人员。毕竟，小型企业大型工作室等不会象百度那样拥有这么庞大的资本!
2、使用单个拔号服务器进行爬网的效率很低，不能实现多线程处理。在一些地区，拨号IP也不能搜集。
3、免费代理IP的影响极其恶劣，完全不起作用。
4、当你频繁采用相同的ip访问网站时，ip非常容易被封禁，代理IP将完美地解决这个问题。黑洞代理拥有数千万个IP库，以保障ip资源的稳定性和可用性。
如果你须要爬取大量的页面，那么分布式结构就是你最好的选择。
基于Java的小型分布式网路爬虫体系结构
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 268 次浏览 • 2020-05-11 08:02
【IT168技术】分类
分布式网路爬虫包含多个爬虫，每个爬虫须要完成的任务和单个的爬行器类似，它们从互联网上下载网页，并把网页保存在本地的c盘分布式爬虫架构，从中抽取URL并顺着这种URL的指向继续爬行。由于并行爬行器须要分割下载任务，可能爬虫会将自己抽取的URL发送给其他爬虫。这些爬虫可能分布在同一个局域网之中，或者分散在不同的地理位置。
根据爬虫的分散程度不同，可以把分布式爬行器分成以下两大类：
1、基于局域网分布式网路爬虫：这种分布式爬行器的所有爬虫在同一个局域网里运行，通过高速的网路联接互相通讯。这些爬虫通过同一个网路去访问外部互联网，下载网页，所有的网路负载都集中在她们所在的那种局域网的出口上。由于局域网的带宽较高，爬虫之间的通讯的效率能否得到保证;但是网路出口的总带宽上限是固定的，爬虫的数目会遭到局域网出口带宽的限制。
2、基于广域网分布式网路爬虫：当并行爬行器的爬虫分别运行在不同地理位置(或网路位置)，我们称这些并行爬行器为分布式爬行器。例如，分布式爬行器的爬虫可能坐落中国，日本，和英国，分别负责下载这三地的网页;或者坐落CHINANET，CERNET，CEINET，分别负责下载这三个网路的中的网页。分布式爬行器的优势在于可以子在一定程度上分散网路流量，减小网路出口的负载。如果爬虫分布在不同的地理位置(或网路位置)，需要间隔多长时间进行一次互相通讯就成为了一个值得考虑的问题。爬虫之间的通信带宽可能是有限的，通常须要通过互联网进行通讯。
大型分布式网路爬虫体系结构图
分布式网路爬虫是一项非常复杂系统。需要考虑好多方面诱因。性能可以说是它这重要的指标。当然硬件层面的资源也是必须的。
架构
下面是项目的总体构架，第一个版本基于此方案来做。
上面的web层包括：控制台、基本权限、监控展示等，还可以依据须要再一步进行扩充。
核心层由控制者统一调度，将任务发给工人队列中的工人进行爬取操作。各个结点动态的向监控模块发送模块状态等信息，统一由展示层展示。
项目目标
众推，开源版的明日头条!
基于hadoop思维的分布式网路爬虫。
目前早已将fourinone、jeesite、webmagic整合进来，并且进一步进行改进。想最终弄成一个基于设计器的动态可配置的分布式爬虫系统，这个是第一阶段的目标。
项目目前情况
目前项目进展情况：
1、sourceer，可以接入多种数据源，接口早已定义(加入builder封装，可以使用简单爬虫)。
2、web构架工程(web工程上传并测试成功，权限、基础框架改建，导入等早已录成视频，删除activiti，删除cms部分)。
3、分布式框架研究(分布式项目发包，添加部份注释，测试单机单工人爬取)。
4、插件化整合。
5、文章等各类去重形式及算法(目前已实现bloomfilter分布式爬虫架构，指纹算法去重，已经实现simhash，分词算法(ansj))。
6、分类器测试(bayes，文本分类单机测试成功)。
项目地址：
(分布式爬虫)
(去重过滤器)
(文本分类器)
(文档目录)
项目界面：
启动jetty，目前皮肤暂时还未换。
总结
目前项目正在进一步建立当中，希望能得到你更多的意见! 查看全部
分布式网路爬虫包含多个爬虫，每个爬虫须要完成的任务和单个的爬行器类似，它们从互联网上下载网页，并把网页保存在本地的c盘分布式爬虫架构，从中抽取URL并顺着这种URL的指向继续爬行。由于并行爬行器须要分割下载任务，可能爬虫会将自己抽取的URL发送给其他爬虫。这些爬虫可能分布在同一个局域网之中，或者分散在不同的地理位置。
根据爬虫的分散程度不同，可以把分布式爬行器分成以下两大类：
1、基于局域网分布式网路爬虫：这种分布式爬行器的所有爬虫在同一个局域网里运行，通过高速的网路联接互相通讯。这些爬虫通过同一个网路去访问外部互联网，下载网页，所有的网路负载都集中在她们所在的那种局域网的出口上。由于局域网的带宽较高，爬虫之间的通讯的效率能否得到保证;但是网路出口的总带宽上限是固定的，爬虫的数目会遭到局域网出口带宽的限制。
2、基于广域网分布式网路爬虫：当并行爬行器的爬虫分别运行在不同地理位置(或网路位置)，我们称这些并行爬行器为分布式爬行器。例如，分布式爬行器的爬虫可能坐落中国，日本，和英国，分别负责下载这三地的网页;或者坐落CHINANET，CERNET，CEINET，分别负责下载这三个网路的中的网页。分布式爬行器的优势在于可以子在一定程度上分散网路流量，减小网路出口的负载。如果爬虫分布在不同的地理位置(或网路位置)，需要间隔多长时间进行一次互相通讯就成为了一个值得考虑的问题。爬虫之间的通信带宽可能是有限的，通常须要通过互联网进行通讯。
大型分布式网路爬虫体系结构图
分布式网路爬虫是一项非常复杂系统。需要考虑好多方面诱因。性能可以说是它这重要的指标。当然硬件层面的资源也是必须的。
架构
下面是项目的总体构架，第一个版本基于此方案来做。
上面的web层包括：控制台、基本权限、监控展示等，还可以依据须要再一步进行扩充。
核心层由控制者统一调度，将任务发给工人队列中的工人进行爬取操作。各个结点动态的向监控模块发送模块状态等信息，统一由展示层展示。
项目目标
众推，开源版的明日头条!
