Nutch 1.3 学习笔记 5-1 FetchThread

Nutch 1.3 学习笔记 5-1 FetchThread

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上一节看了Fetcher中主要几个类的实现，这一节会来分析一下其中用到的消费者FetcherThread,来看看它是干嘛的。

1. Fetcher的Mapp模型

Fetcher.java代码中可以看到，Fetcher继承自MapRunable,它是Mapper的抽象接口，实现这个接口的子类能够更好的对Map的流程进行控制，包括多线程与异步Maper。

1.1 Fetcher的入口函数fetch(Path segment,int threads, boolean parsing)

下面是它的源代码，来分析一下：

// 对配置进行检测，看一些必要的配置是否已经配置了，如http.agent.name等参数
    	checkConfiguration();

		// 记录fetch的开始时间
    	SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
    	long start = System.currentTimeMillis();
    	if (LOG.isInfoEnabled()) {
    		LOG.info("Fetcher: starting at " + sdf.format(start));
    	  LOG.info("Fetcher: segment: " + segment);
    	}

		// 这里对抓取的时候进行限制,在FetchItemQueue中会用到这个参数
    	// set the actual time for the timelimit relative
    	// to the beginning of the whole job and not of a specific task
    	// otherwise it keeps trying again if a task fails
    	long timelimit = getConf().getLong("fetcher.timelimit.mins", -1);
    	if (timelimit != -1) {
    	  timelimit = System.currentTimeMillis() + (timelimit * 60 * 1000);
    	  LOG.info("Fetcher Timelimit set for : " + timelimit);
    	  getConf().setLong("fetcher.timelimit", timelimit);
    	}
        
		// 生成一个Nutch的Map-Reduce配置
    	JobConf job = new NutchJob(getConf());
    	job.setJobName("fetch " + segment);
	
		// 配置抓取线程数，
    	job.setInt("fetcher.threads.fetch", threads);
    	job.set(Nutch.SEGMENT_NAME_KEY, segment.getName());
		// 配置是否对抓取的内容进行解析
    	job.setBoolean("fetcher.parse", parsing);
	
    	// for politeness, don't permit parallel execution of a single task
    	job.setSpeculativeExecution(false);
	
		// 配置输出的路径名
    	FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(segment, CrawlDatum.GENERATE_DIR_NAME));
		// 配置输入的文件格式，这里类继承自SequenceFileInputFormat
		// 它主要是覆盖了其getSplits方法，其作用是不对文件进行切分，以文件数量作为splits的依据
		// 就是有几个文件，就有几个Map操作
    	job.setInputFormat(InputFormat.class);
	
		// 配置Map操作的类
    	job.setMapRunnerClass(Fetcher.class);
	
		// 配置输出路径
    	FileOutputFormat.setOutputPath(job, segment);
		// 这里配置输出文件方法，这个类在前面已经分析过
    	job.setOutputFormat(FetcherOutputFormat.class);
		// 配置输出<key,value>类型
    	job.setOutputKeyClass(Text.class);
    	job.setOutputValueClass(NutchWritable.class);
	
	    JobClient.runJob(job);

1.2 Fetcher的run方法分析

这个是Map类的入口，用于启动抓取的生产者与消费者，下面是部分源代码：

// 生成生产者，用于读取Generate出来的CrawlDatum，把它们放到共享队列中
    	feeder = new QueueFeeder(input, fetchQueues, threadCount * 50);
    	//feeder.setPriority((Thread.MAX_PRIORITY + Thread.NORM_PRIORITY) / 2);
    
    	// the value of the time limit is either -1 or the time where it should finish
    	long timelimit = getConf().getLong("fetcher.timelimit", -1);
    	if (timelimit != -1) feeder.setTimeLimit(timelimit);
    	feeder.start();

    	// set non-blocking & no-robots mode for HTTP protocol plugins.
    	getConf().setBoolean(Protocol.CHECK_BLOCKING, false);
    	getConf().setBoolean(Protocol.CHECK_ROBOTS, false);
    
		// 启动消费者线程
    	for (int i = 0; i < threadCount; i++) {       // spawn threads
    	  new FetcherThread(getConf()).start();
    	}

    	// select a timeout that avoids a task timeout
    	long timeout = getConf().getInt("mapred.task.timeout", 10*60*1000)/2;

		// 这里用一个循环来等待线程结束
    	do {                                          // wait for threads to exit
    	  try {
    	    Thread.sleep(1000);
    	  } catch (InterruptedException e) {}

			// 这个函数是得到相前线程的抓取状态，如抓取了多少网页，多少网页抓取失败，抓取速度是多少
    	  reportStatus();
      	LOG.info("-activeThreads=" + activeThreads + ", spinWaiting=" + spinWaiting.get()
      	    + ", fetchQueues.totalSize=" + fetchQueues.getTotalSize());

		// 输出抓取队列中的信息
     	 if (!feeder.isAlive() && fetchQueues.getTotalSize() < 5) {
     	   fetchQueues.dump();
     	 }
      
	  	// 查看timelimit的值，这里只要返回的hitByTimeLimit不为0,checkTimelimit方法会清空抓取队列中的所有数据
     	 // check timelimit
     	 if (!feeder.isAlive()) {
        	int hitByTimeLimit = fetchQueues.checkTimelimit();
       	 if (hitByTimeLimit != 0) reporter.incrCounter("FetcherStatus",
        	    "hitByTimeLimit", hitByTimeLimit);
     	 }
      
	  	// 查看抓取抓取线程是否超时，如果超时，就退出等待
      	// some requests seem to hang, despite all intentions
      	if ((System.currentTimeMillis() - lastRequestStart.get()) > timeout) {
        	if (LOG.isWarnEnabled()) {
        	  LOG.warn("Aborting with "+activeThreads+" hung threads.");
        	}
        	return;
      	}

