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这篇文章将为大家详细讲解有关Crawlab的核心原理是什么，文章内容质量较高，因此小编分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。
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对于一般的爬虫爱好者来说，写一个单机爬虫脚本已经足够，而且Scrapy这样的优秀爬虫框架能够让开发者轻松调试、编写一个简单的爬虫，需要定时任务就直接上Crontab，分分钟搞定。然而，一般的企业对爬虫的要求相对较高，其中主要涉及一个问题，也就是规模（Scale）。当然，这里的规模是指大型规模。爬虫的规模分为两种：一种是爬虫需要抓取大量的数据（Volume），例如全网抓取淘宝的商品；另一种是爬虫需要涵盖大量的网站（Coverage），例如搜索引擎。
不同的规模需要有不同的架构策略（如下图）：
当网站数量只有一个，抓取结果不多时，只需要单机即可，并不需要分布式爬虫；
但当需要抓取结果量级提升时，例如全网抓取淘宝，就需要用分布式爬虫了，这是因为单个机器的带宽和计算资源不足以做到全网抓取，而且为了应对反爬虫技术，还需要大量的代理IP；
同理，当需要抓取网站的数量增多时，例如你需要创建一个新闻搜索引擎，你同样需要多台机器来获取足够的带宽和计算资源；
对于同时要求Volume和Coverage的应用，不是一般的小企业或个人能做的，对不管是人力和机器的资源都非常高。
而爬虫管理平台就是针对情况(2)、(3)、(4)而存在的分布式管理平台，能够让用户轻松管理多个爬虫或多机运行的爬虫。
Crawlab从诞生之初就解决了分布式爬虫问题，最早采用了Celery作为分布式任务调度引擎，以redis作为消息队列，HTTP请求作为节点通信媒介，简单地实现了分布式管理。但随着用户不断使用Crawlab，发现这样的方式并不是很方便，用户需要指定节点的IP地址和API端口，而且还不能指定节点执行任务。因为各种问题，在最新版本v0.3.0用Golang重构后端的时候，就将Celery弃用了，转而自己开发分布式节点的监控和通信应用，这样更加灵活和高效。本文是核心原理介绍，下面将着重介绍Crawlab的分布式架构原理（Golang版本）。
Crawlab的整体架构如下图，由五大部分组成：
主节点（Master Node）：负责任务派发、API、部署爬虫等；
工作节点（Worker Node）：负责执行爬虫任务；
MongoDB数据库：存储节点、爬虫、任务等日常运行数据；
Redis数据库：储存任务消息队列、节点心跳等信息。
前端客户端：Vue应用，负责前端交互和向后端请求数据。
以执行爬虫任务为例，它是Crawlab中常见的使用场景，我们来看看它具体是如何工作的：
前端向主节点发起请求，要求指定在某一工作节点执行任务；
主节点收到该请求，并将任务数据推送到Redis任务队列中；
工作节点持续监听Redis任务队列，并利用LPOP获取任务；
工作节点执行任务，并将结果写回到储存数据库；
以上就是执行爬虫任务的大致流程。当然，这还不是全部，我们还需要考虑日志处理、并发执行、取消任务等细节问题。具体的处理信息，请查看相关文档和源代码。
总的来说，可以将主节点看作是Crawlab整体架构的中控系统，理解为Crawlab的大脑；工作节点是实际干活的部分，是Crawlab的运动躯体；MongoDB和Redis是负责通信交流的，可以看作Crawlab的血液和神经网络。这些模块一起构成了一个完整、自洽、相互协作的系统。
节点监控主要是通过Redis来完成的（如下图）。
工作节点会不断更新心跳信息在Redis上，利用HSET nodes ，心跳信息
主节点会周期性获取Redis上的工作节点心跳信息。如果有工作节点的时间戳在60秒之前，则考虑该节点为离线状态，会在Redis中删除该节点的信息，并在MongoDB中设置为"离线"；如果时间戳在过去60秒之内，则保留该节点信息，在MongoDB中设置为"在线"。
这样，就做到了一个监控节点是否在线的节点注册系统。这样架构的好处在于，节点之间根本不用像HTTP、RPC那样IP或端口，只需要知道Redis的地址就可以完成节点注册和监控。因此，也就减少了用户配置节点的操作，简化了使用流程。同时，由于隐藏了IP地址和端口，也更为安全。另外，相较于Celery版本的监控，我们去除了Flower服务，不用在服务中单独起一个Flower服务的进程，减少了开销。
下图是Crawlab UI界面上的节点之间的关系图（拓扑图）。
相较于一些常见的分布式架构，例如Zookeeper，Crawlab还存在一些不完善的地方。
高可用性（High Availability）是Crawlab暂时还没有做得很好的。例如，当主节点宕机的时候，整个系统就会瘫痪，因为主节点是Crawlab的大脑中枢，负责很多功能。如果主节点宕机，前端就无法获取API数据，任务无法调度，当然也无法监控节点了。虽然Zookeeper没有将可用性（Availability）做得非常完善，但其投票选举机制保证了其一定程度的高可用。如果Crawlab要改善这一点的话，会在主节点宕机后，用一定的方式选举出另一个主节点，保证高可用。
如果仔细看上面的整体架构图的话，你可能会注意到Crawlab中通信有两种。一种是同步信息（Sync via Msg），另一种是派发任务（Assign Tasks）。这两种通信分别叫即时通信和延迟通信。下面分别介绍。
