手把手教你打造一個 Laravel 高效爬蟲：從入門到實戰
傳統的網路爬蟲，在面對海量數據和高頻率訪問時，常常會遇到效率低下、容易被目標網站封鎖等問題。而今天，我將要分享的，是一個我親手打造的 Laravel 高併發爬蟲專案。它的目標是達到**每分鐘十萬次請求（約 1,667 QPS）**的驚人處理能力！
是的，你沒聽錯，這不是一個簡單的腳本，而是一個為生產環境設計，兼顧性能、穩定性和擴展性的強大系統。
透過這篇文章，無論你是 Laravel 新手，還是對 Docker、Redis 佇列、高併發處理感興趣的開發者，都能學到如何：
- 利用 Laravel 構建健壯的 API 服務。
- 使用 Docker 和 Docker Compose 快速搭建複雜的開發環境。
- 掌握 Redis 在緩存、佇列和數據去重中的妙用。
- 理解 PHP 如何實現並行處理，突破性能瓶頸。
- 學習如何設計一個可擴展的數據採集系統。
廢話不多說，讓我們一起揭開這個高併發爬蟲的神秘面紗吧！
一、專案概覽：我們將要構建什麼？
在深入程式碼之前，讓我們先鳥瞰一下這個爬蟲的整體藍圖。我們的目標是打造一個能夠高效、穩定地從網路抓取資訊的系統，特別是針對需要大量數據採集的場景，例如電商商品資訊、新聞內容等。
1.1 核心技術棧：強強聯手
為了達到高併發的目標，我們集結了一組強大的技術棧：
- Laravel (PHP 框架)：作為後端 API 和業務邏輯的核心，它提供了優雅的語法和豐富的功能，讓開發變得高效。
- Nginx + PHP-FPM: 這對黃金組合是 PHP 應用高性能的基石。你可以把它們想像成一個餐廳：Nginx 是門口的接待員（負責接收所有顧客請求），而 PHP-FPM 則是後廚的廚師團隊（專門處理 PHP 程式碼的烹飪工作）。它們分工合作，高效地處理每一個網路請求。
- Docker: 容器化技術的明星。它能把我們的應用程式和所有依賴（PHP、Nginx、MySQL、Redis 等）打包成一個個獨立且可移植的「容器」。這意味著「一次配置，到處運行」，極大地簡化了環境搭建的複雜性。
- Redis: 一個高速的鍵值數據庫。在這個專案中，它扮演了多個重要角色：
- 任務佇列: 存放待處理的爬蟲任務，確保任務可以異步、有序地被處理。
- URL 去重: 快速判斷一個 URL 是否已經被爬取過，避免重複工作。
- 數據緩存: 臨時存放查詢結果，加速 API 響應，減少資料庫壓力。
- MySQL: 關係型資料庫。我們將爬取到的商品數據和任務狀態持久化儲存在這裡。
- Spatie Async (PHP): 這是 PHP 實現「並行處理」的利器。雖然 PHP 本身是同步執行的，但借助 Spatie Async，我們可以讓多個 HTTP 請求或耗時操作像「分身術」一樣同時進行，大大提升爬取效率。
1.2 整體架構概覽：數據流向一目瞭然
理解一個複雜系統的最佳方式，就是看懂它的架構圖。下面是我們高併發爬蟲的簡化架構圖：
架構解釋：
- 客戶端發起請求: 你可以使用 Postman、瀏覽器或任何應用程式向我們的爬蟲 API 發送請求。
- Nginx (接待員): 接收所有的 HTTP 請求，並將它們轉發給處理 PHP 程式碼的 PHP-FPM。
- PHP-FPM (Laravel API): 執行 Laravel 應用程式，處理接收到的請求。
- 提交任務: 當客戶端提交一個爬蟲任務時，API 會立即將這個任務推送到 Redis 任務佇列中，然後迅速響應客戶端，告訴它任務已經收到。這樣，API 不會被耗時的爬蟲任務阻塞，保證了高併發響應。
- 查詢數據: 當客戶端查詢任務狀態或已爬取的商品數據時，API 會首先檢查 Redis 緩存。如果緩存中有，就直接返回；如果沒有，再去 MySQL 資料庫查詢，並將結果存入緩存。
- Laravel Worker (爬蟲工作者): 這是一個或多個獨立運行的進程，它們會不斷地從 Redis 任務佇列中拉取爬蟲任務。
- 它負責訪問目標網站，解析頁面內容，提取有用的數據（如商品標題、價格）和新的 URL。
- 新的 URL 會被送往 Redis 進行「去重」處理，確保我們不會重複爬取相同的頁面。
- 爬取到的商品數據會被批量寫入 MySQL 資料庫。
- 任務的進度也會實時更新到 Redis 中，供 API 查詢。
- 後台數據持久化 (
BatchInsertTasks命令): 這是一個獨立的 Laravel 命令，它會定期將那些從 API 提交到 Redis 任務佇列的待處理任務，批量地寫入 MySQL 資料庫。這確保了即使 Redis 數據丟失，任務信息也不會丟失，同時也減輕了 API 直接寫入資料庫的壓力。 - Redis 和 MySQL: 分別作為高速緩存/佇列/去重和持久化數據存儲層。
理解了這個架構，你就能明白為什麼這個爬蟲可以這麼高效了！
二、動手實戰：環境搭建 (一步步跟我來)
別擔心，有了 Docker，複雜的環境搭建也能變得異常簡單！
