某分布式爬虫系统

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基本信息

案例ID：231920

技术顾问：小麦 - 15年经验 - 火语言

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项目名称：某分布式爬虫系统

所属行业：人工智能 - 其他

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案例介绍

1. 项目背景
为某公司构建企业级数据采集平台，需实时抓取全网财经新闻、行业报告、上市公司公告等信息，支撑其投研分析与资讯产品更新。因数据来源分散（超 200 个目标网站）、反爬机制严格（动态 IP 封锁、验证码频繁触发）。
2. 技术栈
C#、Selenium（动态页面渲染）、Redis（任务队列与缓存）、MySQL+MongoDB（结构化与非结构化数据存储）、Nginx（负载均衡）、Docker（节点容器化部署）
反爬支持：IP 代理池（动态切换）、滑块验证码识别 API、User-Agent 池
3. 核心工作
系统架构设计：通过负载均衡策略将任务按网站类型、数据量动态分配至各节点，避免单节点压力过载；配置节点健康检测机制，自动剔除故障节点并触发备用节点上线，保障 7*24 小时运行。
反爬策略优化：针对目标网站的反爬规则（如 IP 访问频率限制、Cookie 验证），在火车头系统中集成自定义代理池与 Cookie 池，结合 JS 渲染技术破解动态页面；开发验证码自动识别模块，对接第三方 AI 接口实现滑块、图文验证码的 90%+ 自动通过率。
数据处理链路搭建：采集数据经火车头内置格式化引擎完成初步清洗（去重、脱敏、字段匹配）后，通过 API 同步至后端数据库 —— 结构化数据（如股票代码、公告日期）存入 MySQL，非结构化数据（如 PDF 报告、长文资讯）存入 MongoDB；设计定时任务每日凌晨执行全量数据校验，确保数据准确率达 99.5% 以上。
可视化监控与运维：利用火车头 WEB 管理界面配置任务调度规则（如高峰时段错峰采集），实时监控各节点 CPU / 内存占用、任务完成率及异常日志；开发自定义告警模块，当采集成功率低于 85% 或节点离线时，通过企业微信机器人自动推送预警信息，响应时间缩短至 10 分钟内。