基于hadoop思维的分布式网路爬虫。
目前早已将fourinone、jeesite、webmagic整合进来，并且进一步进行改进。想最终弄成一个基于设计器的动态可配置的分布式爬虫系统，这个是第一阶段的目标。
项目目前情况
目前项目进展情况：
1、sourceer，可以接入多种数据源，接口早已定义(加入builder封装，可以使用简单爬虫)。
2、web构架工程(web工程上传并测试成功，权限、基础框架改建，导入等早已录成视频，删除activiti，删除cms部分)。
3、分布式框架研究(分布式项目发包，添加部份注释，测试单机单工人爬取)。
4、插件化整合。
5、文章等各类去重形式及算法(目前已实现bloomfilter分布式爬虫架构，指纹算法去重，已经实现simhash，分词算法(ansj))。
6、分类器测试(bayes，文本分类单机测试成功)。
项目地址：
(分布式爬虫)
(去重过滤器)
(文本分类器)
(文档目录)
项目界面：
启动jetty，目前皮肤暂时还未换。
总结
目前项目正在进一步建立当中，希望能得到你更多的意见! 查看全部
【IT168技术】分类
分布式网路爬虫包含多个爬虫，每个爬虫须要完成的任务和单个的爬行器类似，它们从互联网上下载网页，并把网页保存在本地的c盘分布式爬虫架构，从中抽取URL并顺着这种URL的指向继续爬行。由于并行爬行器须要分割下载任务，可能爬虫会将自己抽取的URL发送给其他爬虫。这些爬虫可能分布在同一个局域网之中，或者分散在不同的地理位置。
根据爬虫的分散程度不同，可以把分布式爬行器分成以下两大类：
1、基于局域网分布式网路爬虫：这种分布式爬行器的所有爬虫在同一个局域网里运行，通过高速的网路联接互相通讯。这些爬虫通过同一个网路去访问外部互联网，下载网页，所有的网路负载都集中在她们所在的那种局域网的出口上。由于局域网的带宽较高，爬虫之间的通讯的效率能否得到保证;但是网路出口的总带宽上限是固定的，爬虫的数目会遭到局域网出口带宽的限制。
2、基于广域网分布式网路爬虫：当并行爬行器的爬虫分别运行在不同地理位置(或网路位置)，我们称这些并行爬行器为分布式爬行器。例如，分布式爬行器的爬虫可能坐落中国，日本，和英国，分别负责下载这三地的网页;或者坐落CHINANET，CERNET，CEINET，分别负责下载这三个网路的中的网页。分布式爬行器的优势在于可以子在一定程度上分散网路流量，减小网路出口的负载。如果爬虫分布在不同的地理位置(或网路位置)，需要间隔多长时间进行一次互相通讯就成为了一个值得考虑的问题。爬虫之间的通信带宽可能是有限的，通常须要通过互联网进行通讯。
大型分布式网路爬虫体系结构图
分布式网路爬虫是一项非常复杂系统。需要考虑好多方面诱因。性能可以说是它这重要的指标。当然硬件层面的资源也是必须的。
架构
下面是项目的总体构架，第一个版本基于此方案来做。
上面的web层包括：控制台、基本权限、监控展示等，还可以依据须要再一步进行扩充。
核心层由控制者统一调度，将任务发给工人队列中的工人进行爬取操作。各个结点动态的向监控模块发送模块状态等信息，统一由展示层展示。
项目目标
众推，开源版的明日头条!
基于hadoop思维的分布式网路爬虫。
目前早已将fourinone、jeesite、webmagic整合进来，并且进一步进行改进。想最终弄成一个基于设计器的动态可配置的分布式爬虫系统，这个是第一阶段的目标。
项目目前情况
目前项目进展情况：
1、sourceer，可以接入多种数据源，接口早已定义(加入builder封装，可以使用简单爬虫)。
2、web构架工程(web工程上传并测试成功，权限、基础框架改建，导入等早已录成视频，删除activiti，删除cms部分)。
3、分布式框架研究(分布式项目发包，添加部份注释，测试单机单工人爬取)。
4、插件化整合。
5、文章等各类去重形式及算法(目前已实现bloomfilter分布式爬虫架构，指纹算法去重，已经实现simhash，分词算法(ansj))。
6、分类器测试(bayes，文本分类单机测试成功)。
项目地址：
(分布式爬虫)
(去重过滤器)
(文本分类器)
(文档目录)
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启动jetty，目前皮肤暂时还未换。
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目前项目正在进一步建立当中，希望能得到你更多的意见!