    	} while (activeThreads.get() > 0);
    	LOG.info("-activeThreads=" + activeThreads);

2. Fetcher.FetcherThread

2.1 这个类主要是用来从队列中得到FetchItem，下面来看一下其run方法，其大概做了几件事：

从抓取队列中得到一个FetchItem，如果返回为null,判断生产者是否还活着或者队列中是否还有数据， 如果队列中还有数据，那就等待，如果上面条件没有满足，就认为所有FetchItem都已经处理完了，退出当前抓取线程
得到FetchItem, 抽取其url，从这个url中分析出所使用的协议，调用相应的plugin来解析这个协议
得到相当url的robotRules，看是否符合抓取规则，如果不符合或者其delayTime大于我们配置的maxDelayTime，那就不抓取这个网页
对网页进行抓取，得到其抓取的Content和抓取状态，调用FetchItemQueues的finishFetchItem方法，表明当前url已经抓取完成
根据抓取协议的状态来进行下一步操作

如果状态为WOULDBLOCK，那就进行retry,把当前url放加FetchItemQueues中，进行重试
如果是MOVED或者TEMP_MOVED,这时这个网页可以被重定向了，对其重定向的内容进行解析，得到重定向的网址，这时要生成一个新的FetchItem，根据其QueueID放到相应的队列的inProgress集合中，然后再对这个重定向的网页进行抓取
如果状态是EXCEPTION,对当前url所属的FetchItemQueue进行检测，看其异常的网页数有没有超过最大异常网页数，如果大于，那就清空这个队列，认为这个队列中的所有网页都有问题。
如果状态是RETRY或者是BLOCKED，那就输出CrawlDatum，将其状态设置成STATUS_FETCH_RETRY,在下一轮进行重新抓取
如果状态是GONE,NOTFOUND,ACCESS_DENIED,ROBOTS_DENIED，那就输出CrawlDatum，设置其状态为STATUS_FETCH_GONE，可能在下一轮中就不进行抓取了，
如果状态是NOTMODIFIED，那就认为这个网页没有改变过，那就输出其CrawlDatum，将其状态设成成STATUS_FETCH_NOTMODIFIED.
如果所有状态都没有找到，那默认输出其CrawlDatum,将其状态设置成STATUS_FETCH_RETRY，在下一轮抓取中再重试

判断网页重定向的次数，如果超过最大重定向次数，就输出其CrawlDatum，将其状态设置成STATUS_FETCH_GONE

这里有一些细节没有说明，如网页被重定向以后如果操作，相应的协议是如果产生的，这个是通过插件产生的，具体插件是怎么调用的，这里就不说了，以后有机会会再分析一下。

2.2 下面分析FetcherThread中的另外一个比较重要的方法，就是output

具体这个output大概做了如下几件事：

判断抓取的content是否为空，如果不为空，那调用相应的解析插件来对其内容进行解析，然后就是设置当前url所对应的CrawlDatum的一些参数，如当前内容的MD5码，分数等信息
然后就是使用FetchOutputFormat输出当前url的CrawlDatum,Content和解析的结果ParseResult

下面分析一下FetcherOutputFormat中所使用到的ParseOutputFormat.RecordWriter

在生成相应的ParseOutputFormat的RecordWriter过程中，这个RecordWriter会再生成三个RecordWriter来写出parse_text(MapFile),parse_data(MapFile)和crawl_parse(SequenceFile)，我们在segments下具体的segment中看到的三个这样的目录就是这个对象生成的，分别输出了网页的源代码;网页的解析数据，如网页title、外链接、元数据、状态等信息，这里会对外链接进行过滤、规格化，并且用插件计算每一个外链接的初始分数;另一个是网页解析后的CrawlDatum对象，这里会分析当前CrawlDatum中的metadata，从中生成两种新的CrawlDatum，还有就是它会对外链接生成相应的CrawlDatum，放入crawl_parse目录中，这里我还没有看明白。

3. 总结

有点晕了，这里的代码有点复杂，我们来整理一下思路。

3.1 从目录生成的角度

从Generate后会在segments目录下生成一些要抓取的具体的segment，这里每一个segment下会有一个叫crawl_generate的目录，其中放着要抓取CrawlDatum信息
在Fetch的时候，会输出另外五个目录

content: 这个目录只有在配置了要输出抓取内容时才会输出
crawl_fetch: 这个目录是输出抓取成功后的CrawlDatum信息，这里是对原来crawl_generate目录中的信息进行了一些修改，下面三个目录只有配置了解析参数后才会输出，如果后面调用bin/nutch parse命令
parse_text: 这个目录存放了抓取的网页内容，以提后面建立索引用
parse_data: 这里存入了网页解析后的一些数据，如网页title,外链接信息等
crawl_parse: 这里存储了一些新生成的CrawlDatum信息，如外链接等，以供下一次迭代抓取使用

3.2 从数据流的角度

Generate生成的CrawlDatum数据首先经过QueueFeeder生产者，放入共享队列
多个消费者(FetcherThread)从共享队列中取得要抓取的FetchItem数据
对FetchItem所对应的url进行抓取，得到相应的抓取内容，对抓取的状态进行判断，回调相应的操作
对抓取的内容进行解析，产生网页的外链接，生成新的CrawlDatum抓取数据，产生解析后的数据
调用FetcherOutputFormat.Writer对象，把CrawlDatum,Content,ParseResult分别写入crawl_fetch,content,(parse_text,parse_data,crawl_parse)目录中

好了，Fetcher的分析也差不多了，可能有一些细节还没有分析到，下面有机会再补上吧。