写采集的人都知道，真正让人头疼的，往往不是抓不下来，而是抓下来的数据不对劲。
我曾经被这个问题折磨到怀疑人生。直到有一天，我决定好好把“同步”这件事解决干净。
一、那次混乱的分布式采集任务
几年前，我接了个房地产数据采集项目。任务看起来很普通：
每天从几十个房产网站抓取新房源，做价格走势分析。
最初一切顺利，直到我们把采集方案扩展到十几台服务器那天，数据库开始“闹鬼”。
一套房源被存了五次；有些价格明明变了，但我们那边还是旧的；甚至还有两台节点同时写入同一条数据，结果字段被覆盖。
我花了好几天对日志、对表、对时间线，才意识到问题根本不在采集，而是在数据同步这一环。
二、线索：混乱的根源不止一个
那阵子我几乎泡在日志里，每一条异常都追到源头。
最后发现有三个主要问题：
首先是写入冲突。不同节点在同一时间采到同一条房源，互相覆盖。
其次是旧数据反超新数据。有些节点延迟太大，旧内容却被当成“最新”。
最后是去重困难。房源URL、ID、标题都不稳定，没法唯一识别。
这三件事加起来，就像三只不听话的猫：一个改字段、一个乱更新、一个重复喂食。
最终的结果是，系统跑得飞快，数据却乱成一锅粥。
三、破局：我总结出的“三板斧”
我没有推倒重来，而是硬着头皮在原有架构上做了系列优化。
最后靠三板斧稳住了局面：一致性、去重、冲突解决。
第一板斧：一致性——用时间戳和哈希说话
我给每条采集到的数据都加了两个字段：一个是时间戳 update_ts，记录采集时间；另一个是 hash_sig，用来表示页面内容的哈希值。
逻辑非常简单：当数据入库时，如果新数据的时间更新、内容也不同，就覆盖旧的；否则跳过。
这样一来，即使多个节点重复采集，也不会导致数据混乱。
这个设计的核心思想是“幂等性”，也就是多次执行结果保持一致。
第二板斧：去重——URL归一化 + Redis布隆过滤器
不同节点抓到的URL往往不一样。
例如：
https://example.com/house?id=123
https://example.com/house/123
我先做了URL归一化：去掉参数、补上路径。
然后用Redis布隆过滤器判断是否采过。
这一改，重复采集的比率直接从两位数降到个位数。
示例代码（爬虫代理配置）
import hashlib
from urllib.parse import urlparse
import redis
import time
import requests
# ======== 亿牛云爬虫代理配置========
proxy_host = "proxy.16yun.cn"
proxy_port = "12345"
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}"
}
# ======== Redis连接，用于分布式同步 ========
r = redis.Redis(host="127.0.0.1", port=6379, db=0)
def normalize_url(url):
"""URL归一化"""
parsed = urlparse(url)
return f"{parsed.scheme}://{parsed.netloc}{parsed.path}"
def url_to_hash(url):
"""生成URL哈希"""
return hashlib.md5(normalize_url(url).encode()).hexdigest()
def is_new_url(url):
"""用Redis布隆过滤器判断是否已采集"""
h = url_to_hash(url)
key = f"bloom:url:{h[:2]}"
return r.setnx(key, h)
def crawl(url):
"""简单的采集逻辑"""
if not is_new_url(url):
print(f"[跳过重复] {url}")
return
try:
resp = requests.get(url, proxies=proxies, timeout=10)
print(f"[成功] {url}, 内容长度={len(resp.text)}")
data = {
"url": url,
"update_ts": int(time.time()),
"hash_sig": hashlib.md5(resp.text.encode()).hexdigest()
}
# 数据库写入逻辑略
except Exception as e:
print(f"[失败] {url}, 原因: {e}")
第三板斧：冲突解决——加锁，而不是“硬拼”
节点多了之后，偶尔会出现两个节点同时写同一条记录。
最开始我用延迟重试，但依旧偶尔撞车。
后来改成在Redis中加分布式锁，谁先拿到锁，谁写；写完再释放。
def write_with_lock(url, data):
"""防止多个节点同时写入"""
lock_key = f"lock:{url_to_hash(url)}"
if not r.set(lock_key, 1, nx=True, ex=5): # 尝试加锁
print(f"[锁被占用] {url}")
return
try:
print(f"[写入中] {url}")
# 模拟数据库操作……
time.sleep(1)
finally:
r.delete(lock_key)
别小看这几行代码，它在实战中救过我太多次。
它让所有节点学会了排队，避免互相抢写的灾难。
四、那次修复之后，我的几点感悟
项目结束那天，我喝了一杯冰美式，脑子里想的不是庆祝，而是复盘。
为什么最开始没有想到这些？
原因其实很简单：我们太在意“抓得快”，忽略了“同步稳”。
后来我才明白，分布式系统不是单纯的“多机器并行”，而是一个协调系统。
协调得好，才能又快又稳。
协调得不好，再多机器都只是噪音放大器。
在这次修复之后，我的三个体会特别深：
第一，分布式系统的关键不在数量，而在协作。
第二，一致性不只是数据库的事，而是架构的核心设计点。
第三，去重和锁机制不是负担，而是让系统有序运行的前提。
最终，我们把数据重复率从17%降到0.3%，
把数据同步延迟从20分钟缩短到不到3分钟。
那一刻，监控面板一片绿色的感觉，真是让人心安。
五、最后的总结
回过头看，整套方案的核心其实很朴素：
用时间戳和哈希保证数据一致；
用URL归一化和布隆过滤器确保去重；
用分布式锁解决节点之间的写入冲突。
这三个策略结合起来，构成了分布式数据同步的“稳定三角”。
从那以后，我再也不怕节点多了，也不怕写入延迟。
系统跑得更快，但更重要的是——它不乱了。
写在最后
数据不是“抓”来的，而是被“同步”出来的。
如果你的系统也在往分布式方向扩展，
请记得提前把同步逻辑想清楚。
采得多，不如采得准；跑得快，不如跑得稳。