分布式爬虫构架
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 239 次浏览 • 2020-05-07 08:02
设计爬虫构架 爬虫构架满足一下功能 (1) 分布式：爬虫应当才能在多台机器上分布执行。 (2) 可伸缩性：爬虫结构应当才能通过降低额外的机器和带宽来提升抓取速率。 (3) 性能和有效性：爬虫系统必须有效地使用各类系统资源，例如，处理器、存储空间和网 络带宽。 (4) 可扩展性：为了才能支持新的数据格式和新的抓取合同，爬虫构架应当设计成模块化的 形式。 这里最主要的是爬虫和储存库。 其中的爬虫部份阶段性地抓取互联网上的内容。 存储库储存 爬虫下载出来的网页， 是分布式的和可扩充的储存系统。 在往储存库中加载新的内容时依然 可以读取储存库。整个爬虫系统可以由一台抓取机器或多个爬虫节点组成。 加载复杂的网页可以选择采用 WebKit 模拟浏览器处理 js 渲染页面获取 多机并行抓取的分布式系统节点之间的通讯和调度，在一个爬虫节点上实现并行抓取分布式爬虫架构，可以 考虑多线程同步 I/O 或者单线程异步 I/O。多线程爬虫须要考虑线程之间的同步问题。对单 线程并行抓取来说分布式爬虫架构，异步 I/O 是很重要的基本功能。解析流程 (1)通过基于正则,Xpath.Csspath 等规则,获取页面指定位置的 html 或文本数据 (2)按照数据格式需求,判断必要值是否存在,并依据类型判别数据正确 (3)通过验证的数据步入到数据入队的缓存队列等待存入数据库房 (4)如果数据验证不通过,则将异常的 url 返回到待抓取 URL 集合中重新抓取关键节点数据说明 (1)Web 配置界面:可在界面降低爬取的种子入口,入库规则,URL 过滤规则 (2)控制节点:负责将 URl 集合中的待爬地址分发到多个工作节点便于并发的执行爬取工作 (3)工作节点:根据待爬的 URL 信息和对应的种子规则获取页面并解析出数据,并按照抓取的页 面获取相关联的须要爬取的 URL 信息,加入到 URL 集合中等待爬取. (4)解析页面:根据种子提供的解析规则抽取,并验证数据的入库合法性,通过则存入入库缓冲 队列中,如果发觉有异常,则返回当前 URL 到 URL 集合中重新爬取 URL 集合 Url 集合中的数据项,除了抓取的 url 本身外,额外带有流程中各环节处理结果的数据信息,如: 解析异常,会降低 url 项中的解析异常次数,以便在前面的逻辑中控制重试次数(还有更新次数, 最近成功更新时间....) 节点配置 根 据 系 统 的 规 模 和 数 据 抓 取 量 的 大 小 , 在 数 据 存 储 DB 这 块 , 可 以 根 据 实 际 情 况 采 用 mongo,hbase 或其它的数据库,以达到系统储存的可伸缩性URL 扭转的消息队列也可以依据系统规模,如 1 亿条数据缓存采用 ssdb,如果须要性能更好可 以采用 kafka 分布式的消息队列,以便可以便捷的扩充系统运行规模. 爬虫平台监控须要实现功能 (1)爬虫运行状态监控 a) 爬虫定时发送心跳包,监控平台依照心跳包,监控爬虫的运行状态 (2)爬虫采集量监控 a) 对爬虫爬取数据的总数的统计 (3)爬虫采集速度监控 /秒 /分 /时 根据规模需求而定 a) /秒 /分 /时 根据规模需求而定 (4)定时电邮发送运行状态和统计信息 a) 定时发送,爬虫运行的情况和爬取数据总数 查看全部
设计爬虫构架 爬虫构架满足一下功能 (1) 分布式：爬虫应当才能在多台机器上分布执行。 (2) 可伸缩性：爬虫结构应当才能通过降低额外的机器和带宽来提升抓取速率。 (3) 性能和有效性：爬虫系统必须有效地使用各类系统资源，例如，处理器、存储空间和网 络带宽。 (4) 可扩展性：为了才能支持新的数据格式和新的抓取合同，爬虫构架应当设计成模块化的 形式。 这里最主要的是爬虫和储存库。 其中的爬虫部份阶段性地抓取互联网上的内容。 存储库储存 爬虫下载出来的网页， 是分布式的和可扩充的储存系统。 在往储存库中加载新的内容时依然 可以读取储存库。整个爬虫系统可以由一台抓取机器或多个爬虫节点组成。 加载复杂的网页可以选择采用 WebKit 模拟浏览器处理 js 渲染页面获取 多机并行抓取的分布式系统节点之间的通讯和调度，在一个爬虫节点上实现并行抓取分布式爬虫架构，可以 考虑多线程同步 I/O 或者单线程异步 I/O。多线程爬虫须要考虑线程之间的同步问题。对单 线程并行抓取来说分布式爬虫架构，异步 I/O 是很重要的基本功能。解析流程 (1)通过基于正则,Xpath.Csspath 等规则,获取页面指定位置的 html 或文本数据 (2)按照数据格式需求,判断必要值是否存在,并依据类型判别数据正确 (3)通过验证的数据步入到数据入队的缓存队列等待存入数据库房 (4)如果数据验证不通过,则将异常的 url 返回到待抓取 URL 集合中重新抓取关键节点数据说明 (1)Web 配置界面:可在界面降低爬取的种子入口,入库规则,URL 过滤规则 (2)控制节点:负责将 URl 集合中的待爬地址分发到多个工作节点便于并发的执行爬取工作 (3)工作节点:根据待爬的 URL 信息和对应的种子规则获取页面并解析出数据,并按照抓取的页 面获取相关联的须要爬取的 URL 信息,加入到 URL 集合中等待爬取. (4)解析页面:根据种子提供的解析规则抽取,并验证数据的入库合法性,通过则存入入库缓冲 队列中,如果发觉有异常,则返回当前 URL 到 URL 集合中重新爬取 URL 集合 Url 集合中的数据项,除了抓取的 url 本身外,额外带有流程中各环节处理结果的数据信息,如: 解析异常,会降低 url 项中的解析异常次数,以便在前面的逻辑中控制重试次数(还有更新次数, 最近成功更新时间....) 节点配置 根 据 系 统 的 规 模 和 数 据 抓 取 量 的 大 小 , 在 数 据 存 储 DB 这 块 , 可 以 根 据 实 际 情 况 采 用 mongo,hbase 或其它的数据库,以达到系统储存的可伸缩性URL 扭转的消息队列也可以依据系统规模,如 1 亿条数据缓存采用 ssdb,如果须要性能更好可 以采用 kafka 分布式的消息队列,以便可以便捷的扩充系统运行规模. 爬虫平台监控须要实现功能 (1)爬虫运行状态监控 a) 爬虫定时发送心跳包,监控平台依照心跳包,监控爬虫的运行状态 (2)爬虫采集量监控 a) 对爬虫爬取数据的总数的统计 (3)爬虫采集速度监控 /秒 /分 /时 根据规模需求而定 a) /秒 /分 /时 根据规模需求而定 (4)定时电邮发送运行状态和统计信息 a) 定时发送,爬虫运行的情况和爬取数据总数
