那次为了快讯,我和秒级响应杠上了

本文涉及的产品
实时数仓Hologres,5000CU*H 100GB 3个月
实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
智能开放搜索 OpenSearch行业算法版,1GB 20LCU 1个月
简介: 本案例讲述了为实现新浪财经实时快讯监控而设计的爬虫方案。面对延迟高、频繁封禁、消息易丢失等问题,通过秒级轮询、多线程抓取与代理池策略,成功实现秒级响应。过程不仅涉及技术优化,更体现了对速度、稳定性与成本的权衡,揭示了技术应服务于业务本质的思考。

爬虫代理

一、故事的开头:一条快讯的错过

几个月前,公司临时找我做一个任务:监控新浪财经的实时快讯。目标很明确——越快越好,最好能在几秒钟内抓到并推送给风控组。

我心想:「这还不简单?写个定时任务,每 5 秒拉一次接口就行嘛。」
然而没过多久,麻烦接踵而至:

  • 延迟依旧:消息常常比别人晚十几秒拿到,错过最佳时机。
  • 频繁封禁:访问频率一高,接口立马返回 403。
  • 消息丢失:有些快讯发布后几秒钟就被覆盖或下架,根本来不及采集。

很快我就意识到:这不是“加快轮询”能解决的,而是得重新设计方案。

二、线索的追踪:新浪财经的难点

我开始边试边总结:

  1. 定时器天花板
    就算改成 1 秒请求一次,网络抖动依然会导致延迟。
  2. 新浪的反爬机制
    高频访问等于明着告诉它“我不是用户”,于是被迅速屏蔽。
    → 必须用 代理池 来“伪装”。
  3. 消息生命周期短
    新浪财经的快讯有些更新很快,如果不是第一时间发现,就可能被新消息顶掉。
    → 需要 长连接 / 秒级轮询 来保证响应。

于是我确定了方案:

  • 秒级轮询快讯接口 → 快速发现新消息。
  • 多线程抓取详情页 → 并行降低延迟。
  • 代理池 → 对抗新浪的反爬。

三、技术突破:关键逻辑

这是当时我写的一段核心逻辑(保留了新浪财经的接口结构,细节做了简化),思路是:秒级轮询快讯列表,一旦发现新 ID,就用多线程+爬虫代理抓取详情

import requests
import threading
import time

# ====== 爬虫代理配置(亿牛云) ======
proxy_host = "proxy.16yun.cn"
proxy_port = "3100"
proxy_user = "16YUN"
proxy_pass = "16IP"

proxies = {
   
    "http": f"http://{proxy_user}:{proxy_pass}@{proxy_host}:{proxy_port}",
    "https": f"http://{proxy_user}:{proxy_pass}@{proxy_host}:{proxy_port}"
}

# ====== 新浪财经快讯接口(简化版) ======
base_url = "https://feed.sina.com.cn/api/roll/get?pageid=153&lid=2509&num=20"

# 已采集过的快讯 ID
seen_ids = set()

# 抓取详情
def fetch_detail(news):
    try:
        detail_url = news["url"]
        resp = requests.get(detail_url, proxies=proxies, timeout=5)
        if resp.status_code == 200:
            print(f"[成功] {news['title']} - {news['ctime']}")
        else:
            print(f"[失败] 状态码: {resp.status_code}")
    except Exception as e:
        print(f"[异常] {e}")

# 轮询检测
def poll_news():
    while True:
        try:
            resp = requests.get(base_url, proxies=proxies, timeout=5)
            if resp.status_code == 200:
                news_list = resp.json()["result"]["data"]
                for news in news_list:
                    if news["id"] not in seen_ids:
                        seen_ids.add(news["id"])
                        threading.Thread(target=fetch_detail, args=(news,)).start()
        except Exception as e:
            print(f"[请求异常] {e}")
        time.sleep(1)  # 秒级间隔

if __name__ == "__main__":
    print("🚀 启动新浪财经快讯采集系统...")
    poll_news()

当时我第一次跑通时,控制台几乎在快讯发布后 2-3 秒内就打印出了标题,成就感爆棚。

四、后来想明白的几件事

冷静下来复盘,有几点值得分享:

  • 性能和复杂度,总是绑定的
    秒级响应 = 秒级轮询 + 多线程 + 代理池,远比一个定时器复杂得多。
  • 代理不是万能的
    请求模式如果过于规律,哪怕代理再多,也难逃风控。后来我又加了随机延迟、UA 轮换,才稳定下来。
  • 技术要服务业务,而不是单纯追求极限
    后来发现,即便延迟 5 秒,业务团队依然能正常决策。但我们却为了那几秒多花了不小的维护成本。

结尾

这次在新浪财经快讯上的实战,让我对“实时采集”有了更深的体会:它不仅是技术问题,更是一个平衡游戏——速度、稳定性、成本,总得取舍。

秒级响应的确酷,但它也提醒我:写代码之前,先想清楚——这几秒,到底值不值?

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