2.1 前置準備
在開始之前，請確保你的電腦上安裝了以下軟體：
- Git: 用於從 GitHub 克隆專案程式碼。
- Docker Desktop: 包含了 Docker Engine 和 Docker Compose，是我們運行容器的必備工具。
Docker Desktop 官方網站
準備好後，打開你的終端機 (或命令提示字元/ PowerShell)，開始我們的第一步！
2.2 克隆專案程式碼
首先，將我的高併發爬蟲專案從 GitHub 克隆到你的本地電腦：
Bash
git clone https://github.com/YourUsername/LaravelHighConcurrencyCrawler.git # 請替換為您的 GitHub 專案連結
cd LaravelHighConcurrencyCrawler
2.3 配置環境變數
進入專案目錄後，你會看到一個 .env.example 檔案。這個檔案包含了我們應用程式運行所需的所有環境變數範例。你需要複製一份，並將其命名為 .env：
Bash
cp .env.example .env
接著，生成 Laravel 應用程式的加密金鑰，這是一個非常重要的步驟：
Bash
php artisan key:generate
現在，打開你的 .env 檔案（可以用任何文本編輯器，如 VS Code、Sublime Text 等），你需要確認以下幾個關鍵的設定，讓它們與我們的 Docker Compose 配置相符：
Ini, TOML
APP_NAME="Laravel High Concurrency Crawler"
APP_ENV=production # 建議在本地開發也設置為 production，以便模擬生產環境行為
APP_KEY= # 這個會在上面執行 `php artisan key:generate` 後自動生成
APP_URL=http://localhost:8000 # 這是你的應用程式在本地運行時的訪問網址
# 資料庫連接 (MySQL)
DB_CONNECTION=mysql
DB_HOST=mysql # 這裡 'mysql' 是 Docker Compose 中定義的服務名稱
DB_PORT=3306
DB_DATABASE=crawler_db
DB_USERNAME=root
DB_PASSWORD=your_password # **請務必替換為你自己設定的 MySQL root 密碼！**
# Redis 連接
REDIS_HOST=redis # 這裡 'redis' 是 Docker Compose 中定義的服務名稱
REDIS_PORT=6379
REDIS_CLIENT=phpredis # 如果你的 Dockerfile 中有安裝 phpredis 擴展，可以設定此項
# 佇列設置
QUEUE_CONNECTION=redis # 確保 Laravel 使用 Redis 作為佇列驅動
小提醒： 在 .env 檔案中，DB_HOST=mysql 和 REDIS_HOST=redis 非常關鍵。這不是 localhost，因為在 Docker 內部，它們是透過 Docker Compose 定義的服務名稱來相互通訊的。
2.4 理解 Docker Compose 配置 (docker-compose.yaml)
現在，我們來看看專案根目錄下的 docker-compose.yaml 檔案。它就像是你的專案所有服務的「總指揮部」。
YAML
# docker-compose.yaml 檔案
version: '3.8'
services:
api:
build: . # 從當前目錄的 Dockerfile 構建
volumes:
- .:/var/www # 將本地專案程式碼映射到容器內
environment: # 設定環境變數
- APP_ENV=production
- APP_KEY=${APP_KEY} # 從 .env 讀取 APP_KEY
- APP_URL=http://localhost:8000
- DB_HOST=mysql
- DB_USERNAME=root
- DB_PASSWORD=your_password
- DB_DATABASE=crawler_db
- REDIS_HOST=redis
- QUEUE_CONNECTION=redis
depends_on: # 依賴 redis 和 mysql 服務先啟動
- redis
- mysql
expose: # 暴露 9000 埠給內部網路，不直接暴露到主機
- 9000
command: php-fpm # 運行 PHP-FPM 進程
nginx:
image: nginx:alpine # 使用輕量級 Nginx 映像
ports:
- "8000:80" # 將主機的 8000 埠映射到 Nginx 容器的 80 埠
