一. 前言

NetDiscovery 是本人开发的一款基于 Vert.x、RxJava 2 等框架实现的通用爬虫框架。它包含了丰富的特性。

二. 多线程的使用

NetDiscovery 虽然借助了 RxJava 2 来实现线程的切换，仍然有大量使用多线程的场景。本文列举一些爬虫框架常见的多线程使用场景。

2.1 爬虫的暂停、恢复

暂停和恢复是最常见的爬虫使用场景，这里借助 CountDownLatch 类实现。

CountDownLatch是一个同步工具类，它允许一个或多个线程一直等待，直到其他线程的操作执行完后再执行。

暂停方法会初始化一个 CountDownLatch 类 pauseCountDown，并设置它的计数值为1。

恢复方法会执行 pauseCountDown 的 countDown() ，正好它的计数到达零。

    /**
     * 爬虫暂停，当前正在抓取的请求会继续抓取完成，之后的请求会等到resume的调用才继续抓取
     */
    public void pause() {
        this.pauseCountDown = new CountDownLatch(1);
        this.pause = true;
        stat.compareAndSet(SPIDER_STATUS_RUNNING, SPIDER_STATUS_PAUSE);
    }

    /**
     * 爬虫重新开始
     */
    public void resume() {

        if (stat.get() == SPIDER_STATUS_PAUSE
                && this.pauseCountDown!=null) {

            this.pauseCountDown.countDown();
            this.pause = false;
            stat.compareAndSet(SPIDER_STATUS_PAUSE, SPIDER_STATUS_RUNNING);
        }
    }

从消息队列中取出爬虫的 Request 时，会先判断是否需要暂停爬虫的行为，如果需要暂停则执行 pauseCountDown 的 await()。await() 会使线程一直受阻塞，也就是暂停爬虫的行为，直到 CountDownLatch 的计数为0，此时正好能够恢复爬虫运行的状态。

        while (getSpiderStatus() != SPIDER_STATUS_STOPPED) {

            //暂停抓取
            if (pause && pauseCountDown!=null) {
                try {
                    this.pauseCountDown.await();
                } catch (InterruptedException e) {
                    log.error("can't pause : ", e);
                }

                initialDelay();
            }
            // 从消息队列中取出request
           final Request request = queue.poll(name);
           ......
      }

2.2 多纬度控制爬取速度

下图反映了单个爬虫的流程。

如果爬虫爬取速度太快一定会被对方系统识别，NetDiscovery 可以通过限速来实现基本的反反爬虫。

在 NetDiscovery 内部支持多个纬度实现爬虫限速。这些纬度也基本上对应了单个爬虫的流程。

2.2.1 Request

首先，爬虫封装的请求 Request 支持暂停。从消息队列取出 Request 之后，会校验该 Request 是否需要暂停。

        while (getSpiderStatus() != SPIDER_STATUS_STOPPED) {

            //暂停抓取
            ......

            // 从消息队列中取出request
            final Request request = queue.poll(name);

            if (request == null) {

                waitNewRequest();
            } else {

                if (request.getSleepTime() > 0) {

                    try {
                        Thread.sleep(request.getSleepTime());
                    } catch (InterruptedException e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                }
                ......
            }
        }

2.2.2 Download

爬虫下载时，下载器会创建 RxJava 的 Maybe 对象。Download 的限速借助于 RxJava 的 compose、Transformer 来实现。

下面的代码展示了 DownloaderDelayTransformer：

import cn.netdiscovery.core.domain.Request;
import io.reactivex.Maybe;
import io.reactivex.MaybeSource;
import io.reactivex.MaybeTransformer;

import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * Created by tony on 2019-04-26.
 */
public class DownloaderDelayTransformer implements MaybeTransformer {

    private Request request;

    public DownloaderDelayTransformer(Request request) {
        this.request = request;
    }

    @Override
    public MaybeSource apply(Maybe upstream) {

        return request.getDownloadDelay() > 0 ? upstream.delay(request.getDownloadDelay(), TimeUnit.MILLISECONDS) : upstream;
    }
}

