Crawlab 使用 Golang 开发的分布式爬虫管理平台

基于Golang的分布式爬虫管理平台，支持Python、NodeJS、Go、Java、PHP等多种编程语言以及多种爬虫框架。

安装

三种方式:

1. Docker（推荐）
2. 直接部署（了解内核）

要求（Docker）

• Docker 18.03+
• Redis
• MongoDB 3.6+

要求（直接部署）

• Go 1.12+
• Node 8.12+
• Redis
• MongoDB 3.6+

运行

Docker

运行主节点示例。192.168.99.1是在Docker Machine网络中的宿主机IP地址。192.168.99.100是Docker主节点的IP地址。

docker run -d --rm --name crawlab \
 -e CRAWLAB_REDIS_ADDRESS=192.168.99.1 \
 -e CRAWLAB_MONGO_HOST=192.168.99.1 \
 -e CRAWLAB_SERVER_MASTER=Y \
 -e CRAWLAB_API_ADDRESS=192.168.99.100:8000 \
 -e CRAWLAB_SPIDER_PATH=/app/spiders \
 -p 8080:8080 \
 -p 8000:8000 \
 -v /var/logs/crawlab:/var/logs/crawlab \
 tikazyq/crawlab:0.3.0

当然也可以用docker-compose来一键启动，甚至不用配置MongoDB和Redis数据库，当然我们推荐这样做。在当前目录中创建docker-compose.yml文件，输入以下内容。

version: '3.3'
services:
 master: 
 image: tikazyq/crawlab:latest
 container_name: master
 environment:
 CRAWLAB_API_ADDRESS: "localhost:8000"
 CRAWLAB_SERVER_MASTER: "Y"
 CRAWLAB_MONGO_HOST: "mongo"
 CRAWLAB_REDIS_ADDRESS: "redis"
 ports: 
 - "8080:8080" # frontend
 - "8000:8000" # backend
 depends_on:
 - mongo
 - redis
 mongo:
 image: mongo:latest
 restart: always
 ports:
 - "27017:27017"
 redis:
 image: redis:latest
 restart: always
 ports:
 - "6379:6379"

然后执行以下命令，Crawlab主节点＋MongoDB＋Redis就启动了。打开http://localhost:8080就能看到界面。

docker-compose up

Docker部署的详情，请见相关文档。

直接部署

请参考相关文档。

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架构

Crawlab的架构包括了一个主节点（Master Node）和多个工作节点（Worker Node），以及负责通信和数据储存的Redis和MongoDB数据库。

前端应用向主节点请求数据，主节点通过MongoDB和Redis来执行任务派发调度以及部署，工作节点收到任务之后，开始执行爬虫任务，并将任务结果储存到MongoDB。架构相对于v0.3.0之前的Celery版本有所精简，去除了不必要的节点监控模块Flower，节点监控主要由Redis完成。

主节点

主节点是整个Crawlab架构的核心，属于Crawlab的中控系统。

主节点主要负责以下功能:

1. 爬虫任务调度
2. 工作节点管理和通信
3. 爬虫部署
4. 前端以及API服务
5. 执行任务（可以将主节点当成工作节点）

主节点负责与前端应用进行通信，并通过Redis将爬虫任务派发给工作节点。同时，主节点会同步（部署）爬虫给工作节点，通过Redis和MongoDB的GridFS。

工作节点

工作节点的主要功能是执行爬虫任务和储存抓取数据与日志，并且通过Redis的PubSub跟主节点通信。通过增加工作节点数量，Crawlab可以做到横向扩展，不同的爬虫任务可以分配到不同的节点上执行。

MongoDB

MongoDB是Crawlab的运行数据库，储存有节点、爬虫、任务、定时任务等数据，另外GridFS文件储存方式是主节点储存爬虫文件并同步到工作节点的中间媒介。

Redis

Redis是非常受欢迎的Key-Value数据库，在Crawlab中主要实现节点间数据通信的功能。例如，节点会将自己信息通过HSET储存在Redis的nodes哈希列表中，主节点根据哈希列表来判断在线节点。

前端

前端是一个基于Vue-Element-Admin的单页应用。其中重用了很多Element-UI的控件来支持相应的展示。

与其他框架的集成

爬虫任务本质上是由一个shell命令来实现的。任务ID将以环境变量CRAWLAB_TASK_ID的形式存在于爬虫任务运行的进程中，并以此来关联抓取数据。另外，CRAWLAB_COLLECTION是Crawlab传过来的所存放collection的名称。

在爬虫程序中，需要将CRAWLAB_TASK_ID的值以task_id作为可以存入数据库中CRAWLAB_COLLECTION的collection中。这样Crawlab就知道如何将爬虫任务与抓取数据关联起来了。当前，Crawlab只支持MongoDB。

集成Scrapy

以下是Crawlab跟Scrapy集成的例子，利用了Crawlab传过来的task_id和collection_name。

import os
from pymongo import MongoClient
MONGO_HOST = '192.168.99.100'
MONGO_PORT = 27017
MONGO_DB = 'crawlab_test'
# scrapy example in the pipeline
class JuejinPipeline(object):
 mongo = MongoClient(host=MONGO_HOST, port=MONGO_PORT)
 db = mongo[MONGO_DB]
 col_name = os.environ.get('CRAWLAB_COLLECTION')
 if not col_name:
 col_name = 'test'
 col = db[col_name]
 def process_item(self, item, spider):
 item['task_id'] = os.environ.get('CRAWLAB_TASK_ID')
 self.col.save(item)
 return item

与其他框架比较

现在已经有一些爬虫管理框架了，因此为啥还要用Crawlab？

因为很多现有当平台都依赖于Scrapyd，限制了爬虫的编程语言以及框架，爬虫工程师只能用scrapy和python。当然，scrapy是非常优秀的爬虫框架，但是它不能做一切事情。

Crawlab使用起来很方便，也很通用，可以适用于几乎任何主流语言和框架。它还有一个精美的前端界面，让用户可以方便的管理和运行爬虫。

框架类型分布式前端依赖于ScrapydCrawlab管理平台YYNScrapydWeb管理平台YYYSpiderKeeper管理平台YYYGerapy管理平台YYYScrapyd网络服务YNN/A

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