JavaScript实现分布式爬虫系统

随着互联网的快速发展，网络中的信息量也在以指数级的速度增加。虽然尖端算法和技术能够帮助人们搜索和找到他们所需的信息，但是对于大量的数据爬取和分析，需要使用爬虫系统来帮助处理。

爬虫系统是一种自动化工具，用于获取网站上的数据。它跟随链接来寻找有价值的数据，并将其提取到一个数据库中进行分析。虽然爬虫系统十分强大，但是大多数实现都是单机版的，无法应对海量数据的爬取需求。其次，由于爬取本身属于对服务器资源的非常大的消耗，过于频繁的爬取可能会导致目标网站的拒绝服务攻击，并可能会对目标计算机造成硬件压力。因此，必须有一种方法来解决这些问题，这就是分布式爬虫系统的诞生。

分布式爬虫系统不同于单机版，它能够在多台服务器上并行运行，并且可以更有效地解决爬虫系统的瓶颈，如内存、带宽和磁盘等问题。使用分布式爬虫系统可以大大提高爬取的效率和成功率。因此，它成为了当今处理大量数据的最佳选择之一。

本篇文章将介绍JavaScript实现分布式爬虫系统的步骤和方法。

一、Node.js介绍

Node.js是一种运行在服务器端的JavaScript运行环境。Node.js采用事件驱动的方式，非阻塞IO模型，共享TCP socket和其他网络资源等特性，可以使JavaScript应用和字符串处理等功能更高效地处理大规模数据。因此，Node.js是JavaScript实现分布式爬虫系统的首选方案。Node.js还具有基于事件的Web服务器和多功能框架Express。

二、使用Node.js构建分布式爬虫系统

在这里，我们将使用Node.js构建一个基本的分布式爬虫系统，以解释JavaScript如何实现分布式爬虫系统。

1.数据爬取

数据爬取是构建分布式爬虫系统的核心部分之一。在这里，我们使用爬虫框架Cheerio和Request。

在这里，我们将使用我们自己的博客主页作为示例。

首先，我们要安装Cheerio和Request：

npm install cheerio
npm install request

在这里是一个简单的数据爬取示例：

const request = require(‘request’);
const cheerio = require(‘cheerio’);
const url = ‘http://www.example.com’;
request(url, (error, response, body) => {
if (!error && response.statusCode === 200) {
const $ = cheerio.load(body);
const title = $(‘title’).text();
console.log(title);
} else {
console.error(error);
}
});

由于Cheerio模块是一个把HTML解析为可操作的DOM对象的模块，因此我们可以通过$选择器来访问HTML元素。

2.链接管理

由于我们需要访问其他网页来提取数据，因此需要管理链接。在这里，我们将使用我们自己的博客主页作为示例。

我们使用一个数据结构来存储目标URL和已经访问的URL。我们将创建两个数组：一个是待爬取的URL列表，另一个是已经访问过的URL列表。在这里，我们使用Redis数据库来存储URL列表。

const redis = require(‘redis’);
const client = redis.createClient();
const baseUrl = ‘http://www.example.com’;
const visitedList = ‘visited’;
const queueList = ‘queue’;
client.on(‘connect’, () => {
console.log(‘Redis client connected’);
});

function getUrl() {
client.multi()
.lpop(queueList)
.exec((err, re) => {
const url = re[0];
if (url) {
client.sadd(visitedList, url, () => {
console.log(`Visiting: ${url}`);
requestAndSave(url);
});
} else {
console.log(“No URLs in the queue”);
setTimeout(getUrl, 5000);
}
});
}
function requestAndSave(url) {
client.multi()
.sadd(visitedList, url)
.exec((error, results) => {
if (error) {
console.error(error);
} else {
console.log(`Visited: ${url}`);
request(url, (err, res, body) => {
if (!err && res.statusCode === 200) {
const $ = cheerio.load(body);
const links = $(‘a’);
for (let i = 0; i {
if (!re[0] && !re[1]) {
console.log(`Adding: ${absUrl}`);
client.rpush(queueList, absUrl);
}
});
}
}
} else {
console.error(err);
}
});
}
});
}
client.del(visitedList);
client.del(queueList);
client.rpush(queueList, baseUrl);

getUrl();

在这个代码中，我们使用Redis作为URL列表和去重键值存储。使用了rpush命令将最初的baseUrl添加到了队列(queue)中，然后从队列中取出第一个URL。当我们访问新的URL并提取数据时，我们需要将链接添加到队列，以便以后访问。

我们使用了两个Redis命令：
sadd：这是一个简单的集合命令，我们使用它来添加元素到一个集合中。
sismember：这是一个简单的集合命令，我们用它来检查元素是否存在于集合中。

3.分布式运行

为了使系统具有分布式能力，我们需要在多台服务器之间共享数据和任务，以实现集中式控制。

在这里，我们将使用RabbitMQ消息队列作为分布式消息队列。RabbitMQ可以在多个服务器之间有效交换消息，并且可以避免数据丢失并提高系统可靠性。我们还可以使用AMQP协议来与其他语言编写的应用程序通信。

