1. 前言
爬虫是现代Web开发中不可或缺的工具之一。我们需要从各种网站中提取数据，以便分析和处理。但是，在执行大规模的网页爬取时会遇到许多问题。其中之一是处理大量数据所需的计算资源。在此过程中，我们需要使用高效的算法和数据结构来处理这些数据，同时尽可能使用硬件资源。使用Go和Goroutines可以帮助我们充分利用现有的硬件资源，从而构建高性能的并发爬虫。
2. Go和Goroutines
2.1 什么是Go语言
Go是一种由Google开发的编程语言，旨在提高现代软件的可靠性和性能。它是一种类似于C语言的语言，具有很多现代语言的特性。Go的最大特点是可以充分利用多核CPU，同时又可以保持简洁和易于阅读的代码。
2.2 什么是Goroutines
Goroutines是Go语言的一个强大特性。它们是一种轻量级线程，可以在Go程序中非常容易地创建和管理。Goroutines非常快速并且非常便于使用，因为它们使用了协作式多任务调度。
go functionName()
如果在函数前面加上go关键字，就会在一个新的Goroutine中运行该函数。Goroutines可以非常容易地协作，因为它们共享同一份代码空间，如果需要，它们可以通过通道进行通信。
3. 构建一个高性能的并发爬虫
3.1 了解网页爬取流程
在构建一个高性能的并发爬虫之前，我们需要了解网页爬取的基本流程。它包括：
发起HTTP请求，获取HTML。
将HTML解析为DOM树。
从DOM树中提取所需的数据。
将所需的数据存储在数据库或文件中。
3.2 并发爬取实现步骤
现在，我们将逐步实现这个流程并构建高性能的并发爬虫。
3.2.1 爬取单个网页
我们首先实现一个函数，该函数将发起HTTP请求，获取HTML，并将其转换为DOM树。为此，我们可以使用Go标准库中的net/http模块和第三方模块如goquery：
import (
"fmt"
"net/http"
"github.com/PuerkitoBio/goquery"
)
func fetch(url string) (*goquery.Document, error) {
resp, err := http.Get(url)
if err != nil {
return nil, fmt.Errorf("fetch url %s: %v", url, err)
}
defer resp.Body.Close()
// 使用goquery解析HTML
doc, err := goquery.NewDocumentFromReader(resp.Body)
if err != nil {
return nil, fmt.Errorf("parse HTML: %v", err)
}
return doc, nil
}
在这个函数中，我们首先发起HTTP请求，然后将得到的响应读取到一个字符串中，最后使用goquery模块将字符串解析为DOM树。
3.2.2 并发爬取多个网页
为了并发地爬取多个网页，我们将使用Goroutines和通道。我们将创建一个worker函数，该函数将接收一个网址和一个通道，然后爬取给定的网址并将结果发送到通道中。这个worker函数将在一个新的Goroutine中运行：
func worker(url string, ch chan<- *goquery.Document) {
doc, err := fetch(url)
if err != nil {
log.Printf("fetch %s: %v", url, err)
} else {
ch <- doc
}
}
在这个函数中，我们使用fetch函数获取给定网址的内容，并将结果发送到通道中。
现在，我们可以编写一个函数，使用worker函数并行地爬取多个网址：
func parallel(urls []string) []*goquery.Document {
ch := make(chan *goquery.Document)
for _, url := range urls {
go worker(url, ch)
}
docs := make([]*goquery.Document, 0, len(urls))
for i := 0; i < len(urls); i++ {
doc := <-ch
docs = append(docs, doc)
}
return docs
}
在这个函数中，我们首先创建一个通道，然后启动一个worker函数的Goroutine来处理每个网址。worker函数将获取网址的内容并将其发送到通道中。最后，我们从通道中读取所有的结果，并返回一个包含所有文档的数组。
3.3 优化并发爬取性能
在前面的实现中，我们使用了Goroutines和通道来并行地爬取多个网址，可以实现高效的并发爬取。但是，仍然有一些地方可以优化程序的性能。
3.3.1 避免频繁的GC
在前面的实现中，我们对每个网址都启动了一个worker函数的Goroutine来处理。这样做的问题是每个worker函数都会在一段时间后退出，从而导致大量的垃圾回收（GC）。
我们可以通过使用sync.WaitGroup，将所有worker函数和主函数绑定在一起，避免频繁的GC。
import (
"sync"
"runtime"
)
func parallel(urls []string) []*goquery.Document {
var wg sync.WaitGroup
wg.Add(len(urls))
ch := make(chan *goquery.Document, runtime.NumCPU())
for _, url := range urls {
go func(url string) {
defer wg.Done()
doc, err := fetch(url)
if err != nil {
log.Printf("fetch %s: %v", url, err)
} else {
ch <- doc
}
}(url)
}
go func() {
wg.Wait()
close(ch)
}()
docs := make([]*goquery.Document, 0, len(urls))
for doc := range ch {
docs = append(docs, doc)
}
return docs
}
在这个函数中，我们使用sync.WaitGroup来等待所有worker函数完成工作，同时使用一个缓冲通道来存储每个worker函数返回的结果。
在等待所有worker函数完成工作之后，我们关闭通道，以便所有读通道的程序都可以正确退出。
3.3.2 控制并发数
在前面的实现中，我们对所有网址都同时启动了一个worker函数的Goroutine来处理。这可能导致太多的Goroutines并发运行，从而降低程序的性能。我们可以使用Go的runtime包中的GOMAXPROCS函数来限制并发运行的Goroutines数。
func parallel(urls []string) []*goquery.Document {
// 设置GOMAXPROCS为CPU核心数
runtime.GOMAXPROCS(runtime.NumCPU())
var wg sync.WaitGroup
wg.Add(len(urls))
ch := make(chan *goquery.Document, runtime.NumCPU())
for _, url := range urls {
go func(url string) {
defer wg.Done()
doc, err := fetch(url)
if err != nil {
log.Printf("fetch %s: %v", url, err)
} else {
ch <- doc
}
}(url)
}
go func() {
wg.Wait()
close(ch)
}()
docs := make([]*goquery.Document, 0, len(urls))
for doc := range ch {
docs = append(docs, doc)
}
return docs
}
在这个函数中，我们首先使用GOMAXPROCS函数设置并发Goroutines的数量为CPU核心数。这样可以让程序充分利用CPU核心，同时避免过多的并发Goroutines导致性能下降。
4. 总结
在本文中，我们使用Go和Goroutines构建了一个高性能的并发爬虫，该爬虫可以并行地爬取多个网址并将结果存储在一个数组中。
我们首先了解了Go和Goroutines的基本概念，然后编写了一个函数，通过发起HTTP请求和解析HTML来爬取单个网址。然后，我们使用worker函数和通道来并行地爬取多个网址。最后，我们对程序进行了优化，包括避免频繁的GC和控制并发数。
总之，使用Go和Goroutines可以帮助我们构建高性能的并发爬虫，这可以让我们轻松地从多个网站中获取所需的数据。