为什么需要监控长期运行的大规模抓取项目（以及如何正确执行）

嘿！

如果您正在运行每天从数千甚至数百万个页面中提取数据的大型网络抓取项目，您可能会遇到一些令人头痛的问题。大规模抓取会带来独特的挑战和陷阱，可能会破坏数据质量或浪费时间和计算资源。

好消息是，仔细监控您的抓取工具可以帮助您避免并快速解决许多常见问题。在本指南中，我将根据我作为网络抓取专家 5 年的经验，分享大型抓取项目中出现的首要问题。我在管理每天提取数百万个数据点的抓取工具时亲眼目睹了这些问题。

我还将提供我推荐的最佳实践来监控您的抓取工具，以保持它们平稳运行。通过实施日志记录、指标跟踪、警报等，您可以掌控抓取工具并确保它们提供及时、高质量的数据。

让我们开始吧！

为什么要监控您的网络抓取项目？

在我们讨论监控有助于避免的具体问题之前，了解这一点很重要 为什么 监控对于大规模抓取非常重要。

更多数据意味着更多潜在问题

当您从数百或数千个页面中提取数千或数百万个数据点时，出现问题的机会就会更多。一些潜在的问题包括：

• 网站布局发生变化，破坏了您的抓取工具
• 您的 IP 被暂时封锁
• 服务器错误或网络中断会扰乱抓取
• 数据解析或格式不正确

通过小规模的抓取，您也许能够手动发现这些类型的问题。但从大规模来看，这些故障很容易被忽视。如果没有监控，您将不知道您的数据不完整或不准确。

资源使用量增加

抓取数百万个页面意味着您可能同时运行数十或数百个抓取进程。每个进程都会消耗内存、CPU 和带宽等计算资源。

根据一项分析，爬虫每分钟从 1,000 页中提取数据需要：

• 4 GB的RAM
• 4 CPU核心
• 5 Mbps带宽

因此，跨多个服务器运行的大型抓取工具每月可能会轻松消耗数 TB 的带宽和数千个计算小时。

仔细监控可帮助您根据抓取需求提供正确的资源，并防止过量或中断。

数据质量至关重要

对于大多数抓取者来说，最终目标是高质量、及时的数据。但大规模数据质量问题变得越来越有可能：

• 一项调查显示，60% 的公司表示数据质量差会导致收入损失
• 不准确或过时的数据会降低信任和可靠性
• 数据缺失或不完整会造成分析空白

通过监控您的抓取工具，您可以快速发现任何数据质量问题并在它们影响下游分析和决策之前进行纠正。

注意这些常见的网络抓取问题

在以下部分中，我将介绍我在大型网络抓取项目中看到的一些最常见的痛点和失败，以及监控如何帮助最大程度地减少和解决它们。

网站更改破坏爬虫

这是迄今为止任何长期运行的抓取操作中最常见的问题。随着时间的推移，网站不可避免地会改变其页面结构和布局，这可能会破坏为旧设计构建的抓取工具。

根据对超过 50 万个网页的分析：

• 平均而言，页面每 58 天更改一次
• 93% 的页面在一年内发生变化

所以这不是一个问题 if 你的目标网站将会改变——它是 ，尤其是。如果缺乏监控，您的抓取工具会突然停止工作，而且没有明确的原因。

通过跟踪错误率和数据量，您可以立即注意到意外下降并调查潜在的站点变化。例如，一组像这样的日志消息将标记潜在的问题：

10:05 AM - Extracted 550 items 
10:35 AM - Extracted 0 items
10:45 AM - 0 items extracted

然后，您可以手动查看页面并相应地更新您的抓取工具。许多商业抓取服务还包括更改检测以自动标记站点更改。

我还建议定期重新检查容易频繁更新的网站上的抓取工具。对于每 2-4 周更改一次的网站，每月重新检查可以在布局变化破坏您的抓取工具之前发现它们。

被网站屏蔽

作为网络抓取专家，我确​​信您熟悉被网站阻止或列入黑名单的情况。这是另一个非常常见的大规模头痛问题。

您发送到域的请求规模越大，它们就越有可能采用阻止。您被屏蔽的常见迹象包括：

• HTTP 403 错误
• 出现验证码
• 服务器完全没有任何响应

块可以在单个 IP 级别或在站点范围内应用。对于许多网站来说，单个 IP 每分钟访问数百个页面都是一个危险信号。大规模的抓取操作通常会使用数千个住宅IP代理来避免大范围的封锁。

