本篇内容介绍了“Java中的多线程及分布式爬虫架构的原理”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

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前面几章内容我们的爬虫程序都是单线程，在我们调试爬虫程序的时候，单线程爬虫没什么问题，但是当我们在线上环境使用单线程爬虫程序去采集网页时，单线程就暴露出了两个致命的问题：

• 采集效率特别慢，单线程之间都是串行的，下一个执行动作需要等上一个执行完才能执行

• 对服务器的CUP等利用率不高，想想我们的服务器都是 8核16G，32G 的只跑一个线程会不会太浪费啦

线上环境不可能像我们本地测试一样，不在乎采集效率，只要能正确提取结果就行。在这个时间就是金钱的年代，不可能给你时间去慢慢的采集，所以单线程爬虫程序是行不通的，我们需要将单线程改成多线程的模式，来提升采集效率和提高计算机利用率。

多线程的爬虫程序设计比单线程就要复杂很多，但是与其他业务在高并发下要保证数据安全又不同，多线程爬虫在数据安全上到要求不是那么的高，因为每个页面都可以被看作是一个独立体。要做好多线程爬虫就必须做好两点：第一点就是统一的待采集 URL 维护，第二点就是 URL 的去重， 下面我们简单的来聊一聊这两点。

维护待采集的 URL

多线程爬虫程序就不能像单线程那样，每个线程独自维护这自己的待采集 URL，如果这样的话，那么每个线程采集的网页将是一样的，你这就不是多线程采集啦，你这是将一个页面采集的多次。基于这个原因我们就需要将待采集的 URL 统一维护，每个线程从统一 URL 维护处领取采集 URL ，完成采集任务，如果在页面上发现新的 URL 链接则添加到 统一 URL 维护的容器中。下面是几种适合用作统一 URL 维护的容器：

• JDK 的安全队列，例如 LinkedBlockingQueue

• 高性能的 NOSQL，比如 redis、MongoDB

• MQ 消息中间件

URL 的去重

URL 的去重也是多线程采集的关键一步，因为如果不去重的话，那么我们将采集到大量重复的 URL，这样并没有提升我们的采集效率，比如一个分页的新闻列表，我们在采集第一页的时候可以得到 2、3、4、5 页的链接，在采集第二页的时候又会得到 1、3、4、5 页的链接，待采集的 URL 队列中将存在大量的列表页链接，这样就会重复采集甚至进入到一个死循环当中，所以就需要 URL 去重。URL 去重的方法就非常多啦，下面是几种常用的 URL 去重方式：

• 将 URL 保存到数据库进行去重，比如 redis、MongoDB

• 将 URL 放到哈希表中去重，例如 hashset

• 将 URL 经过 MD5 之后保存到哈希表中去重，相比于上面一种，能够节约空间

• 使用 布隆过滤器（Bloom Filter）去重，这种方式能够节约大量的空间，就是不那么准确。

关于多线程爬虫的两个核心知识点我们都知道啦，下面我画了一个简单的多线程爬虫架构图，如下图所示：

上面我们主要了解了多线程爬虫的架构设计，接下来我们不妨来试试 Java 多线程爬虫，我们以采集虎扑新闻为例来实战一下 Java 多线程爬虫，Java 多线程爬虫中设计到了 待采集 URL 的维护和 URL 去重，由于我们这里只是演示，所以我们就使用 JDK 内置的容器来完成，我们使用 LinkedBlockingQueue 作为待采集 URL 维护容器，HashSet 作为 URL 去重容器。下面是 Java 多线程爬虫核心代码，详细代码以上传 GitHub，地址在文末：

/**
 * 多线程爬虫
 */
public class ThreadCrawler implements Runnable {
  // 采集的文章数
  private final AtomicLong pageCount = new AtomicLong(0);
  // 列表页链接正则表达式
  public static final String URL_LIST = "https://voice.hupu.com/nba";
  protected Logger logger = LoggerFactory.getLogger(getClass());
  // 待采集的队列
  LinkedBlockingQueue taskQueue;
  // 采集过的链接列表
  HashSet visited;
  // 线程池
  CountableThreadPool threadPool;
  /**
   *
   * @param url 起始页
   * @param threadNum 线程数
   * @throws InterruptedException
   */
  public ThreadCrawler(String url, int threadNum) throws InterruptedException {
    this.taskQueue = new LinkedBlockingQueue<>();
    this.threadPool = new CountableThreadPool(threadNum);
    this.visited = new HashSet<>();
    // 将起始页添加到待采集队列中
    this.taskQueue.put(url);
  }