即时通信是指某节点A通过某种媒介向另一节点B发送信息，取决于是否为双向通信，节点B收到信息后可能会通过同一种媒介将信息回复给节点A。
Crawlab的即时通信是通过Redis的PubSub来实现的（如下图）。
所谓PubSub，简单来说是一个发布订阅模式。订阅者（Subscriber）会在Redis上订阅（Subscribe）一个通道，其他任何一个节点都可以作为发布者（Publisher）在该通道上发布（Publish）消息。
在Crawlab中，主节点会订阅nodes:master通道，其他节点如果需要向主节点发送消息，只需要向nodes:master发布消息就可以了。同理，各工作节点会各自订阅一个属于自己的通道nodes:（node_id是MongoDB里的节点ID，是MongoDB ObjectId），如果需要给工作节点发送消息，只需要发布消息到该通道就可以了。
一个网络请求的简单过程如下:
客户端（前端应用）发送请求给主节点（API）；
主节点通过Redis PubSub的
工作节点收到消息之后，执行一些操作，并将相应的消息通过
主节点收到消息之后，将消息返回给客户端。
Crawlab的获取日志、获取系统信息、取消任务、告知节点获取爬虫文件都是通过即时通信完成的。
而实现代码相对来说有些复杂。下面是主节点的PubSub回调函数。
func MasterNodeCallback(channel string, msgStr string) {
// 反序列化
var msg NodeMessage
if err := json.Unmarshal([]byte(msgStr), &msg); err != nil {
log.Errorf(err.Error())
debug.PrintStack()
return
}
if msg.Type == constants.MsgTypeGetLog {
// 获取日志
fmt.Println(msg)
time.Sleep(10 * time.Millisecond)
ch := TaskLogChanMap.ChanBlocked(msg.TaskId)
ch <- msg.Log
} else if msg.Type == constants.MsgTypeGetSystemInfo {
// 获取系统信息
fmt.Println(msg)
time.Sleep(10 * time.Millisecond)
ch := SystemInfoChanMap.ChanBlocked(msg.NodeId)
sysInfoBytes, _ := json.Marshal(&msg.SysInfo)
ch <- string(sysInfoBytes)
}
}这里其实是用msg.Type来区分消息类别，如果要扩展的话需要写不少if/else。工作节点的回调函数也需要写类似的逻辑。
这个可能跟HTTP请求和RPC通信相较来说麻烦一些。不过，这其实和WebSocket非常像（对WebSocket不了解的同学可以看看韦世东最近的文章《开发者必知必会的 WebSocket 协议》），都需要在客户端和服务端定义回调函数。一个改进方法是不用if/else来区分信息类别，转而用PubSub频道名称，监听多个频道。总之，具体实践中怎么选择，还需要考虑实际情况。
延迟通信对即时性要求不高，不需要节点或客户端对请求即时回复。通常来说，延迟通信的实现方式有队列、轮询等方式。这样的方式不要求即时性。延迟通信主要是用作需要长时间的操作，例如发送邮件、数据处理、构建应用等等。
Crawlab中的延迟通信主要包含任务队列以及轮询，都是通过Redis来实现的。任务队列是用作爬虫任务执行：主节点接收抓取请求后，将执行任务的消息推到任务队列中，工作节点不断轮询任务队列，获取任务并执行（如下图）。Crawlab爬虫任务执行的详情请参见相关文档和源代码。
Crawlab的延迟通信主要包括爬虫任务执行和爬虫部署。爬虫任务执行这里不再赘述。下面简单介绍一下爬虫部署（流程如下图）。
整个爬虫部署的生命周期：
主节点每5秒，会从爬虫的目录获取爬虫信息，然后更新到数据库（这个过程不涉及文件上传）；
主节点每60秒,从数据库获取所有的爬虫信息，然后将爬虫打包成zip文件，并上传到MongoDB GridFS，并且在MongoDB的spiders表里写入file_id文件ID；
主节点通过Redis PubSub发布消息（file.upload事件，包含文件ID）给工作节点，通知工作节点获取爬虫文件；
工作节点接收到获取爬虫文件的消息，从MongoDB GridFS获取zip文件，并解压储存在本地。
这样，所有爬虫将被周期性的部署在工作节点上。
在后续的开发中，Crawlab将会加入邮件通知、短信通知、微信推送等功能。而这些都是属于延迟通信的范畴，主要实现方法无外乎队列和轮询。
下面将介绍一个多机爬虫的实际应用场景，帮助大家深入理解Crawlab的分布式原理。
首先，你可能需要足够的网络带宽，因为需要抓取的网站上百了，不是简简单单的单机爬虫，你需要多台机器。这里只是简单介绍下拓扑架构，并不会详细介绍大规模爬虫的去重、反爬、容错等逻辑。如下图，每一个工作节点可以限制抓取一部分网站，总共M个网站平均分配给N个工作节点。在Crawlab中就是用指定节点的方式了，这个不难。另外，你也可以通过随机分配的方式来派发任务，每一个工作节点统计上也会均匀分配到任务，这其实也就是一个负载均衡（Load Balancing）的过程。
关于Crawlab的核心原理是什么就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。