【Golang实现网路爬虫】分布式爬虫系统构架
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 295 次浏览 • 2020-05-03 08:01
分布式系统是一个硬件或软件组件分布在不同的网路计算机上，彼此之间仅仅通过消息传递进行通讯和协调的系统。简单来说就是一群独立计算机集合共同对外提供服务，但是对于系统的用户来说，就像是一台计算机在提供服务一样。分布式意味着可以采用更多的普通计算机（相对于高昂的大型机）组成分布式集群对外提供服务。计算机越多，CPU、内存、存储资源等也就越多，能够处理的并发访问量也就越大。
从分布式系统的概念中我们晓得，各个主机之间通讯和协调主要通过网路进行，所以分布式系统中的计算机在空间上几乎没有任何限制，这些计算机可能被置于不同的机柜上，也可能被布署在不同的机房中，还可能在不同的城市中，对于小型的网站甚至可能分布在不同的国家和地区。
不同的资料介绍起分布式系统的特性，虽然说法不同，但都大同小异，此处我们针对于要实现的分布式爬虫，总结为以下3个特征：
消息传递完成特定需求
消息传递的方式：
分布式系统的结构图：
一般对外会使用REST，模块内部会使用RPC，效率会更高一些，模块之前：中间件、REST
针对于目前我们遇见的问题，我们给予解决方案分布式爬虫架构，来设计分布式爬虫项目的构架：
1.限流问题
问题：
单节点承受的流量是有限
解决：
将Worker放在不同的节点
2.去重问题
问题：
单节点承受的去重数据量有限
无法保存之前去重结果(因为是存入到显存(map))
解决：
基于Key-Value Stroe(如Redis)进行分布式去重
3.数据储存问题
问题：
存储部份的结构，技术栈和爬虫部份区别很大
进一步优化须要特殊的ElasticSearch技术背景
解决：
存储服务
所以最终我们的分布式爬虫构架如下：
还有一个关键点：从Channel进化到分布式
之前我们为了实现并发，使用了大量的goroutine以及Channel。那我们就可以开启一个远程的RPC服务分布式爬虫架构，然后进行同步的调用。
RPC有很多种做法，本文采用jsonrpc。
源代码 查看全部
分布式系统是一个硬件或软件组件分布在不同的网路计算机上，彼此之间仅仅通过消息传递进行通讯和协调的系统。简单来说就是一群独立计算机集合共同对外提供服务，但是对于系统的用户来说，就像是一台计算机在提供服务一样。分布式意味着可以采用更多的普通计算机（相对于高昂的大型机）组成分布式集群对外提供服务。计算机越多，CPU、内存、存储资源等也就越多，能够处理的并发访问量也就越大。
从分布式系统的概念中我们晓得，各个主机之间通讯和协调主要通过网路进行，所以分布式系统中的计算机在空间上几乎没有任何限制，这些计算机可能被置于不同的机柜上，也可能被布署在不同的机房中，还可能在不同的城市中，对于小型的网站甚至可能分布在不同的国家和地区。
不同的资料介绍起分布式系统的特性，虽然说法不同，但都大同小异，此处我们针对于要实现的分布式爬虫，总结为以下3个特征：
消息传递完成特定需求
消息传递的方式：
分布式系统的结构图：
一般对外会使用REST，模块内部会使用RPC，效率会更高一些，模块之前：中间件、REST
针对于目前我们遇见的问题，我们给予解决方案分布式爬虫架构，来设计分布式爬虫项目的构架：
1.限流问题
问题：
单节点承受的流量是有限
解决：
将Worker放在不同的节点
2.去重问题
问题：
单节点承受的去重数据量有限
无法保存之前去重结果(因为是存入到显存(map))
解决：
基于Key-Value Stroe(如Redis)进行分布式去重
3.数据储存问题
问题：
存储部份的结构，技术栈和爬虫部份区别很大
进一步优化须要特殊的ElasticSearch技术背景
解决：
存储服务
所以最终我们的分布式爬虫构架如下：
还有一个关键点：从Channel进化到分布式
之前我们为了实现并发，使用了大量的goroutine以及Channel。那我们就可以开启一个远程的RPC服务分布式爬虫架构，然后进行同步的调用。
RPC有很多种做法，本文采用jsonrpc。
源代码
爬虫分布式构架有哪些益处？
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 157 次浏览 • 2020-06-26 08:02
爬虫使用分布式构架，可以使我们实现多任务同时操作，工作效率就能快速提高。代理IP下边要跟你们介绍的就是分布式爬虫分布式爬虫架构，让我们瞧瞧究竟有什么魅力吧。
分布式爬虫还能分成几个分布式级别，不同的应用程序才能由其中个别组成。大型分布式爬虫具体分成以下三个级别：分布式数据中心分布式爬虫架构，分布式爬网服务器和分布式爬虫。整个爬虫系统由遍及全世界的多个分布式数据中心组成。每个数据中心负责获取该地域的互联网页面。举个事例，亚洲数据中心从欧洲国家(如中国，印度和俄罗斯等)获取页面。爬取的页面相对较逾，爬取效率绝对比远程爬取快的多了。每个数据中心由多个高速网路联接的爬网服务器组成，每个服务器能布署多个爬虫。根据多级分布式爬行系统，能够保证数据获取的时效性和广泛性。
用代理IP分布式爬虫有哪些用处?
1、设置分布式服务器的成本很高。几十台服务器的成本是每月数十万元。管理服务器的日常操作还要专业的操作和运维人员。毕竟，小型企业大型工作室等不会象百度那样拥有这么庞大的资本!