volumes:
- ./docker/nginx.conf:/etc/nginx/conf.d/default.conf # 掛載自定義 Nginx 配置
- .:/var/www # 掛載程式碼，讓 Nginx 能找到 Laravel 的 public 目錄
depends_on:
- api # 依賴 api 服務先啟動
environment: # Nginx 的一些基本性能參數
- NGINX_WORKER_PROCESSES=4
- NGINX_WORKER_CONNECTIONS=2048
worker:
build: . # 與 api 服務使用同一個 Dockerfile
volumes:
- .:/var/www
environment: # 與 api 服務類似的環境變數
- APP_ENV=production
- APP_KEY=${APP_KEY}
- APP_URL=http://localhost:8000
- DB_HOST=mysql
- DB_USERNAME=root
- DB_PASSWORD=your_password
- DB_DATABASE=crawler_db
- REDIS_HOST=redis
- QUEUE_CONNECTION=redis
depends_on:
- redis
- mysql
command: php artisan queue:work --queue=crawler_task_queue --tries=3 # 運行 Laravel 佇列工作者
redis:
image: redis:6 # 使用 Redis 6 映像
ports:
- "6379:6379" # 將主機的 6379 埠映射到 Redis 容器的 6379 埠
mysql:
image: mysql:8 # 使用 MySQL 8 映像
environment: # MySQL 初始設定
- MYSQL_ROOT_PASSWORD=your_password # **請與 .env 中的密碼一致**
- MYSQL_DATABASE=crawler_db
volumes:
- mysql_data:/var/lib/mysql # 持久化 MySQL 數據
- ./crawler_db.sql:/docker-entrypoint-initdb.d/init.sql # 初始化資料庫結構
ports:
- "3306:3306" # 將主機的 3306 埠映射到 MySQL 容器的 3306 埠
volumes: # 定義具名卷，用於持久化 MySQL 數據
mysql_data:
簡要解釋：
api服務：這就是我們的 Laravel 應用程式，它運行著 PHP-FPM 進程，等待 Nginx 轉發過來的 PHP 請求。nginx服務：它負責接收所有來自外部的 Web 請求（主機的 8000 埠），然後將 PHP 請求轉發給api服務的 9000 埠。worker服務：這是我們的爬蟲工作者，它會執行php artisan queue:work命令，從 Redis 佇列中取出任務並執行爬取邏輯。redis和mysql服務：它們分別提供了 Redis 緩存/佇列和 MySQL 資料庫服務。volumes：確保即使容器被銷毀，你的 MySQL 數據也能被保留下來。
特別注意： 在 mysql 服務中，MYSQL_ROOT_PASSWORD=your_password 和 MYSQL_DATABASE=crawler_db 務必與你 .env 檔案中的 DB_PASSWORD 和 DB_DATABASE 設定保持一致！
2.5 Nginx 和 PHP-FPM 的深度配合
您好！再次感謝您的耐心與細心。我明白了，上次的修正雖然指出了問題點，但在實際呈現上仍然未能達到預期的排版效果，特別是程式碼區塊的顯示。
問題確實出在 Markdown 語法的使用上，尤其是對於程式碼塊的封閉和語法高亮標識。此外，您提到的 $query_string; 內部出現的 $span 標籤也說明了我在生成時內部處理出了錯誤。
我會用更清晰、更符合標準 Markdown 規範的方式來重寫這段內容，確保程式碼塊能夠正確地高亮顯示，並且與文字說明完美融合。
以下是修正後的內容，請您檢閱：
2.5 Nginx 和 PHP-FPM 的深度配合
在 docker-compose.yaml 中，我們設定 nginx 服務掛載了 ./docker/nginx.conf，而 api 服務則運行 php-fpm。這兩個設定檔是它們協同工作的核心，確保 HTTP 請求能夠被正確地路由並由 PHP 應用程式處理。
docker/nginx.conf (Nginx 的配置)
這個設定檔告訴 Nginx 伺服器應該如何處理進入的 HTTP 請求。它扮演著「智慧導航員」的角色，將所有對 .php 檔案的請求精準地轉發給 api 服務（即 PHP-FPM 容器）的 9000 埠進行處理。