下载器只要借助 compose 、DownloaderDelayTransformer，就可以实现 Download 的限速。

以 UrlConnectionDownloader 为例：

        Maybe.create(new MaybeOnSubscribe<InputStream>() {

                @Override
                public void subscribe(MaybeEmitter<InputStream> emitter) throws Exception {

                    emitter.onSuccess(httpUrlConnection.getInputStream());
                }
            })
             .compose(new DownloaderDelayTransformer(request))
             .map(new Function<InputStream, Response>() {

                @Override
                public Response apply(InputStream inputStream) throws Exception {

                    ......
                    return response;
                }
            });

2.2.3 Domain

Domain 的限速参考了 Scrapy 框架的实现，将每个域名以及它对应的最近访问时间存到 ConcurrentHashMap 中。每次请求时，可以设置 Request 的 domainDelay 属性，从而实现单个 Request 对某个 Domain 的限速。

import cn.netdiscovery.core.domain.Request;

import java.util.Map;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;

/**
 * Created by tony on 2019-05-06.
 */
public class Throttle {

    private Map<String,Long> domains = new ConcurrentHashMap<String,Long>();

    private static class Holder {
        private static final Throttle instance = new Throttle();
    }

    private Throttle() {
    }

    public static final Throttle getInsatance() {
        return Throttle.Holder.instance;
    }

    public void wait(Request request) {

        String domain = request.getUrlParser().getHost();
        Long lastAccessed = domains.get(domain);

        if (lastAccessed!=null && lastAccessed>0) {
            long sleepSecs = request.getDomainDelay() - (System.currentTimeMillis() - lastAccessed);
            if (sleepSecs > 0) {
                try {
                    Thread.sleep(sleepSecs);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        }

        domains.put(domain,System.currentTimeMillis());
    }
}

待 Request 从消息队列中取出时，会先判断 Request 是否需要暂停之后，然后再判断一下 Domain 的访问是否需要暂停。

        while (getSpiderStatus() != SPIDER_STATUS_STOPPED) {

            //暂停抓取
            ......

            // 从消息队列中取出request
            final Request request = queue.poll(name);

            if (request == null) {

                waitNewRequest();
            } else {

                if (request.getSleepTime() > 0) {

                    try {
                        Thread.sleep(request.getSleepTime());
                    } catch (InterruptedException e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                }

                Throttle.getInsatance().wait(request);
 
                ......
            }
        }

2.2.4 Pipeline

爬虫处理 Request 的流程大体是这样的：调用网络请求 (包括重试机制) -> 将 response 存放到 page -> 解析 page -> 顺序执行 pipelines -> 完成一次 Request 请求。

                // request正在处理
                downloader.download(request)
                        .retryWhen(new RetryWithDelay(maxRetries, retryDelayMillis, request)) // 对网络请求的重试机制
                        .map(new Function<Response, Page>() {

                            @Override
                            public Page apply(Response response) throws Exception {
                                // 将 response 存放到 page
                                ......                            
                                return page;
                            }
                        })
                        .map(new Function<Page, Page>() {

                            @Override
                            public Page apply(Page page) throws Exception {

                                if (parser != null) {

                                    parser.process(page);
                                }

                                return page;
                            }
                        })
                        .map(new Function<Page, Page>() {

                            @Override
                            public Page apply(Page page) throws Exception {

                                if (!page.getResultItems().isSkip() && Preconditions.isNotBlank(pipelines)) {

                                    pipelines.stream()
                                            .forEach(pipeline -> {
                                                pipeline.process(page.getResultItems());
                                            });
                                }

                                return page;
                            }
                        })
                        .observeOn(Schedulers.io())
                        .subscribe(new Consumer<Page>() {

                            @Override
                            public void accept(Page page) throws Exception {

                                log.info(page.getUrl());

                                if (request.getAfterRequest() != null) {

                                    request.getAfterRequest().process(page);
                                }

                                signalNewRequest();
                            }
                        }, new Consumer<Throwable>() {
                            @Override
                            public void accept(Throwable throwable) throws Exception {

                                log.error(throwable.getMessage(), throwable);
                            }
                        });