但代理并不是完整的解决方案，因为单个 IP 仍然可能被阻止。通过跟踪响应代码和错误率，阻塞变得明显：

10:00 AM - 0 errors, 200 pages scraped
10:15 AM - 403 errors on 50% of requests 
10:30 AM - 100% errors, 0 pages scraped

在出现块的第一个迹象时，您可以轮换不同的代理和 IP 以最大程度地减少中断。如果您经常遇到阻塞，我还建议稍微限制您的请求。虽然在请求之间多等待几秒钟会牺牲一些速度，但根据我的经验，它极大地降低了阻塞率。

解析和数据质量问题

即使您的抓取工具运行没有错误，提取的数据仍然可能存在严重的质量问题：

• 缺失字段
• 数据不完整或格式错误
• 重复或过时的数据
• 数据格式不正确

小的解析错误可能会在雷达下飞行，但大规模后会变得严重令人头痛。 2 万条记录抓取中，仅 1% 的数据错误率就意味着 20,000 条不良记录！

通过记录提取的数据样本，您可以手动检查是否存在任何解析问题。例如：

Record 1:
   Name: Jane Doe 
   Location: Springfield
   Phone: 555-1234

Record 2:  
   Name: 
   Location: Springfield, VA  
   Phone:

在上面的示例中，记录 1 看起来很干净，而记录 2 缺少姓名和电话。您希望快速修复导致这些数据质量问题的错误。

您还应该记录任何解析失败、HTTP 错误和其他异常的警告，以便可以更正它们：

WARN: Failed to parse phone number for page https://www.site.com/john-smith 

设置预期值范围还可以帮助捕获表明存在问题的异常值：

WARN: Parsed price of $987,543 on page https://www.site.com/product-1. Expected max of $2,000.

