webmagic源码学习(一)

　　最近工作主要是一些爬虫相关的东西，由于公司需要构建自己的爬虫框架，在调研过程中参考了许多优秀的开源作品，包括webmagic，webcollector,Spiderman等，通过学习这些优秀的源码获益良多。

     webmagic是一个简单灵活的爬虫框架。基于WebMagic，你可以快速开发出一个高效、易维护的爬虫。(官网地址：http://webmagic.io/)

     本篇是webmagic源码阅读第一篇，主要探讨webmagic的核心机制，即一个BFS的爬虫是如何构建出来的。

    webmagic分为以下四大组件，Downloader(页面下载器),Scheduler(下载调度器),PageProcessor(页面解析器),Pipeline(管道组件，通常做将抓取结果入库写文件等操作)

                          （图片来自官网）

 以上四个组件由Spider组件组装起来，爬取数据时协同工作。我们先研究webmagic的核心类Spider。

在Spider中的run()方法中可以清晰的看到典型的BFS代码，通过一个循环不断地从scheduler中的内存队列中取一个抓取任务(Request)并进行相应处理(processRequest)，如果抓取成功则回调监听器中的onSuccess()方法，失败则调用onError()方法,最后将已抓取页面的数量自增。如果队列中没有任何抓取任务了，爬虫会在这里停一会防止有新的任务

加入(waitNewURL()),当然，这里的暂停时间是由你自己决定的。

    最后，如果等待一段时间后队列中仍没有请求，退出循环，将爬虫的状态改为停止并释放资源。

     /**
     * 爬虫的核心方法，广度优先遍历
     */
    @Override
    public void run() {
        //检查爬虫状态:初始化，抓取中，停止
        checkRunningStat();
        //初始化爬虫组件
        initComponent();
        logger.info("Spider " + getUUID() + " started!");
        //注意，这里的stat状态是一个CAS变量，保证了多线程访问的安全性
        //这里是一个BFS算法
        while (!Thread.currentThread().isInterrupted() && stat.get() == STAT_RUNNING) {
            final Request request = scheduler.poll(this);
            if (request == null) {
                if (threadPool.getThreadAlive() == 0 && exitWhenComplete) {
                    break;
                }
                // wait until new url added
                //队列为空时等待一会以防有新URL加入
                waitNewUrl();
            } else {
                threadPool.execute(new Runnable() {
                    @Override
                    public void run() {
                        try {
                            //处理遍历到的request
                            processRequest(request);
                            //成功时回调我们注册的所有SpiderListener中的onSuccess()方法
                            onSuccess(request);
                        } catch (Exception e) {
                            //失败时回调我们注册的所有SpiderListener中的onError()方法
                            onError(request);
                            logger.error("process request " + request + " error", e);
                        } finally {
                            //抓取总数自增，这里同样是一个CAS操作
                            pageCount.incrementAndGet();
                            signalNewUrl();
                        }
                    }
                });
            }
        }
        stat.set(STAT_STOPPED);
        // release some resources
        if (destroyWhenExit) {
            close();
        }
    }

　　需要注意的是，这里无论是爬虫的状态变量检查还是最后的自增变量(pageCount)都是CAS操作，因为我们的大多数情况下都会为爬虫开多个线程(当然，你要确保你的

爬虫不会被网站封禁，而且最好也不要开过多线程，避免给对方服务器造成太大压力)。

    这里的另一个核心方法是processRequest(见下图)，对于从scheduler中取到的每个抓取请求，都会做如下操作:

           1.页面下载：首先使用Downloader进行网页下载，获取网页对象Page，如果抓取内容为空，说明抓取出现错误，回调Listener中的onError方法并退出。

