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java使用WebMagic架构写个分布式爬虫

news 来源：原创 2025/6/13 13:59:18

前一个项目是通过java完成，因此，本次大型项目依然需要用java语言，但是这里是需要分布式爬虫，所以的需要使用WebMagic 架构。

我们知道WebMagic 是一个功能强大且灵活的 Java 爬虫框架，支持多线程和分布式抓取。要实现基于 WebMagic 的分布式爬虫，需要结合其核心组件与扩展功能，并通过一些外部工具或服务来协调多个爬虫实例之间的任务分配与数据共享。

在这里插入图片描述

废话不多说，以下是使用 Java 的 WebMagic 架构写一个分布式爬虫的步骤：

环境准备

安装 Redis ：分布式爬虫需要使用 Redis 来实现共享的 URL 队列和去重集合，因此需要先在所有参与分布式爬取的机器上安装 Redis 服务器，并确保其正常运行。
引入依赖 ：在项目中引入 WebMagic 的核心库以及 Redis 的 Java 客户端 Jedis 的依赖。

编写爬虫代码

创建 PageProcessor ：定义一个实现 PageProcessor 接口的类，重写 process 方法来指定页面的解析逻辑，以及 getSite 方法来设置网站的相关属性，如编码、用户代理、超时时间等。
配置 RedisScheduler ：创建一个 RedisScheduler 实例，并将其设置到 Spider 中，使爬虫能够使用 Redis 进行 URL 的存储、读取和去重。

分布式爬虫启动

设置相同的 UUID ：在启动多个爬虫实例时，需要设置相同的 UUID，这样可以保证所有爬虫共享同一个 Redis 队列和去重集合。
启动多个爬虫实例 ：可以在不同的机器上或者同一台机器的不同线程中启动多个 Spider 实例，它们都会从 Redis 中获取 URL 进行爬取。

代码示例

import us.codecraft.webmagic.Page;
import us.codecraft.webmagic.Site;
import us.codecraft.webmagic.Spider;
import us.codecraft.webmagic.scheduler.RedisScheduler;
import redis.clients.jedis.JedisPool;
import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig;public class MyPageProcessor implements PageProcessor {private Site site = Site.me().setRetryTimes(3).setSleepTime(1000);@Overridepublic void process(Page page) {// 解析页面逻辑page.addTargetRequests(page.getHtml().links().regex("https://example\\.com/\\w+").all());page.putField("title", page.getHtml().xpath("//title/text()").toString());}@Overridepublic Site getSite() {return site;}public static void main(String[] args) {// 配置 Redis连接池JedisPoolConfig poolConfig = new JedisPoolConfig();poolConfig.setMaxTotal(100);poolConfig.setMaxIdle(10);poolConfig.setMaxWaitMillis(10000);JedisPool jedisPool = new JedisPool(poolConfig, "redis_host", 6379);// 设置爬虫的 UUID，保证所有分布式爬虫实例使用同一个 UUIDString uuid = "distributed_spider";// 创建爬虫实例，指定页面处理器、UUID 和 Redis 调度器Spider spider = Spider.create(new MyPageProcessor()).setUUID(uuid).setScheduler(new RedisScheduler(jedisPool, uuid)).addUrl("https://example.com");// 启动爬虫spider.run();}
}

有几点需要注意

数据存储与共享 ：如果需要将爬取的数据存储到数据库等持久化存储中，需要在 Pipeline 中进行相应的实现，并确保所有爬虫实例能够正确连接和操作数据库。
任务协调与监控 ：可以考虑引入任务调度系统来管理分布式爬虫的任务，实现任务的分配、调度和监控等功能，提高爬虫的可管理性和效率。
反爬虫处理 ：在分布式爬虫中，反爬虫策略可能更为复杂，需要综合考虑 IP 限制、访问频率限制等因素，并采取相应的措施，如使用代理 IP 池、设置合理的爬取速度等，以避免被目标网站封禁。

以上就是我整理出来的全部内容，希望能够帮助大家，如果有任何问题都可以留言讨论。