通过从一开始就严格控制数据质量，您可以从下游干净可靠的数据中受益。

服务器错误和意外故障

服务器、网络、API 和网站都可能遭受偶发故障，从而中断抓取。这些可能源于以下原因：

• 高峰流量压垮服务器
• 数据库中断
• 级联基础设施故障

根据一项分析，网站平均每月出现 2.5 次中断，平均中断时间为 107 分钟。

遇到这些问题的抓取工具将记录一系列超时、500 错误、连接失败和其他警告：

WARN: Timeout contacting server after 30,000 ms

ERR: API call failed with 500 Server Error

ERR: Connection refused by 35.231.12.167 

如果不监控这些错误，您可能会在中断期间丢失整组数据。但快速捕获错误允许您在重大故障期间重试或暂停抓取。

在某些情况下，您可能希望立即触发警报，以便尽快解决问题。如果您的业务依赖于近乎实时的抓取数据，则需要对中断做出紧急响应。

过度的资源使用和成本

根据您的基础设施，网络抓取可能会快速消耗大量计算资源。在 AWS 等云平台上运行的爬虫可能会从以下方面收取巨额费用：

• 高内存/CPU 使用率
• 大量带宽使用
• 不断扩展服务器

我见过一些公司每月因超出预计的资源需求而额外花费数千美元。仔细监控使用情况有助于调整服务器规模。

例如，您可以跟踪以下指标：

• CPU 峰值使用率：85%
• 峰值内存使用量：7.2GB
• 每月带宽：18 TB

如果峰值使用率永远不会超过资源的 50%，您可以缩小服务器规模以节省成本。

监控使用高峰还有助于捕获任何失控的抓取工具或消耗过多资源的循环。如果服务器上的 CPU 使用率突然从 40% 跃升至 90%，则需要进行调查。

监控抓取项目的最佳实践

现在您已经了解了监视可以帮助避免的主要问题，让我们讨论一些设置监视的最佳实践。

基于管理大量的大型抓取项目，我推荐以下组合：

• 结构化日志记录
• 绩效跟踪
• 错误处理
• 警示
• 数据采样

这些共同为您提供了对抓取工具的操作和数据的基本可见性。

结构化日志记录

结构化日志记录意味着不仅要保留错误的详细日志，还要保留正常操作期间的关键指标和步骤的详细日志。需要记录的一些关键内容：

每个抓取工具的统计数据：

• 刮掉的页面
• 提取的物品
• 故障

每页数据：

• 网址
• HTTP状态码
• 时间流逝
• 提取的数据

全球统计：

• 整体页面已被抓取
• 开始/结束时间
• 任何重新启动

日志应提供所有关键详细信息，例如 URL 和时间戳。避免诸如“抓取失败！”之类的模糊日志。

我还建议记录完整提取记录的样本，这样可以抽查数据质量。

最后，使用独特的严重性级别（例如 INFO、WARN 和 ERROR），以便您可以按严重性进行过滤。

绩效跟踪

除了日志记录之外，还密切跟踪关键性能和资源指标，例如：

• CPU使用率
• 内存使用情况
• 使用的带宽
• 刮刀延迟
• 错误和阻塞率

查找任何尖峰、低谷或异常情况并记录这些事件以进行分析。例如，延迟突然增加可能需要调查。

理想情况下，收集系统级别和每个爬虫级别的指标。这有助于隔离消耗过多资源的任何特定抓取工具。

严格的错误处理

对您的抓取工具进行编码以捕获并处理所有可能的错误和边缘情况，包括：

• HTTP 错误，例如 404 或 503
• 连接失败
• 超时错误
• 数据无效或格式错误
• 被阻止的请求

每个错误类型应该：

1. 记录下来以供分析，最好包含问题 URL。
2. 触发适当的重试逻辑——例如在块之后后退。
3. 如果失败仍然存在，请提出进行手动审核。

分析错误趋势有助于识别和解决持续存在的问题。

确保通过跳过和记录来安全地处理意外错误，而不是完全崩溃。崩溃会丢失正在进行的工作并需要混乱的重新启动。

智能通知和警报

配置实时通知以在问题发生时了解情况。常见的通知包括：

• 新严重错误的电子邮件警报
• 针对刮刀故障的 Slack 或 SMS 警报
• 抓取工具完成运行时的通知

优先考虑并升级最重要的警报——例如向开发人员发送有关严重故障的文本。对于刮刀重启等优先级较低的通知，Slack 或电子邮件可能就足够了。

您还可以跟踪服务器 CPU 使用率等关键指标，并在超过阈值时收到警报。这有助于发现服务器配置不足等问题。

力求在 0-60 分钟内收到问题通知，以获得最快的响应。

数据采样和检查

最后，定期检查抓取的数据样本以抽查质量。

手动审查是对自动监控的补充，可以发现漏掉的问题。

优先审查来自任何新站点或最近更改的抓取工具的样本。有缺陷的抓取工具可能会在您注意到奇怪的分析趋势之前几天就产生不良数据。

您还应该随机检查来自完善的抓取工具的 1-2% 的记录以捕获回归。

对于数十亿条记录的数据集，检查每个条目是不切实际的。但 1-2% 的采样率使得发现潜在的解析错误变得易于管理，同时保持较高的数据质量。

监控抓取成功的关键要点

总而言之，以下是我对监控和维护大型抓取项目的首要建议：

正确开始 – 首先在小数据量下测试和验证抓取工具。在扩大规模之前确认他们正确收集数据。

严格记录 – 记录关键指标、错误和数据样本，以便及早发现问题。

处理错误 – 采用全面的错误处理和重试以最大程度地减少中断。

主动监控 – 留意指向问题的性能异常和趋势。

得到警报 – 配置通知以立即对抓取失败或数据错误做出反应。

查看样品 – 手动检查随机数据样本以确认质量。

迭代 – 使用监控见解不断改进抓取工具。

没有刮刀是完美的，尤其是在大规模时。但按照这些步骤，您可以快速发现问题并保持数据管道平稳运行。刮擦问题就会变成小麻烦，而不是大麻烦！

如果您对大规模抓取最佳实践还有任何其他问题，请告诉我。我总是很乐意帮助其他开发人员。保持斗志旺盛！