文章摘要
文章介绍了2025年实现24小时内爬取10亿网页的技术方案，总花费462美元，分享了爬取过程中的瓶颈问题、实践经验与理论差异。
文章总结
标题：2025年：如何在24小时内爬取10亿网页
核心内容概述
项目背景
作者发现近年来缺乏关于大规模网络爬虫的实践分享（最近可参考的是2012年Michael Nielsen的文章），决定在2025年的技术环境下重新探索这一课题。硬件方面，CPU核心数、NVMe固态硬盘带宽和网络吞吐量大幅提升，但网页动态化程度和内容体积也显著增加。最终，作者以462美元成本在25.5小时内完成了10.05亿网页的爬取。
核心约束条件
1. 时间限制：24小时目标（实际耗时25.5小时）
2. 预算控制：参考2012年580美元的标准，最终花费462美元
3. 仅爬取HTML：不执行JavaScript以保持历史对比性，但验证了纯HTML爬取仍覆盖大量内容
4. 礼貌性原则：严格遵守robots.txt、设置含联系方式的User-Agent、维护排除域名列表、限制同一域名访问间隔（70秒）
5. 容错设计：支持中断恢复，允许少量数据丢失（因本质是抽样爬取）
系统架构设计
采用12节点集群，每个节点包含：
- Redis实例：管理爬取状态（域名队列、URL边界、已访问记录、布隆过滤器等）
- 异步抓取进程池：单核支持6000-7000并发，CPU成为瓶颈（SSL握手消耗25%算力）
- 解析进程池：使用selectolax替代lxml，解析速度提升至160页/秒/进程
- 存储方案：放弃S3（成本过高），选用AWS i7i.4xlarge实例本地存储（16vCPU/128GB内存/3.75TB存储）
关键发现
1. 解析成为瓶颈：现代网页体积激增（中位数138KB vs 2012年的51KB），通过切换解析库和截断内容优化
2. 网络环境变化：DNS不再受限（因仅爬取Top100万域名），但SSL普及导致CPU成为抓取瓶颈
3. 内存管理教训：热门域名（如Yahoo、维基百科）的URL边界曾导致节点崩溃，需手动干预
与理论设计的对比
相比教科书方案（如Evan King提出的5天爬取100亿页），作者实测表明：
- 6.75台同等规格机器可达成类似目标
- 网络利用率约32%（理论预估30%），验证了可行性但需进一步优化
未来方向
1. 动态渲染爬取的成本评估（当前未处理JS）
2. 分析已爬取页面的元数据特征（存活率、内容类型分布等）
3. 应对反爬机制（如Cloudflare新推出的按次付费爬取服务）
技术细节精要
- 硬件选型：12台
i7i.4xlarge集群，总成本较S3方案节省90% - 性能优化：异步I/O实现高并发，布隆过滤器加速去重
- 数据截断：保留250KB内容（覆盖85%以上页面完整内容）
- 错误处理：日志轮换疏漏和内存溢出问题导致运行时干预
行业启示
- 成本效益：现代硬件使亿级爬取进入百美元时代
- 技术债：SSL普及和网页膨胀带来新的性能挑战
- 伦理边界：礼貌爬取实践与AI时代数据获取的冲突显现
（注：原文中的Reddit讨论链接、图片引用及部分技术参数已精简，保留核心论证逻辑。）
评论总结
总结评论内容：
- 关于技术选择：
- 有评论认为AWS并非必要，小型主机服务更经济（评论1："small hosting companies with specialized servers...under 100$"）
- 对存储性能的质疑，指出SSD与RAM仍有差距（评论5："Optane is an order of magnitude slower than RAM"）
- 反爬虫挑战：
- IP封锁是主要障碍（评论3："websites simply block...not google"）
- 需要复杂应对措施（评论6："residential proxies, captcha solvers...stealth chrome binaries"）
- 性能优化：
- Redis性能被低估（评论7："redis taps out below tens of thousands of ops"）
- 极致优化案例（评论8："35k req/sec on a single node with Rust"）
- 行业观察：
- 网络规模认知（评论2："how small Google makes the Internet"）
- 商业价值判断（评论4："path to becoming a (m)(b)illionaire"）
- 特殊问题：
- 大页面处理引发惊讶（评论9："WTF did I just read?"）
- 规模扩展的调度难题（评论10："per-domain politeness queuing...genuine headache"）