2、使用单个拔号服务器进行爬网的效率很低，不能实现多线程处理。在一些地区，拨号IP也不能搜集。
3、免费代理IP的影响极其恶劣，完全不起作用。
4、当你频繁采用相同的ip访问网站时，ip非常容易被封禁，代理IP将完美地解决这个问题。黑洞代理拥有数千万个IP库，以保障ip资源的稳定性和可用性。
如果你须要爬取大量的页面，那么分布式结构就是你最好的选择。 查看全部
爬虫使用分布式构架，可以使我们实现多任务同时操作，工作效率就能快速提高。代理IP下边要跟你们介绍的就是分布式爬虫分布式爬虫架构，让我们瞧瞧究竟有什么魅力吧。
分布式爬虫还能分成几个分布式级别，不同的应用程序才能由其中个别组成。大型分布式爬虫具体分成以下三个级别：分布式数据中心分布式爬虫架构，分布式爬网服务器和分布式爬虫。整个爬虫系统由遍及全世界的多个分布式数据中心组成。每个数据中心负责获取该地域的互联网页面。举个事例，亚洲数据中心从欧洲国家(如中国，印度和俄罗斯等)获取页面。爬取的页面相对较逾，爬取效率绝对比远程爬取快的多了。每个数据中心由多个高速网路联接的爬网服务器组成，每个服务器能布署多个爬虫。根据多级分布式爬行系统，能够保证数据获取的时效性和广泛性。
用代理IP分布式爬虫有哪些用处?
1、设置分布式服务器的成本很高。几十台服务器的成本是每月数十万元。管理服务器的日常操作还要专业的操作和运维人员。毕竟，小型企业大型工作室等不会象百度那样拥有这么庞大的资本!
2、使用单个拔号服务器进行爬网的效率很低，不能实现多线程处理。在一些地区，拨号IP也不能搜集。
3、免费代理IP的影响极其恶劣，完全不起作用。
4、当你频繁采用相同的ip访问网站时，ip非常容易被封禁，代理IP将完美地解决这个问题。黑洞代理拥有数千万个IP库，以保障ip资源的稳定性和可用性。
如果你须要爬取大量的页面，那么分布式结构就是你最好的选择。
基于Java的小型分布式网路爬虫体系结构
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 268 次浏览 • 2020-05-11 08:02
【IT168技术】分类
分布式网路爬虫包含多个爬虫，每个爬虫须要完成的任务和单个的爬行器类似，它们从互联网上下载网页，并把网页保存在本地的c盘分布式爬虫架构，从中抽取URL并顺着这种URL的指向继续爬行。由于并行爬行器须要分割下载任务，可能爬虫会将自己抽取的URL发送给其他爬虫。这些爬虫可能分布在同一个局域网之中，或者分散在不同的地理位置。
根据爬虫的分散程度不同，可以把分布式爬行器分成以下两大类：
1、基于局域网分布式网路爬虫：这种分布式爬行器的所有爬虫在同一个局域网里运行，通过高速的网路联接互相通讯。这些爬虫通过同一个网路去访问外部互联网，下载网页，所有的网路负载都集中在她们所在的那种局域网的出口上。由于局域网的带宽较高，爬虫之间的通讯的效率能否得到保证;但是网路出口的总带宽上限是固定的，爬虫的数目会遭到局域网出口带宽的限制。
2、基于广域网分布式网路爬虫：当并行爬行器的爬虫分别运行在不同地理位置(或网路位置)，我们称这些并行爬行器为分布式爬行器。例如，分布式爬行器的爬虫可能坐落中国，日本，和英国，分别负责下载这三地的网页;或者坐落CHINANET，CERNET，CEINET，分别负责下载这三个网路的中的网页。分布式爬行器的优势在于可以子在一定程度上分散网路流量，减小网路出口的负载。如果爬虫分布在不同的地理位置(或网路位置)，需要间隔多长时间进行一次互相通讯就成为了一个值得考虑的问题。爬虫之间的通信带宽可能是有限的，通常须要通过互联网进行通讯。
大型分布式网路爬虫体系结构图
分布式网路爬虫是一项非常复杂系统。需要考虑好多方面诱因。性能可以说是它这重要的指标。当然硬件层面的资源也是必须的。
架构
下面是项目的总体构架，第一个版本基于此方案来做。
上面的web层包括：控制台、基本权限、监控展示等，还可以依据须要再一步进行扩充。
核心层由控制者统一调度，将任务发给工人队列中的工人进行爬取操作。各个结点动态的向监控模块发送模块状态等信息，统一由展示层展示。
项目目标
众推，开源版的明日头条!
