【爬虫系统设计系列】好的爬虫系统一定要这样去设计告警功能

【作者主页】:吴秋霖
【作者介绍】:python领域优质创作者、阿里云博客专家、华为云享专家。长期致力于Python与爬虫领域研究与开发工作!
【作者推荐】:对JS逆向感兴趣的朋友可以关注《爬虫JS逆向实战》,对分布式爬虫平台感兴趣的朋友可以关注《分布式爬虫平台搭建与开发实战》
还有未来会持续更新的验证码突防、APP逆向、Python领域等一系列文章

1. 写在前面

  在搭建爬虫采集平台时,告警功能是平台内的一个关键模块,尤其在承载着众多爬虫7*24小时运行的情境下尤为重要。想象一下,平台中可能承载数百数千个爬虫任务在运行,在一个黑盒环境下的终端执行。为了确保平台的稳健性,我们需要能够即时监测爬虫的运行状态

一些做大数据、有爬虫团队的企业,内部都会有一个自研的数据采集平台!大家可以看一看招聘信息上,绝不部分你进去会参与到分布式爬虫系统的设计、开发与升级!

我作为一个在爬虫领域混迹多年的选手!可以告诉大家。逆向工程或许能够体现出你个人的实力,但建设与设计爬虫平台更多的是实际经验与综合能力

当网站页面结构发生变化、采集过程中出现新的反爬虫防护,或者其他无法预测的异常情况时,及时发现并通过告警功能进行反馈至关重要。这不仅可以提醒开发者迅速做出反应,而且有助于及时定位并处理问题,确保整个采集平台的顺利运行

2. 爬虫系统架构

  我之前的文章中有对分布式爬虫平台构建的描述,在每一个企业中架构都有细微的出入,不过大框架下的功能架构都差不多,下图是我们团队最近做的一个项目,简单的画了一下爬虫那一部分的基础架构:

可以看到从数据采集到存储,整个的过程中都是有统一日志存储的。所有根据我们爬虫的架构就可以通过日志信息的反馈,按照级别进行过滤分析,摘要出重要的异常信息进行展示!

3. 告警功能设计

  一般的话,我们在设计告警功能的话,会考虑从爬虫本身跟数据本身出发

3.1. 从爬虫出发

  通过爬虫架构中的统一日志管理,去分析异常的日志信息,假设我们的爬虫任务都是scrapy工程部署,那么日志信息文件的话一般是会存储在运行任务的终端节点

然后对于异常相关的日志,则会拦截以后单独推送给消费端做持久化,最后告警模块的功能快速检索并分析予以展示,如下是一个示例,统计了爬虫系统近7日的一个告警概览:

因为爬虫的话,异常无非就是采集的过程中出现了异常,导致数据无法被有效的获取:

  • 连接超时或异常中断
  • 被反爬检测出现异常
  • 网站结构或接口发现变化,数据抽取规则失效

其实还有针对资源的告警,由于这篇文章只写关于爬虫的告警,资源相关的告警这个的话我就不展开了,如下所示:

  • 存储异常(数据库连接异常、存储空间不足等)
  • 资源异常(CPU、内存等)

3.2. 从数据出发

  数据的增长、更新以及字段的完整性校验!往往可以直观的体现出我们爬虫任务的状态。比方说我们现在有一个社交媒体的爬虫,需要实时采集更新数据用一支撑某舆情项目

但是这个论坛的数据在数据库中已经好几天没有更新了,这个时候大概率爬虫出现了问题

所以针对数据层面的监测,也是告警功能中的一个检测点。对每个信源下的数据做不定时的检测,用以反馈爬虫的功能是否还正常

如上图,我们对系统中部署的所有爬虫数据源进行不定时检测,可以看到有某些数据已经出现了更新不及时的情况

这个时候我们可以点击查看详情结合日志行为跟网站,去定位并修复我们的爬虫功能

4. 告警级别划分

  这个的话,根据自身情况去设定即可。像错误级别也是可以划分为低、中、高,如数据库连接异常、组件故障、资源不足这类高级别的告警就需要及时采取行动防止数据的丢失,系统的崩溃导致所有任务的空转

