搜索引擎核心读书心得3：分布式爬虫

对于商业数据，目前常用的是采用分布式架构实现在短时间内完成一轮的数据爬取。一般分布式爬虫由若干个分布式层级组成。下图所示的一个例子，该分布式爬虫由分布式数据中心、分布式抓取服务器和分布式爬虫程序组成；而整个爬虫系统再有多个分布式数据中心组成。每个数据中心负责抓取其周边的网页。每个数据中心由高速网络连接的多台抓取服务器组成。而每个抓取服务器下面又可以部署多个爬虫程序。通过上述多层级的分布式爬虫体系，才能够保证抓取数据的及时性和全面性。



一般来说，抓取服务器之间不同的分工协作方式对应不同的分布式架构：主从式分布爬虫和对等分布爬虫。

1）主从分布式爬虫

该类分布式爬虫系统中将抓取服务器分为两类：URL服务器和抓取服务器。URL服务器主要维护待抓取的URL队列，并将其按照各个抓取服务器的空闲状态分配抓取任务。此外，URL服务器还可以对各个抓取服务器之间的负载进行均衡，使得各个抓取服务器的资源得到合理利用，而不至于某些抓取服务器过闲，而某些过忙。不同的抓取服务器之间是无需通讯的，仅仅需要与URL服务器进行通讯。



由于URL服务器承担很多的管理任务，且待抓取的URL数量巨大，URL服务器容易成为整个分布式系统的瓶颈。

2）对等分布式爬虫

该分布式系统中每台服务器的角色相同，各自承认一部分的URL抓取。由于没有URL服务器，所以，需要面临每个抓取服务器的任务分工问题。下图的对等分布式系统：

每个服务器自己判断是否对该URL进行抓取，还是将该URL转发给其他的抓取服务器呢？其判断的依据是对网址的主域名进行hash，之后再根据抓取服务器的数量进行取模。有点儿像是通过hash计算出一个编号，再根据服务器的数量对该编号取模，使得该编号能够落在对应的服务器编号上。如是不匹配，则将其转发到所计算出的服务器编号上。



上面的例子可以看出有3台服务器，所以取模的时候，是对3进行取的。1号服务器负责抓取hash取模为1的URL。当其接收到网址为www.google.com时，先计算其主域名hash，之后再对其取3的模，发现为1，则属于自己的职责，对该URL进行下载。这样每台服务器平均负担1/3的抓取工作量。

由于其哈希函数不是针对整个URL，而是仅仅针对主域名，这样能够保证同一网站的内容由同一抓取服务器进行负责抓取。这样一方面可以提供DNS域名解析的缓存，提高下载效率，另一方面也可以主动控制该网站的访问，避免对网站的访问量多大，减轻网站的访问压力。

但是当某台抓取服务器出现宕机之后，m值便发生变化，这直接导致大部分URL哈希之后取模的值将发生变化，使得几乎所有的任务需要重新计算和再分配，直接导致资源的巨大浪费。为此，提出的UbiCrawler爬虫，该爬虫系统放弃哈希取模的方法，而是采用一致性哈希方法来进行任务的分工。该方法也是对主域名进行哈希，哈希范围在0~2^32之间的数值，同时将最小值0和最大值重合，这样形成一个环形序列。将抓取服务器也按照环形进行排列，各个抓取服务负责抓取这个环形序列的一个片段，即落在某个哈希取值范围内的URL都由该服务器进行抓取。由于是环形的，所以当其中某台抓取服务器宕机之后，按照环形顺时针顺序查找，将URL转发给第一个碰到的服务器。直到该宕机的服务器恢复之后。如此某个服务器宕机之后并不会其他服务器的任务产生影响，便解决了哈希取模方式的弊端。将影响范围从全局限制到了局部，如是新加入一台服务器也是如此。