Pipeline 的限速实质借助了 RxJava 的 delay 和 block 操作符实现。

map(new Function<Page, Page>() {

        @Override
        public Page apply(Page page) throws Exception {

               if (!page.getResultItems().isSkip() && Preconditions.isNotBlank(pipelines)) {

                   pipelines.stream()
                          .forEach(pipeline -> {

                                if (pipeline.getPipelineDelay()>0) {

                                        // Pipeline Delay
                                        Observable.just("pipeline delay").delay(pipeline.getPipelineDelay(),TimeUnit.MILLISECONDS).blockingFirst();
                                 }

                                pipeline.process(page.getResultItems());
                          });
               }

                return page;
       }
})

另外，NetDiscovery 支持通过配置 application.yaml 或 application.properties 文件，来配置爬虫。当然也支持配置限速的参数，同时支持使用随机的数值来配置相应的限速参数。

2.3 非阻塞的爬虫运行

早期的版本，爬虫运行之后无法再添加新的 Request。因为爬虫消费完队列中的 Request 之后，默认退出程序了。

新版本借助于 Condition，即使某个爬虫正在运行仍然可以添加 Request 到它到消息队列中。

Condition 的作用是对锁进行更精确的控制。它用来替代传统的 Object 的wait()、notify() 实现线程间的协作，相比使用 Object 的 wait()、notify()，使用Condition 的 await()、signal() 这种方式实现线程间协作更加安全和高效。

在 Spider 中需要定义好 ReentrantLock 以及 Condition。

然后再定义 waitNewRequest() 、signalNewRequest() 方法，它们的作用分别是挂起当前的爬虫线程等待新的 Request 、唤醒爬虫线程消费消息队列中的 Request。

    private ReentrantLock newRequestLock = new ReentrantLock();
    private Condition newRequestCondition = newRequestLock.newCondition();
  
    ......

    private void waitNewRequest() {
        newRequestLock.lock();

        try {
            newRequestCondition.await(sleepTime, TimeUnit.MILLISECONDS);
        } catch (InterruptedException e) {
            log.error("waitNewRequest - interrupted, error {}", e);
        } finally {
            newRequestLock.unlock();
        }
    }

    public void signalNewRequest() {
        newRequestLock.lock();

        try {
            newRequestCondition.signalAll();
        } finally {
            newRequestLock.unlock();
        }
    }

可以看到，如果从消息队列中取不出 Request，则会运行 waitNewRequest()。

        while (getSpiderStatus() != SPIDER_STATUS_STOPPED) {

            //暂停抓取
            if (pause && pauseCountDown!=null) {
                try {
                    this.pauseCountDown.await();
                } catch (InterruptedException e) {
                    log.error("can't pause : ", e);
                }

                initialDelay();
            }

            // 从消息队列中取出request
            final Request request = queue.poll(name);

            if (request == null) {

                waitNewRequest();
            } else {
                ......
            }
     }

然后，在 Queue 接口中包含了一个 default 方法 pushToRunninSpider() ,它内部除了将 request push 到 queue 中，还有调用了 spider.signalNewRequest()。

    /**
     * 把Request请求添加到正在运行爬虫的Queue中，无需阻塞爬虫的运行
     *
     * @param request request
     */
    default void pushToRunninSpider(Request request, Spider spider) {

        push(request);
        spider.signalNewRequest();
    }

最后，即使爬虫已经运行，也可以在任意时刻将 Request 添加到该爬虫对应到Queue 中。

        Spider spider = Spider.create(new DisruptorQueue())
                .name("tony")
                .url("http://www.163.com");

        CompletableFuture.runAsync(()->{
            spider.run();
        });

        try {
            Thread.sleep(2000L);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }

        spider.getQueue().pushToRunninSpider(new Request("https://www.baidu.com", "tony"),spider);

        try {
            Thread.sleep(2000L);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }

        spider.getQueue().pushToRunninSpider(new Request("https://www.jianshu.com", "tony"),spider);

        System.out.println("end....");

总结

爬虫框架 github 地址：github.com/fengzhizi71…

本文总结了通用爬虫框架在某些特定场景中如何使用多线程。未来，NetDiscovery 还会增加更为通用的功能。

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