本篇内容介绍了“Java爬虫框架的举例分析”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
那里搜网络爬虫框架主要针对电子商务网站进行数据爬取，分析，存储，索引。
爬虫：爬虫负责爬取，解析，处理电子商务网站的网页的内容
数据库：存储商品信息
索引：商品的全文搜索索引
Task队列：需要爬取的网页列表
Visited表：已经爬取过的网页列表
爬虫监控平台：web平台可以启动，停止爬虫，管理爬虫，task队列，visited表。
1) Scheduler启动爬虫器，TaskMaster初始化taskQueue
2) Workers从TaskQueue中获取任务
3) Worker线程调用Fetcher爬取Task中描述的网页
4) Worker线程将爬取到的网页交给Parser解析
5) Parser解析出来的数据送交Handler处理，抽取网页Link和处理网页内容
6) VisitedTableManager判断从URLExtractor抽取出来的链接是否已经被爬取过，如果没有提交到TaskQueue中
Scheduler负责启动爬虫器，调用TaskMaster初始化TaskQueue，同时创建一个monitor线程，负责控制程序的退出。
何时退出？
当TaskQueue为空，并且Workers中的所有线程都处于空闲状态。而这种形势在指定10分钟内没有发生任何变化。就认为所有网页已经全部爬完。程序退出。
任务管理器，负责管理任务队列。任务管理器抽象了任务队列的实现。
l 在简单应用中，我们可以使用内存的任务管理器
l 在分布式平台，有多个爬虫机器的情况下我们需要集中的任务队列
在现阶段，我们用SQLLite作为任务队列的实现。可供替代的还有Redis。
任务管理器的处理流程：
l 任务管理器初始化任务队列，任务队列的初始化根据不同的配置可能不同。增量式的情况下，根据指定的URL List初始化。而全文爬取的情况下只预先初始化某个或几个电子商务网站的首页。
l 任务管理器创建monitor线程，控制整个程序的退出
l 任务管理器调度任务，如果任务队列是持久化的，负责从任务队列服务器load任务。需要考虑预取。
l 任务管理器还负责验证任务的有效性验证，爬虫监控平台可以将任务队列中的某些任务设为失效？
Worker线程池，每个线程都会执行整个爬取的流程。可以考虑用多个线程池，分割异步化整个流程。提高线程的利用率。
Fetcher负责直接爬取电子商务网站的网页。用HTTP Client实现。HTTP core 4以上已经有NIO的功能, 用NIO实现。
Fetcher可以配置需不需要保存HTML文件
Parser解析Fetcher获取的网页，一般的网页可能不是完好格式化的（XHTML是完美格式化的），这样就不能利用XML的类库处理。我们需要一款比较好的HTML解析器，可以修复这些非完好格式化的网页。
熟悉的第三方工具有TagSoup，nekohtml，htmlparser三款。tagsoup和nekohtml可以将HTML用SAX事件流处理，节省了内存。
已知的第三方框架又使用了哪款作为他们的解析器呢？
l Nutch：正式支持的有tagsoup，nekohtml，二者通过配置选择
l Droids：用的是nekohtml，Tika
l Tika：tagsoup
据称，tagsoup的可靠性要比nekohtml好，nekohtml的性能比tagsoup好。nekohtml不管是在可靠性还是性能上都比htmlparser好。具体结论我们还需要进一步测试。
我们还支持regex，dom结构的html解析器。在使用中我们可以结合使用。
进一步，我们需要研究文档比较器，同时需要我们保存爬取过的网站的HTML.可以通过语义指纹或者simhash来实现。在处理海量数据的时候才需要用上。如果两个HTML被认为是相同的，就不会再解析和处理。
Handler是对Parser解析出来的内容做处理。
回调方式（visitor）：对于SAX event处理，我们需要将handler适配成sax的content handler。作为parser的回调方法。不同事件解析出来的内容可以存储在HandlingContext中。最后由Parser一起返回。
主动方式：需要解析整个HTML，选取自己需要的内容。对Parser提取的内容进行处理。XML需要解析成DOM结构。方便使用，可以使用Xpath，nodefilter等，但耗内存。
ContentHandler：它还包含组件ContentFilter。过滤content。
URLExtractor负责从网页中提取符合格式的URL，将URL构建成Task，并提交到Task queue中。
访问表管理器，管理访问过的URLs。提取统一接口，抽象底层实现。如果URL被爬取过，就不会被添加到TaskQueue中。
Task队列存储了需要被爬取的任务。任务之间是有关联的。我们可以保存和管理这个任务关系。这个关系也是URL之间的关系。保存下来，有助于后台形成Web图，分析数据。
Task队列在分布式爬虫集群中，需要使用集中的服务器存放。一些轻量级的数据库或者支持列表的NoSql都可以用来存储。可选方案：
l 用SQLLite存储：需要不停地插入删除，不知性能如何。
l 用Redis存储
Visited表存储了已经被爬的网站。每次爬取都需要构建。
l SQLLite存储：需要动态创建表，需要不停地查询，插入，还需要后台定期地清理，不知性能如何。
l Mysql 内存表 hash index
l Redis: Key value，设过期时间
l Memcached: key value, value为bloomfilter的值
针对目前的数据量，可以采用SQLLite
l 启动，停止爬虫，监控各爬虫状态
l 监控，管理task队列，visited表
l 配置爬虫
l 对爬虫爬取的数据进行管理。在并发情况下，很难保证不重复爬取相同的商品。在爬取完后，可以通过爬虫监控管理平台进行手动排重。
“Java爬虫框架的举例分析”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注亿速云网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！
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