           2.页面解析：接下来Spider会回调我们自己写的pageProcessor中的process方法，由于每个网页都有自己的特点，所以需要我们自己进行处理。

           3.新URL抽取：如果事先定义了爬虫需要循环抓取(needCycleRetry)则从当前页面中抽取新的链接并放入调度队列中

           4.数据入库/写文件：Spider回调我们注册的所有pipline,在pipline中我们通常会将结果诸如入库，写文件或简单输出到控制台(webmagic默认支持)。

    /**
     * 处理队列中的某个请求
     * @param request
     */
    protected void processRequest(Request request) {
        Page page = downloader.download(request, this);
        if (page == null) {
            sleep(site.getSleepTime());
            onError(request);
            return;
        }
        // for cycle retry
        if (page.isNeedCycleRetry()) {
            extractAndAddRequests(page, true);
            sleep(site.getRetrySleepTime());
            return;
        }
        //注意，在这里回调了我们自己写的process方法
        pageProcessor.process(page);
        //提取链接并放入调度队列中
        extractAndAddRequests(page, spawnUrl);
        //顺序调用我们注册的pipline，在pipline通常将结果入库，写文件
        if (!page.getResultItems().isSkip()) {
            for (Pipeline pipeline : pipelines) {
                pipeline.process(page.getResultItems(), this);
            }
        }
        sleep(site.getSleepTime());
    }

        接下来，我们探讨一下爬虫的另一个核心组件Scheduler(任务调度器)，以下代码是webmagic中调度器的接口，我们可以看到，它仅仅需要支持两个操作，插入待抓取

链接(push)和取链接(poll)

public interface Scheduler {

    /**
     * add a url to fetch
     *
     * @param request request
     * @param task task
     */
    public void push(Request request, Task task);

    /**
     * get an url to crawl
     *
     * @param task the task of spider
     * @return the url to crawl
     */
    public Request poll(Task task);

}

       下面的代码是webmagic默认提供的任务调度器，由于内存中的任务需要进行性排重，我们可以看到webmagic默认使用了HashSet排重，有可能你会说使用单机内存进

行排重会OOM，事实上在webmagic-extension(webmagic的扩展包)里支持其他几种排重方式，包括Redis排重，布隆过滤器排重(如果不了解的话可以维基一下)。当然，

如果使用布隆过滤器的话会有一定的误差。

public abstract class DuplicateRemovedScheduler implements Scheduler {

    protected Logger logger = LoggerFactory.getLogger(getClass());
    //可以看到，webmagic默认使用HashSet进行链接去重
    private DuplicateRemover duplicatedRemover = new HashSetDuplicateRemover();

    public DuplicateRemover getDuplicateRemover() {
        return duplicatedRemover;
    }

    public DuplicateRemovedScheduler setDuplicateRemover(DuplicateRemover duplicatedRemover) {
        this.duplicatedRemover = duplicatedRemover;
        return this;
    }

    @Override
    public void push(Request request, Task task) {
        logger.trace("get a candidate url {}", request.getUrl());
        if (shouldReserved(request) || noNeedToRemoveDuplicate(request) || !duplicatedRemover.isDuplicate(request, task)) {
            logger.debug("push to queue {}", request.getUrl());
            pushWhenNoDuplicate(request, task);
        }
    }

    protected boolean shouldReserved(Request request) {
        return request.getExtra(Request.CYCLE_TRIED_TIMES) != null;
    }
    /**
     * 判断是否需要去重，如果是一个POST请求则不进行去重
     */
    protected boolean noNeedToRemoveDuplicate(Request request) {
        return HttpConstant.Method.POST.equalsIgnoreCase(request.getMethod());
    }

    protected void pushWhenNoDuplicate(Request request, Task task) {

    }
}

　　在上图中，我们可以看到，在webmagic中默认不对POST请求进行排重(或许是POST参数的原因)，在实际工作中，你也可以对这里进行修改，比如对POST请求的URL+Request Body做一个MD5操作，再将其放入队列中，这样会浪费一些计算时间，但可以对POST请求进行排重，也可以节省一些内存开销。