单机与分布式:社交媒体热点采集的实践经验

本文涉及的产品
实时数仓Hologres,5000CU*H 100GB 3个月
智能开放搜索 OpenSearch行业算法版,1GB 20LCU 1个月
实时计算 Flink 版,1000CU*H 3个月
简介: 在舆情监控与数据分析中,单机脚本适合小规模采集如微博热榜,而小红书等大规模、高时效性需求则需分布式架构。通过Redis队列、代理IP与多节点协作,可提升采集效率与稳定性,适应数据规模与变化速度。架构选择应根据实际需求,兼顾扩展性与维护成本。

爬虫代理

做过舆情监控或数据分析的人大多会遇到类似需求:

  • 想定时抓取 微博热榜,观察哪些话题在升温;
  • 或者需要监控 小红书的热门笔记,看看某个关键词下大家都在讨论什么。

一开始很多人用单机脚本就能跑通,但随着监控范围扩大,话题数和评论量成倍增加,往往就得考虑分布式架构。

常见做法:单机采集微博热榜

最简单的尝试就是写一个多线程脚本,把微博热搜前几十个话题抓下来:

import requests
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

urls = [f"https://s.weibo.com/top/summary?cate=realtimehot&page={i}" for i in range(1, 6)]

def fetch(url):
    resp = requests.get(url, timeout=5)
    return resp.text

with ThreadPoolExecutor(max_workers=20) as executor:
    results = list(executor.map(fetch, urls))

print("采集结果:", len(results))

这种方式在测试阶段没问题,能快速验证数据可用性。但问题也很明显:

  • 请求量集中在一个出口,很容易被风控。
  • 单机性能有限,一旦扩展到更大的话题池,效率会很低。

更优做法:分布式处理小红书热门话题

如果把目标换成小红书上的某个热门话题,比如“旅游攻略”,情况就不一样了:

  • 这里不仅要抓列表页,还要跟进帖子详情、评论、点赞数。
  • 数据变化快,如果延迟太大,抓到的结果参考价值有限。

更合适的做法是分布式队列:不同节点并发消费任务,搭配爬虫代理IP,抗风险能力和处理速度都能上一个台阶。

import requests
import redis
import random

# ===== 代理IP配置(亿牛云示例) =====
PROXY_HOST = "proxy.16yun.cn"
PROXY_PORT = "3100"
PROXY_USER = "16YUN"
PROXY_PASS = "16IP"

proxy_url = f"http://{PROXY_USER}:{PROXY_PASS}@{PROXY_HOST}:{PROXY_PORT}"

# ===== Redis 队列 =====
r = redis.StrictRedis(host="localhost", port=6379, db=0)

# ===== UA池 =====
user_agents = [
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)...",
    "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7)...",
    "Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64)..."
]

def fetch(url):
    headers = {
   "User-Agent": random.choice(user_agents)}
    proxies = {
   "http": proxy_url, "https": proxy_url}
    try:
        resp = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies, timeout=8)
        if resp.status_code == 200:
            print(f"[成功] {url}")
            return resp.text
        else:
            print(f"[失败] {url}, 状态码 {resp.status_code}")
    except Exception as e:
        print(f"[异常] {url}, {e}")
    return None

def worker():
    while True:
        url = r.lpop("task_queue")
        if not url:
            break
        url = url.decode("utf-8")
        html = fetch(url)
        if html:
            # TODO: 在这里解析帖子和评论
            pass

if __name__ == "__main__":
    for i in range(1, 11):
        r.rpush("task_queue", f"https://www.xiaohongshu.com/explore?topic=旅游攻略&page={i}")
    worker()

为什么要这样做?

  • 微博热榜:数据量小、页面有限,单机完全可以跑。
  • 小红书话题:涉及几千上万条内容,还要跟踪互动情况,如果不用分布式,很难保证覆盖率和实时性。

简单来说:数据规模和时效性决定了架构选择。

可能遇到的坑

  • 代理不稳定:热点追踪请求频繁,代理质量差会直接拖垮任务。
  • 重复采集:分布式抓取容易出现重复数据,需要去重机制。
  • 平台改版:社交类网站改版频繁,解析逻辑要留有调整余地。
  • 监控报警:热点数据延迟过久就失去价值,失败要及时发现。

一些经验之谈

  • 如果只是想每天看下微博热搜,单机脚本就足够。
  • 想做类似“小红书话题监控”的项目,最好从一开始就用分布式。
  • 长远来看,接入消息队列、实时数据库、监控系统,才是能支撑业务的做法。

换句话说,可以先从简单方案入手,但要给架构留好扩展的空间。

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