基于hadoop思维的分布式网路爬虫。
目前早已将fourinone、jeesite、webmagic整合进来，并且进一步进行改进。想最终弄成一个基于设计器的动态可配置的分布式爬虫系统，这个是第一阶段的目标。
项目目前情况
目前项目进展情况：
1、sourceer，可以接入多种数据源，接口早已定义(加入builder封装，可以使用简单爬虫)。
2、web构架工程(web工程上传并测试成功，权限、基础框架改建，导入等早已录成视频，删除activiti，删除cms部分)。
3、分布式框架研究(分布式项目发包，添加部份注释，测试单机单工人爬取)。
4、插件化整合。
5、文章等各类去重形式及算法(目前已实现bloomfilter分布式爬虫架构，指纹算法去重，已经实现simhash，分词算法(ansj))。
6、分类器测试(bayes，文本分类单机测试成功)。
项目地址：
(分布式爬虫)
(去重过滤器)
(文本分类器)
(文档目录)
项目界面：
启动jetty，目前皮肤暂时还未换。
总结
目前项目正在进一步建立当中，希望能得到你更多的意见! 查看全部
分布式网路爬虫包含多个爬虫，每个爬虫须要完成的任务和单个的爬行器类似，它们从互联网上下载网页，并把网页保存在本地的c盘分布式爬虫架构，从中抽取URL并顺着这种URL的指向继续爬行。由于并行爬行器须要分割下载任务，可能爬虫会将自己抽取的URL发送给其他爬虫。这些爬虫可能分布在同一个局域网之中，或者分散在不同的地理位置。
根据爬虫的分散程度不同，可以把分布式爬行器分成以下两大类：
1、基于局域网分布式网路爬虫：这种分布式爬行器的所有爬虫在同一个局域网里运行，通过高速的网路联接互相通讯。这些爬虫通过同一个网路去访问外部互联网，下载网页，所有的网路负载都集中在她们所在的那种局域网的出口上。由于局域网的带宽较高，爬虫之间的通讯的效率能否得到保证;但是网路出口的总带宽上限是固定的，爬虫的数目会遭到局域网出口带宽的限制。
2、基于广域网分布式网路爬虫：当并行爬行器的爬虫分别运行在不同地理位置(或网路位置)，我们称这些并行爬行器为分布式爬行器。例如，分布式爬行器的爬虫可能坐落中国，日本，和英国，分别负责下载这三地的网页;或者坐落CHINANET，CERNET，CEINET，分别负责下载这三个网路的中的网页。分布式爬行器的优势在于可以子在一定程度上分散网路流量，减小网路出口的负载。如果爬虫分布在不同的地理位置(或网路位置)，需要间隔多长时间进行一次互相通讯就成为了一个值得考虑的问题。爬虫之间的通信带宽可能是有限的，通常须要通过互联网进行通讯。
大型分布式网路爬虫体系结构图
分布式网路爬虫是一项非常复杂系统。需要考虑好多方面诱因。性能可以说是它这重要的指标。当然硬件层面的资源也是必须的。
架构
下面是项目的总体构架，第一个版本基于此方案来做。
上面的web层包括：控制台、基本权限、监控展示等，还可以依据须要再一步进行扩充。
核心层由控制者统一调度，将任务发给工人队列中的工人进行爬取操作。各个结点动态的向监控模块发送模块状态等信息，统一由展示层展示。
项目目标
众推，开源版的明日头条!
基于hadoop思维的分布式网路爬虫。
目前早已将fourinone、jeesite、webmagic整合进来，并且进一步进行改进。想最终弄成一个基于设计器的动态可配置的分布式爬虫系统，这个是第一阶段的目标。
项目目前情况
目前项目进展情况：
1、sourceer，可以接入多种数据源，接口早已定义(加入builder封装，可以使用简单爬虫)。
2、web构架工程(web工程上传并测试成功，权限、基础框架改建，导入等早已录成视频，删除activiti，删除cms部分)。
3、分布式框架研究(分布式项目发包，添加部份注释，测试单机单工人爬取)。
4、插件化整合。
5、文章等各类去重形式及算法(目前已实现bloomfilter分布式爬虫架构，指纹算法去重，已经实现simhash，分词算法(ansj))。
6、分类器测试(bayes，文本分类单机测试成功)。
项目地址：
(分布式爬虫)
(去重过滤器)
(文本分类器)
(文档目录)
项目界面：
启动jetty，目前皮肤暂时还未换。
总结
目前项目正在进一步建立当中，希望能得到你更多的意见! 查看全部
【IT168技术】分类
分布式网路爬虫包含多个爬虫，每个爬虫须要完成的任务和单个的爬行器类似，它们从互联网上下载网页，并把网页保存在本地的c盘分布式爬虫架构，从中抽取URL并顺着这种URL的指向继续爬行。由于并行爬行器须要分割下载任务，可能爬虫会将自己抽取的URL发送给其他爬虫。这些爬虫可能分布在同一个局域网之中，或者分散在不同的地理位置。
根据爬虫的分散程度不同，可以把分布式爬行器分成以下两大类：
1、基于局域网分布式网路爬虫：这种分布式爬行器的所有爬虫在同一个局域网里运行，通过高速的网路联接互相通讯。这些爬虫通过同一个网路去访问外部互联网，下载网页，所有的网路负载都集中在她们所在的那种局域网的出口上。由于局域网的带宽较高，爬虫之间的通讯的效率能否得到保证;但是网路出口的总带宽上限是固定的，爬虫的数目会遭到局域网出口带宽的限制。
2、基于广域网分布式网路爬虫：当并行爬行器的爬虫分别运行在不同地理位置(或网路位置)，我们称这些并行爬行器为分布式爬行器。例如，分布式爬行器的爬虫可能坐落中国，日本，和英国，分别负责下载这三地的网页;或者坐落CHINANET，CERNET，CEINET，分别负责下载这三个网路的中的网页。分布式爬行器的优势在于可以子在一定程度上分散网路流量，减小网路出口的负载。如果爬虫分布在不同的地理位置(或网路位置)，需要间隔多长时间进行一次互相通讯就成为了一个值得考虑的问题。爬虫之间的通信带宽可能是有限的，通常须要通过互联网进行通讯。
大型分布式网路爬虫体系结构图
分布式网路爬虫是一项非常复杂系统。需要考虑好多方面诱因。性能可以说是它这重要的指标。当然硬件层面的资源也是必须的。
架构
下面是项目的总体构架，第一个版本基于此方案来做。
上面的web层包括：控制台、基本权限、监控展示等，还可以依据须要再一步进行扩充。
核心层由控制者统一调度，将任务发给工人队列中的工人进行爬取操作。各个结点动态的向监控模块发送模块状态等信息，统一由展示层展示。
项目目标
众推，开源版的明日头条!
基于hadoop思维的分布式网路爬虫。
目前早已将fourinone、jeesite、webmagic整合进来，并且进一步进行改进。想最终弄成一个基于设计器的动态可配置的分布式爬虫系统，这个是第一阶段的目标。
项目目前情况
目前项目进展情况：
1、sourceer，可以接入多种数据源，接口早已定义(加入builder封装，可以使用简单爬虫)。
2、web构架工程(web工程上传并测试成功，权限、基础框架改建，导入等早已录成视频，删除activiti，删除cms部分)。
3、分布式框架研究(分布式项目发包，添加部份注释，测试单机单工人爬取)。
4、插件化整合。
5、文章等各类去重形式及算法(目前已实现bloomfilter分布式爬虫架构，指纹算法去重，已经实现simhash，分词算法(ansj))。
6、分类器测试(bayes，文本分类单机测试成功)。
项目地址：
(分布式爬虫)
(去重过滤器)
(文本分类器)
(文档目录)
项目界面：
启动jetty，目前皮肤暂时还未换。
总结
目前项目正在进一步建立当中，希望能得到你更多的意见!
