译者:飞龙
自豪地采用谷歌翻译
让我们来谈谈这个流行的系统设计面试问题 - 如何建立一个网络爬虫?
网络爬虫是当今最常用的系统之一。最流行的例子是 Google 使用爬虫从所有网站收集信息。除了搜索引擎之外,新闻网站还需要爬虫来聚合数据源。看来,只要你想聚合大量的信息,你可以考虑使用爬虫。
建立一个网络爬虫有很多因素,特别是当你想扩展系统时。这就是为什么这已经成为最流行的系统设计面试问题之一。在这篇文章中,我们将讨论从基本爬虫到大型爬虫的主题,并讨论在面试中可能会遇到的各种问题。
如何建立一个基本的网络爬虫?
在系统设计面试之前,我们已经在《系统设计面试之前需要知道的八件事》中谈到,就是从简单的东西开始。让我们专注于构建在单线程上运行的基本网页爬虫。有了这个简单的解决方案,我们可以继续优化。
要抓取单个网页,我们只需要向相应的 URL 发出 HTTP GET 请求,并解析响应数据,这是抓取工具的核心。考虑到这一点,一个基本的网络爬虫可以这样工作:
- 以包含我们要抓取的所有网站的网址池开始。
- 对于每个 URL,发出 HTTP GET 请求来获取网页内容。
- 解析内容(通常为 HTML)并提取我们想要抓取的潜在网址。
- 添加新的网址到池中,并不断抓取。
这取决于具体问题,有时我们可能会有一个独立的系统来生成抓取网址。例如,一个程序可以不断监听 RSS 订阅,并且对于每个新文章,都可以将该 URL 添加到爬取池中。
众所周知,任何系统在扩展后都会面临一系列问题。在网络爬虫中,将系统扩展到多台机器时,有很多东西可能出错。
在跳转到下一节之前,请花几分钟的时间思考一下分布式网络爬虫的瓶颈,以及如何解决这个问题。在这篇文章的其余部分,我们将讨论解决方案的几个主要问题。
你多久爬一次网站?
这听起来可能不是什么大事,除非系统达到一定的规模,而且你需要非常新鲜的内容。例如,如果你想要获取上一小时的最新消息,则抓取工具可能需要每隔一小时不断抓取新闻网站。但是这有什么问题呢?
对于一些小型网站,他们的服务器很可能无法处理这种频繁的请求。一种方法是遵循每个站点的robot.txt
。对于不知道robot.txt
是什么的人,这基本是网站与网络爬虫交流的标准。它可以指定不应该抓取什么文件,大多数网络爬虫都遵循配置。另外,你可以为不同的网站设置不同的抓取频率。通常,每天只有几个网站需要被多次抓取。
在一台机器上,你可以将 URL 池保留在内存中,并删除重复的条目。但是,分布式系统中的事情变得更加复杂。基本上,多个爬虫可以从不同的网页中提取相同的 URL,他们都希望将这个 URL 添加到 URL 池中。当然,多次抓取同一页面是没有意义的。那么我们如何去重复这些网址?
一种常用的方法是使用 Bloom Filter。简而言之,布隆过滤器是一个节省空间的系统,它允许你测试一个元素是否在一个集合中。但是,它可能有误报。换句话说,如果布隆过滤器可以告诉你一个 URL 绝对不在池中,或者可能在池中。
为了简要地解释布隆过滤器是如何工作的,空布隆过滤器是m
位(全0
)的位数组。还有k
个散列函数,将每个元素映射到m
位中的一个。所以当我们在布隆过滤器中添加一个新的元素(URL)时,我们将从哈希函数中得到k
位,并将它们全部设置为1
.因此,当我们检查一个元素的存在时,我们首先得到k
位,如果它们中的任何一个不是1
,我们立即知道该元素不存在。但是,如果所有的k
位都是1
,这可能来自其他几个元素的组合。
布隆过滤器是一个非常常用的技术,它是一个完美的解决方案,用于在网络爬虫中去重网址。
从网站获取响应数据后,下一步是解析数据(通常是 HTML)来提取我们所关心的信息。这听起来像一个简单的事情,但是,可能很难使其健壮。
我们面临的挑战是,你总是会在 HTML 代码中发现奇怪的标记,URL 等,很难涵盖所有的边界情况。例如,当 HTML 包含非 Unicode 字符时,你可能需要处理编解码问题。另外,当网页包含图片,视频甚至PDF 时,也会造成奇怪的行为。
另外,一些网页都像使用 AngularJS 一样通过 Javascript 呈现,你的抓取工具可能无法得到任何内容。
我会说没有银弹,不能为所有的网页做一个完美的,健壮的爬虫。你需要大量的健壮性测试,以确保它能够按预期工作。
还有很多我还没有涉及到的有趣的话题,但是我想提一下其中的一些,这样你就可以思考了。有一件事是检测循环。许多网站包含链接,如A->B->C->A
,你的爬虫可能会永远运行。想想如何解决这个问题?
另一个问题是 DNS 查找。当系统扩展到一定的水平时,DNS 查找可能是一个瓶颈,你可能要建立自己的 DNS 服务器。
与许多其他系统类似,扩展的网络爬虫可能比构建单个机器版本困难得多,并且在系统设计面试中可以讨论许多事情。尝试从一些朴素的解决方案开始,并继续优化它,这可以使事情变得比看起来更容易。