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在爬虫的开发过程中，有些业务场景需要同时抓取几百个甚至上千个网站，此时就需要一个支持多爬虫的框架。以下将通过解释两张图来说明架构的设计思想。

 

1、框架主要分成两部分：下载器Downloader和解析器Analyzer。Downloader负责抓取网页，Analyzer负责解析网页并入库。两者之间依靠消息队列MQ进行通信，两者可以分布在不同机器，也可分布在同一台机器。两者的数量也是灵活可变的，例如可能有五台机在做下载、两台机在做解析，这都是可以根据爬虫系统的状态及时调整的。

2、从上图可以看到MQ有两个管道：HTML/JS文件和待爬种子。Downloader从待爬种子里拿到一条种子，根据种子信息调用相应的抓取模块进行网页抓取，然后存入HTML/JS文件这个通道；Analyzer从HTML/JS文件里拿到一条网页内容，根据里面的信息调用相应的解析模块进行解析，将目标字段入库，需要的话还会解析出新的待爬种子加入MQ。

3、可以看到Downloader是包含User-Agent池、Proxy池、Cookie池的，可以适应复杂网站的抓取。

4、模块的调用使用工厂模式。

 

这张图是上一张图的另一种表述。

Htmls队列和Seed是队列可以独立分开，甚至数量也可以多开，之间没有联系。完全可以灵活地根据爬虫状态和硬件环境作调整。另外8G的内容可以让redis作为Seeds队列存放5~8千万个种子。

分布式爬虫非常关键的一点：去重。可以看到多个解析器Analyzer共用一个去重队列，才能够保证数据的统一不重复。去重队列可以放在一台机上。基于Redis实现了Bloomfilter算法，理论上8G的内存可以满足30亿条URL的去重，如果允许漏失概率再大点的话能去重更多。

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新闻标题：python分布式多爬虫系统怎么弄
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