分布式爬虫构架
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 239 次浏览 • 2020-05-07 08:02
设计爬虫构架 爬虫构架满足一下功能 (1) 分布式：爬虫应当才能在多台机器上分布执行。 (2) 可伸缩性：爬虫结构应当才能通过降低额外的机器和带宽来提升抓取速率。 (3) 性能和有效性：爬虫系统必须有效地使用各类系统资源，例如，处理器、存储空间和网 络带宽。 (4) 可扩展性：为了才能支持新的数据格式和新的抓取合同，爬虫构架应当设计成模块化的 形式。 这里最主要的是爬虫和储存库。 其中的爬虫部份阶段性地抓取互联网上的内容。 存储库储存 爬虫下载出来的网页， 是分布式的和可扩充的储存系统。 在往储存库中加载新的内容时依然 可以读取储存库。整个爬虫系统可以由一台抓取机器或多个爬虫节点组成。 加载复杂的网页可以选择采用 WebKit 模拟浏览器处理 js 渲染页面获取 多机并行抓取的分布式系统节点之间的通讯和调度，在一个爬虫节点上实现并行抓取分布式爬虫架构，可以 考虑多线程同步 I/O 或者单线程异步 I/O。多线程爬虫须要考虑线程之间的同步问题。对单 线程并行抓取来说分布式爬虫架构，异步 I/O 是很重要的基本功能。解析流程 (1)通过基于正则,Xpath.Csspath 等规则,获取页面指定位置的 html 或文本数据 (2)按照数据格式需求,判断必要值是否存在,并依据类型判别数据正确 (3)通过验证的数据步入到数据入队的缓存队列等待存入数据库房 (4)如果数据验证不通过,则将异常的 url 返回到待抓取 URL 集合中重新抓取关键节点数据说明 (1)Web 配置界面:可在界面降低爬取的种子入口,入库规则,URL 过滤规则 (2)控制节点:负责将 URl 集合中的待爬地址分发到多个工作节点便于并发的执行爬取工作 (3)工作节点:根据待爬的 URL 信息和对应的种子规则获取页面并解析出数据,并按照抓取的页 面获取相关联的须要爬取的 URL 信息,加入到 URL 集合中等待爬取. (4)解析页面:根据种子提供的解析规则抽取,并验证数据的入库合法性,通过则存入入库缓冲 队列中,如果发觉有异常,则返回当前 URL 到 URL 集合中重新爬取 URL 集合 Url 集合中的数据项,除了抓取的 url 本身外,额外带有流程中各环节处理结果的数据信息,如: 解析异常,会降低 url 项中的解析异常次数,以便在前面的逻辑中控制重试次数(还有更新次数, 最近成功更新时间....) 节点配置 根 据 系 统 的 规 模 和 数 据 抓 取 量 的 大 小 , 在 数 据 存 储 DB 这 块 , 可 以 根 据 实 际 情 况 采 用 mongo,hbase 或其它的数据库,以达到系统储存的可伸缩性URL 扭转的消息队列也可以依据系统规模,如 1 亿条数据缓存采用 ssdb,如果须要性能更好可 以采用 kafka 分布式的消息队列,以便可以便捷的扩充系统运行规模. 爬虫平台监控须要实现功能 (1)爬虫运行状态监控 a) 爬虫定时发送心跳包,监控平台依照心跳包,监控爬虫的运行状态 (2)爬虫采集量监控 a) 对爬虫爬取数据的总数的统计 (3)爬虫采集速度监控 /秒 /分 /时 根据规模需求而定 a) /秒 /分 /时 根据规模需求而定 (4)定时电邮发送运行状态和统计信息 a) 定时发送,爬虫运行的情况和爬取数据总数 查看全部
设计爬虫构架 爬虫构架满足一下功能 (1) 分布式：爬虫应当才能在多台机器上分布执行。 (2) 可伸缩性：爬虫结构应当才能通过降低额外的机器和带宽来提升抓取速率。 (3) 性能和有效性：爬虫系统必须有效地使用各类系统资源，例如，处理器、存储空间和网 络带宽。 (4) 可扩展性：为了才能支持新的数据格式和新的抓取合同，爬虫构架应当设计成模块化的 形式。 这里最主要的是爬虫和储存库。 其中的爬虫部份阶段性地抓取互联网上的内容。 存储库储存 爬虫下载出来的网页， 是分布式的和可扩充的储存系统。 在往储存库中加载新的内容时依然 可以读取储存库。整个爬虫系统可以由一台抓取机器或多个爬虫节点组成。 加载复杂的网页可以选择采用 WebKit 模拟浏览器处理 js 渲染页面获取 多机并行抓取的分布式系统节点之间的通讯和调度，在一个爬虫节点上实现并行抓取分布式爬虫架构，可以 考虑多线程同步 I/O 或者单线程异步 I/O。多线程爬虫须要考虑线程之间的同步问题。对单 线程并行抓取来说分布式爬虫架构，异步 I/O 是很重要的基本功能。解析流程 (1)通过基于正则,Xpath.Csspath 等规则,获取页面指定位置的 html 或文本数据 (2)按照数据格式需求,判断必要值是否存在,并依据类型判别数据正确 (3)通过验证的数据步入到数据入队的缓存队列等待存入数据库房 (4)如果数据验证不通过,则将异常的 url 返回到待抓取 URL 集合中重新抓取关键节点数据说明 (1)Web 配置界面:可在界面降低爬取的种子入口,入库规则,URL 过滤规则 (2)控制节点:负责将 URl 集合中的待爬地址分发到多个工作节点便于并发的执行爬取工作 (3)工作节点:根据待爬的 URL 信息和对应的种子规则获取页面并解析出数据,并按照抓取的页 面获取相关联的须要爬取的 URL 信息,加入到 URL 集合中等待爬取. (4)解析页面:根据种子提供的解析规则抽取,并验证数据的入库合法性,通过则存入入库缓冲 队列中,如果发觉有异常,则返回当前 URL 到 URL 集合中重新爬取 URL 集合 Url 集合中的数据项,除了抓取的 url 本身外,额外带有流程中各环节处理结果的数据信息,如: 解析异常,会降低 url 项中的解析异常次数,以便在前面的逻辑中控制重试次数(还有更新次数, 最近成功更新时间....) 