5. 告警通知方式

  系统内部的告警模块虽然有,但是我们开发者并不一定时刻就有时间去进行巡检!所有我们可以增设自动通知的方式,比如使用邮件、短信、即时通讯工具或者多个渠道通知的方式去通知告警消息,确保在紧急情况下管理员能够及时获悉告警信息

下面是一个发送邮件的示例代码:

import smtplib
from email.mime.text import MIMEText
from email.mime.multipart import MIMEMultipart
from email.mime.application import MIMEApplication
from email.utils import formatdate
from getpass import getpass

def send_email(subject, body, to_email, attachment_path=None):
    # 邮件服务器的配置信息
    smtp_server = 'smtp.example.***'  # 请替换为实际的 SMTP 服务器地址
    smtp_port = 587  # 请替换为实际的 SMTP 端口号
    smtp_user = 'your_email@example.***'  # 请替换为发件人邮箱地址
    smtp_password = getpass('Enter your email password: ')

    # 收件人和发件人信息
    from_email = smtp_user
    to_emails = [to_email]

    # 构建邮件
    msg = MIMEMultipart()
    msg['From'] = from_email
    msg['To'] = ', '.join(to_emails)
    msg['Subject'] = subject
    msg['Date'] = formatdate(localtime=True)

    # 添加正文
    msg.attach(MIMEText(body, 'plain'))

    # 添加附件
    if attachment_path:
        with open(attachment_path, 'rb') as attachment:
            part = MIMEApplication(attachment.read(), Name='attachment')
            part['Content-Disposition'] = f'attachment; filename="{attachment_path}"'
            msg.attach(part)

    # 连接到邮件服务器并发送邮件
    try:
        with smtplib.SMTP(smtp_server, smtp_port) as server:
            server.starttls()
            server.login(smtp_user, smtp_password)
            server.sendmail(from_email, to_emails, msg.as_string())
        print('Email sent su***essfully!')
    except Exception as e:
        print(f'Error sending email: {e}')

if __name__ == '__main__':
    subject = 'Test Email'
    body = 'This is a test email sent from Python.'
    to_email = 'recipient@example.***'
    attachment_path = 'path/to/your/attachment.txt'  # 附件的路径,如果没有附件,可设为 None

    send_email(subject, body, to_email, attachment_path)

考虑不同用户和场景的需求,功能应提供灵活的配置选项,使系统适应不同的预警监控要求

6. AI助力告警功能

  为什么这里要提到AI,第一个现在大模型本身就很火,已经应用到了多个行业与领域,爬虫的天花板是什么?当然是逆向跟算法,所有我们不妨更加大胆的规划一下,将AI引入爬虫系统中的告警功能可以提高系统的智能化和自动化程度,从而更有效地监控和响应异常情况

  • 异常模式识别
      使用机器学习算法,训练模型来识别正常和异常模式。通过对爬虫系统运行数据的分析,可以自动识别潜在的异常行为,例如异常的请求频率、异常的响应时间
  • 日志分析
      利用自然语言处理(NLP)技术分析日志信息,识别关键字、异常模式或异常趋势。这有助于更快速地定位问题,并提供更精准的告警信息
  • 智能告警过滤
      使用机器学习模型过滤出真正重要的告警信息,减少误报。通过分析历史数据和上下文信息,AI可以帮助确定哪些告警是紧急的,哪些是次要的,从而更好地管理告警负担
  • 自适应与自响应
      利用强化学习等技术,使系统能够根据不断变化的环境和数据进行自适应学习,不断优化告警系统的性能。自动执行一些常见的问题解决步骤,比如说咱们爬虫的速率自动调整

AI时代,就要大胆创新去尝试!为产品赋能创造无限可能~

  好了,到这里又到了跟大家说再见的时候了。创作不易,帮忙点个赞再走吧。你的支持是我创作的动力,希望能带给大家更多优质的文章

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