在互联网的时代，网络爬虫已成为了互联网数据采集的重要手段。但是当我们需要爬取大量数据时，单机爬取速度通常会受到限制。因此使用分布式爬虫将大大提高数据采集速度。本文将介绍如何使用Go语言中的并发函数实现网络爬虫的分布式部署。
一、Go语言的并发编程
在Go语言中，goroutine是轻量级线程，它能够在单一的进程中运行并发任务。使用goroutine实现网络爬虫相比于传统的单线程爬虫，速度会明显提升。
1. goroutine的创建
在Go语言中，我们可以使用关键字go来创建goroutine。下面是一个实例：
package main
import (
"fmt"
"time"
)
func sayHello() {
fmt.Println("Hello from goroutine!")
}
func main() {
go sayHello()
time.Sleep(time.Second)
fmt.Println("Hello from main!")
}
上面的代码中，我们使用go关键字来启动了一个goroutine，在main函数中调用sayHello函数，而sayHello函数中的打印操作将会在另外一个goroutine中执行，最终运行结果为：
Hello from main!
Hello from goroutine!
2. channel的使用
在Go语言中，我们可以使用channel来实现goroutine之间的通信。channel可以让多个goroutine同时工作，避免了共享内存带来的并发问题。
package main
import (
"fmt"
)
func main() {
ch := make(chan string)
go func() {
ch <- "Hello, world!"
}()
msg := <-ch
fmt.Println(msg)
}
上面的代码中，我们首先使用make函数创建一个channel。注意，channel必须使用make函数来进行初始化。然后我们启动一个匿名goroutine，使用ch <- "Hello, world!"的方式向channel中发送一条信息。最后我们使用msg := <- ch的方式从channel中接收一条信息并打印。运行结果如下：
Hello, world!
二、使用Go语言的并发函数实现网络爬虫分布式部署
下面我们将通过一个实例来介绍如何使用Go语言的并发函数实现网络爬虫的分布式部署。为了简化问题，我们假设需要爬取的是一个包含5个页面的网站，并且我们使用了5个爬虫去爬取这5个页面。
1. 定义结构体
在开始编写代码之前，我们需要定义一个结构体来存储爬虫的状态信息，包括当前爬取的页面、该爬虫的ID等信息。
type spider struct {
ID int
Url string
Status int
}
2. 创建任务
我们可以使用channel来实现任务队列，每个爬虫从任务队列中取出一条待爬取的任务。我们可以使用以下代码来创建任务：
func createTasks() []spider {
tasks := make([]spider, 0)
for i := 0; i < 5; i++ {
url := fmt.Sprintf("https://www.example.com/page%d", i+1)
spider := spider{ID: i, Url: url, Status: 0}
tasks = append(tasks, spider)
}
return tasks
}
上面的代码中，我们创建了一个包含5个页面的任务，并用spider结构体来存储任务的状态信息。
3. 爬虫的抓取函数
我们可以定义一个抓取函数，用于向网站发送请求，同时可以将抓取到的页面保存到本地文件中。
func craw(url string, id int) error {
resp, err := http.Get(url)
if err != nil {
return err
}
defer resp.Body.Close()
if resp.StatusCode != http.StatusOK {
return fmt.Errorf("craw %s failed: %s", url, resp.Status)
}
filename := fmt.Sprintf("page-%d.html", id)
file, err := os.Create(filename)
if err != nil {
return fmt.Errorf("create file %s failed: %s", filename, err)
}
defer file.Close()
io.Copy(file, resp.Body)
return nil
}
上面的代码中，我们使用http包向网站发送了一个GET请求，并使用io包将响应的页面信息保存到了一个以页面ID命名的文件中。
4. 爬虫的执行函数
定义了爬虫的抓取函数之后，我们需要定义一个执行函数。这个函数将会被多个goroutine同时执行，以实现并发抓取。
func worker(id int, tasks chan spider, results chan int) {
for task := range tasks {
fmt.Printf("Spider #%d: downloading %s...\n", id, task.Url)
if err := craw(task.Url, task.ID); err != nil {
fmt.Printf("Spider #%d: download %s failed: %s\n", id, task.Url, err)
task.Status = -1
} else {
fmt.Printf("Spider #%d: download %s success\n", id, task.Url)
task.Status = 1
}
results <- id
}
}
这里的worker函数通过tasks channel获取待爬取的任务，并通过results channel返回任务的结果。当一个任务下载完成后，结果数据会被发送到results channel中，从而使我们能够方便地追踪每个任务的处理情况。
5. 运行程序
现在我们已经准备好了所有的代码，下面是完整的程序：
package main
import (
"fmt"
"net/http"
"os"
"io"
)
type spider struct {
ID int
Url string
Status int
}
func createTasks() []spider {
tasks := make([]spider, 0)
for i := 0; i < 5; i++ {
url := fmt.Sprintf("https://www.example.com/page%d", i+1)
spider := spider{ID: i, Url: url, Status: 0}
tasks = append(tasks, spider)
}
return tasks
}
func craw(url string, id int) error {
resp, err := http.Get(url)
if err != nil {
return err
}
defer resp.Body.Close()
if resp.StatusCode != http.StatusOK {
return fmt.Errorf("craw %s failed: %s", url, resp.Status)
}
filename := fmt.Sprintf("page-%d.html", id)
file, err := os.Create(filename)
if err != nil {
return fmt.Errorf("create file %s failed: %s", filename, err)
}
defer file.Close()
io.Copy(file, resp.Body)
return nil
}
func worker(id int, tasks chan spider, results chan int) {
for task := range tasks {
fmt.Printf("Spider #%d: downloading %s...\n", id, task.Url)
if err := craw(task.Url, task.ID); err != nil {
fmt.Printf("Spider #%d: download %s failed: %s\n", id, task.Url, err)
task.Status = -1
} else {
fmt.Printf("Spider #%d: download %s success\n", id, task.Url)
task.Status = 1
}
results <- id
}
}
func main() {
tasks := createTasks()
tasksChan := make(chan spider, 5)
resultsChan := make(chan int, 5)
for i := 0; i < 5; i++ {
go worker(i, tasksChan, resultsChan)
}
go func() {
for i := range resultsChan {
fmt.Printf("Spider #%d done\n", i)
}
}()
for _, task := range tasks {
tasksChan <- task
}
close(tasksChan)
for i := 0; i < 5; i++ {
<- resultsChan
}
}
首先，我们使用createTasks函数创建了5个待爬取的任务，并将它们保存到切片中。然后，我们使用tasks channel来将这5个任务分配给5个爬虫goroutine。每个爬虫goroutine从tasks channel中获取一个任务，并使用craw函数实现任务的抓取和保存。完成任务后，每个爬虫goroutine都会将自己的ID发送到results channel中，以表明自己完成了一项任务。最后，我们使用一个匿名goroutine在results channel关闭之前等待所有爬虫goroutine完成。
三、总结
在本文中，我们介绍了如何使用Go语言中的并发函数实现网络爬虫的分布式部署。我们使用goroutine实现了并发抓取，使用channel实现了任务分配和结果传递。通过本文的介绍，相信读者已经对如何使用Go语言的并发编程实现分布式爬虫有了基本的了解。