节点配置 根 据 系 统 的 规 模 和 数 据 抓 取 量 的 大 小 , 在 数 据 存 储 DB 这 块 , 可 以 根 据 实 际 情 况 采 用 mongo,hbase 或其它的数据库,以达到系统储存的可伸缩性URL 扭转的消息队列也可以依据系统规模,如 1 亿条数据缓存采用 ssdb,如果须要性能更好可 以采用 kafka 分布式的消息队列,以便可以便捷的扩充系统运行规模. 爬虫平台监控须要实现功能 (1)爬虫运行状态监控 a) 爬虫定时发送心跳包,监控平台依照心跳包,监控爬虫的运行状态 (2)爬虫采集量监控 a) 对爬虫爬取数据的总数的统计 (3)爬虫采集速度监控 /秒 /分 /时 根据规模需求而定 a) /秒 /分 /时 根据规模需求而定 (4)定时电邮发送运行状态和统计信息 a) 定时发送,爬虫运行的情况和爬取数据总数
【Golang实现网路爬虫】分布式爬虫系统构架
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 295 次浏览 • 2020-05-03 08:01
分布式系统是一个硬件或软件组件分布在不同的网路计算机上，彼此之间仅仅通过消息传递进行通讯和协调的系统。简单来说就是一群独立计算机集合共同对外提供服务，但是对于系统的用户来说，就像是一台计算机在提供服务一样。分布式意味着可以采用更多的普通计算机（相对于高昂的大型机）组成分布式集群对外提供服务。计算机越多，CPU、内存、存储资源等也就越多，能够处理的并发访问量也就越大。
从分布式系统的概念中我们晓得，各个主机之间通讯和协调主要通过网路进行，所以分布式系统中的计算机在空间上几乎没有任何限制，这些计算机可能被置于不同的机柜上，也可能被布署在不同的机房中，还可能在不同的城市中，对于小型的网站甚至可能分布在不同的国家和地区。
不同的资料介绍起分布式系统的特性，虽然说法不同，但都大同小异，此处我们针对于要实现的分布式爬虫，总结为以下3个特征：
消息传递完成特定需求
消息传递的方式：
分布式系统的结构图：
一般对外会使用REST，模块内部会使用RPC，效率会更高一些，模块之前：中间件、REST
针对于目前我们遇见的问题，我们给予解决方案分布式爬虫架构，来设计分布式爬虫项目的构架：
1.限流问题
问题：
单节点承受的流量是有限
解决：
将Worker放在不同的节点
2.去重问题
问题：
单节点承受的去重数据量有限
无法保存之前去重结果(因为是存入到显存(map))
解决：
基于Key-Value Stroe(如Redis)进行分布式去重
3.数据储存问题
问题：
存储部份的结构，技术栈和爬虫部份区别很大
进一步优化须要特殊的ElasticSearch技术背景
解决：
存储服务
所以最终我们的分布式爬虫构架如下：
还有一个关键点：从Channel进化到分布式
之前我们为了实现并发，使用了大量的goroutine以及Channel。那我们就可以开启一个远程的RPC服务分布式爬虫架构，然后进行同步的调用。
RPC有很多种做法，本文采用jsonrpc。
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分布式系统是一个硬件或软件组件分布在不同的网路计算机上，彼此之间仅仅通过消息传递进行通讯和协调的系统。简单来说就是一群独立计算机集合共同对外提供服务，但是对于系统的用户来说，就像是一台计算机在提供服务一样。分布式意味着可以采用更多的普通计算机（相对于高昂的大型机）组成分布式集群对外提供服务。计算机越多，CPU、内存、存储资源等也就越多，能够处理的并发访问量也就越大。
从分布式系统的概念中我们晓得，各个主机之间通讯和协调主要通过网路进行，所以分布式系统中的计算机在空间上几乎没有任何限制，这些计算机可能被置于不同的机柜上，也可能被布署在不同的机房中，还可能在不同的城市中，对于小型的网站甚至可能分布在不同的国家和地区。
不同的资料介绍起分布式系统的特性，虽然说法不同，但都大同小异，此处我们针对于要实现的分布式爬虫，总结为以下3个特征：
消息传递完成特定需求
消息传递的方式：
分布式系统的结构图：
一般对外会使用REST，模块内部会使用RPC，效率会更高一些，模块之前：中间件、REST
针对于目前我们遇见的问题，我们给予解决方案分布式爬虫架构，来设计分布式爬虫项目的构架：
1.限流问题
问题：
单节点承受的流量是有限
解决：
将Worker放在不同的节点
2.去重问题
问题：
单节点承受的去重数据量有限
无法保存之前去重结果(因为是存入到显存(map))
解决：
基于Key-Value Stroe(如Redis)进行分布式去重
3.数据储存问题
问题：
存储部份的结构，技术栈和爬虫部份区别很大
进一步优化须要特殊的ElasticSearch技术背景
解决：
存储服务
所以最终我们的分布式爬虫构架如下：
还有一个关键点：从Channel进化到分布式
之前我们为了实现并发，使用了大量的goroutine以及Channel。那我们就可以开启一个远程的RPC服务分布式爬虫架构，然后进行同步的调用。
RPC有很多种做法，本文采用jsonrpc。
源代码