我们将使用之前从Redis获取URL的代码来作为一个示例。

首先，需要安装RabbitMQ：

npm install amqplib

然后，创建两个JavaScript文件：producer.js和consumer.js。

在producer.js中：

const amqp = require(‘amqplib/callback_api’);
amqp.connect(‘amqp://localhost’, (err, conn) => {
conn.createChannel((err, ch) => {
const baseUrl = ‘http://www.example.com’;
ch.assertQueue(‘urls’);
ch.sendToQueue(‘urls’, Buffer.from(baseUrl));
});
});

在consumer.js中：

const amqp = require(‘amqplib/callback_api’);
amqp.connect(‘amqp://localhost’, (err, conn) => {
conn.createChannel((err, ch) => {
ch.assertQueue(‘urls’);
ch.consume(‘urls’, (msg) => {
const url = msg.content.toString();
console.log(`Visiting: ${url}`);
requestAndSave(url);
}, { noAck: true });
});
});

在这里，producer.js将连接到RabbitMQ，使用assertQueue()函数创建一个名为’urls’的消息队列，并使用sendToQueue()函数将baseUrl添加到队列中。我们的consumer.js将连接到RabbitMQ，使用assertQueue()函数创建与producer.js相同的消息队列，并使用consume()函数从队列中获取消息。然后，我们可以使用request()函数访问URL并提取数据。

4.进一步的分布式处理

在分布式爬虫系统中，爬取网站所需的时间可能超过几天。此时，在节点之间分配任务并进行负载平衡是至关重要的。

Node.js内置的child_process模块可以帮助我们轻松构建进程。worker.js文件不同于基本爬虫程序，以worker.js为节点调用producer.js。这样，通过启动多个worker.js文件，我们便可以分配节点。

在这里是使用child_process模块运行worker.js的基本示例：

const { fork } = require(‘child_process’);

const process1 = fork(‘worker.js’);
const process2 = fork(‘worker.js’);
const process3 = fork(‘worker.js’);

在这个代码中，我们使用fork()函数创建多个类似于子进程的进程，每个进程都调用worker.js文件并开始执行对应爬虫程序的副本。使用cluster模块也可以实现负载均衡，并且使用方便。

5.异步编程和Promise

由于异步编程是Node.js中的主要编程模型，因此它与异步编程的优点相匹配，并提供了方便的支持。

我们可以使用Promise和async / await来处理异步数据流，实现更高效的代码。

在这里是使用Promise的基本示例：

const getContent = (url) => {
return new Promise((resolve, reject) => {
request(url, (err, res, body) => {
if (err) {
return reject(err);
}
return resolve(body);
});
});
};
const url = ‘http://www.example.com/’;
getContent(url).then((data) => {
const $ = cheerio.load(data);
const title = $(‘title’).text();
console.log(title);
}).catch((err) => {
console.error(err);
});

由于Promise是异步和可组合的，它可以轻松处理异步任务。

6.日志记录

日志记录是分布式爬虫系统的一项重要功能。通过日志记录，我们可以跟踪链接的状态、提取的数据、系统错误和异常，并监控爬取进度。在这里，我们将使用log4js模块来实现日志记录功能。

首先，需要安装log4js：

npm install log4js

在这里是使用log4js模块记录日志的基本示例：

const log4js = require(‘log4js’);
log4js.configure({
appenders: { file: { type: ‘file’, filename: ‘logs/error.log’ } },
categories: { default: { appenders: [‘file’], level: ‘error’ } }
});
const logger = log4js.getLogger();
logger.error(‘Some strange errors.’);

在这里，我们使用configure()函数来定义日志格式和日志级别。然后使用getLogger()函数获取日志记录器。最后，使用logger.error()函数来记录错误。

7.分布式存储

分布式爬虫系统需要分布式存储来保留爬取的数据。通常，我们使用NoSQL数据库，例如MongoDB或CouchDB。这些数据库具有高可扩展性、高可靠性和高并发性，可以在多个服务器之间分配数据以实现分布式存储。在这里，我们将使用MongoDB。

首先，需要安装mongodb：

npm install mongodb

在这里是使用mongodb模块保存数据到MongoDB的基本示例：

const MongoClient = require(‘mongodb’).MongoClient;
const url = ‘mongodb://localhost:27017/myproject’;
MongoClient.connect(url, (err, db) => {
if (err) throw err;
const collectionName = ‘articles’;
const mydb = db.db();
mydb.collection(collectionName).insertMany([
{ title: ‘Article 1’, content: ‘Content of article 1.’ },
{ title: ‘Article 2’, content: ‘Content of article 2.’ },
{ title: ‘Article 3’, content: ‘Content of article 3.’ }
], (err, result) => {
if (err) throw err;
console.log(`Inserted ${result.insertedCount} documents.`);
db.close();
});
});

在这里，我们使用connect()函数连接MongoDB，使用collection()函数创建或打开现有的集合，并使用insertMany()函数插入数据。最后，使用close()函数关闭数据库连接。

结论

在本文中，我们介绍了如何使用Node.js构建一个基本的分布式爬虫系统，包括数据爬取、链接管理、分布式运行、进一步的分布式处理、异步编程和Promise、日志记录和分布式存储。尽管本文只展示了分布式爬虫系统的部分功能，但本文提供了对JavaScript实现分布式爬虫系统的深入理解和入门指南。