  @Override
  public void run() {
    logger.info("Spider started!");
    while (!Thread.currentThread().isInterrupted()) {
      // 从队列中获取待采集 URL
      final String request = taskQueue.poll();
      // 如果获取 request 为空，并且当前的线程采已经没有线程在运行
      if (request == null) {
        if (threadPool.getThreadAlive() == 0) {
          break;
        }
      } else {
        // 执行采集任务
        threadPool.execute(new Runnable() {
          @Override
          public void run() {
            try {
              processRequest(request);
            } catch (Exception e) {
              logger.error("process request " + request + " error", e);
            } finally {
              // 采集页面 +1
              pageCount.incrementAndGet();
            }
          }
        });
      }
    }
    threadPool.shutdown();
    logger.info("Spider closed! {} pages downloaded.", pageCount.get());
  }

  /**
   * 处理采集请求
   * @param url
   */
  protected void processRequest(String url) {
    // 判断是否为列表页
    if (url.matches(URL_LIST)) {
      // 列表页解析出详情页链接添加到待采集URL队列中
      processTaskQueue(url);
    } else {
      // 解析网页
      processPage(url);
    }
  }
  /**
   * 处理链接采集
   * 处理列表页，将 url 添加到队列中
   *
   * @param url
   */
  protected void processTaskQueue(String url) {
    try {
      Document doc = Jsoup.connect(url).get();
      // 详情页链接
      Elements elements = doc.select(" div.news-list > ul > li > div.list-hd > h5 > a");
      elements.stream().forEach((element -> {
        String request = element.attr("href");
        // 判断该链接是否存在队列或者已采集的 set 中，不存在则添加到队列中
        if (!visited.contains(request) && !taskQueue.contains(request)) {
          try {
            taskQueue.put(request);
          } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
          }
        }
      }));
      // 列表页链接
      Elements list_urls = doc.select("div.voice-paging > a");
      list_urls.stream().forEach((element -> {
        String request = element.absUrl("href");
        // 判断是否符合要提取的列表链接要求
        if (request.matches(URL_LIST)) {
          // 判断该链接是否存在队列或者已采集的 set 中，不存在则添加到队列中
          if (!visited.contains(request) && !taskQueue.contains(request)) {
            try {
              taskQueue.put(request);
            } catch (InterruptedException e) {
              e.printStackTrace();
            }
          }
        }
      }));

    } catch (Exception e) {
      e.printStackTrace();
    }
  }
  /**
   * 解析页面
   *
   * @param url
   */
  protected void processPage(String url) {
    try {
      Document doc = Jsoup.connect(url).get();
      String title = doc.select("body > div.hp-wrap > div.voice-main > div.artical-title > h2").first().ownText();

      System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " 在 " + new Date() + " 采集了虎扑新闻 " + title);
      // 将采集完的 url 存入到已经采集的 set 中
      visited.add(url);

    } catch (IOException e) {
      e.printStackTrace();
    }
  }

  public static void main(String[] args) {

    try {
      new ThreadCrawler("https://voice.hupu.com/nba", 5).run();
    } catch (InterruptedException e) {
      e.printStackTrace();
    }
  }
}

我们用 5 个线程去采集虎扑新闻列表页看看效果如果？运行该程序，得到如下结果：

多线程采集结果

结果中可以看出，我们启动了 5 个线程采集了 61 页页面，一共耗时 2 秒钟，可以说效果还是不错的，我们来跟单线程对比一下，看看差距有多大？我们将线程数设置为 1 ，再次启动程序，得到如下结果：

单线程运行结果

可以看出单线程采集虎扑 61 条新闻花费了 7 秒钟，耗时差不多是多线程的 4 倍，你想想这可只是 61 个页面，页面更多的话，差距会越来越大，所以多线程爬虫效率还是非常高的。

“Java中的多线程及分布式爬虫架构的原理”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！

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