Nginx
# docker/nginx.conf
server {
listen 80; # Nginx 監聽容器內部的 80 埠
server_name localhost;
root /var/www/public; # Laravel 專案的入口，所有公開檔案都在這裡
index index.php;
location / {
# 嘗試查找實際檔案或目錄，如果找不到則將請求轉發給 index.php 讓 Laravel 處理
try_files $uri $uri/ /index.php?$query_string;
}
location ~ \.php$ {
# 關鍵：將 PHP 請求轉發給名為 'api' 的服務（PHP-FPM 容器）的 9000 埠
fastcgi_pass api:9000;
fastcgi_index index.php;
fastcgi_param SCRIPT_FILENAME $document_root$fastcgi_script_name;
include fastcgi_params;
}
# ... 其他靜態檔案和安全性配置
}
php-fpm.conf (PHP-FPM 的配置)
這個檔案位於 PHP-FPM 容器內部，專門用於配置 PHP-FPM 的進程池行為。它直接關係到您的應用程式能同時處理多少個請求，是實現高併發能力的關鍵設定之一。
Ini, TOML
# php-fpm.conf
[www]
pm = dynamic ; 進程管理模式：動態，根據負載增減進程
pm.max_children = 100 ; 最大子進程數（可同時處理的最大請求數）
pm.start_servers = 20 ; 服務啟動時初始的子進程數
pm.min_spare_servers = 10; 最小空閒子進程數
pm.max_spare_servers = 30; 最大空閒子進程數
pm.max_requests = 500 ; 每個子進程處理 500 個請求後會重啟，防止記憶體洩漏
pm.max_children 參數說明：
pm.max_children 是一個非常重要的參數，它直接決定了 PHP-FPM 能同時處理的請求數量上限。為了達到高併發的目標，我們需要根據伺服器的實際記憶體和 CPU 資源限制，適當地調整這個值，以發揮最大的處理效能。
2.6 啟動所有服務
現在，一切準備就緒！回到你的終端機，在專案的根目錄下，執行以下命令來啟動所有服務：
Bash
docker-compose up -d --build
up: 啟動服務。-d: 在後台運行，讓你的終端機可以繼續做其他事情。--build: 重新構建 Docker 映像，確保任何程式碼或 Dockerfile 更改都會生效。
等待幾秒鐘，直到所有服務啟動。
接下來，我們需要初始化資料庫。進入 api 容器並執行資料庫遷移命令：
Bash
docker-compose exec api php artisan migrate
這會根據專案中的遷移檔案 (database/migrations/*.php) 創建 products 和 crawl_tasks 兩個資料表。
最後，我們需要啟動兩個非常重要的後台進程：
-
佇列工作者 (Worker)：負責實際執行爬蟲任務。
Bashdocker-compose exec worker php artisan queue:work --queue=crawler_task_queue --tries=3queue:work: 啟動佇列工作者。--queue=crawler_task_queue: 指定監聽名為crawler_task_queue的佇列（我們的爬蟲任務將被發送到這個佇列）。--tries=3: 如果任務失敗，會重試 3 次。- 在實際生產環境中，你可能需要使用
Laravel Horizon或Supervisor來管理這些工作者，讓它們持續運行並自動重啟。
-
後台批量插入任務命令 (BatchInsertTasks)：將 Redis 中臨時緩存的任務批量寫入 MySQL。
Bashdocker-compose exec api php artisan crawler:batch-insert-tasks- 這個命令會持續運行，從 Redis 中取出待處理的任務，並批量插入到
crawl_tasks表中。這是一個非常關鍵的設計，它將 API 層從直接寫入資料庫的壓力中解放出來，大大提升了 API 的響應速度和處理高併發的能力。
- 這個命令會持續運行，從 Redis 中取出待處理的任務，並批量插入到
恭喜你！至此，你的高併發爬蟲系統已經在本地成功運行起來了！你可以通過 docker-compose ps 命令查看所有服務的運行狀態。
三、核心程式碼解析：高併發的秘密
現在，讓我們深入程式碼，看看每個部分是如何協同工作，實現高併發的。
3.1 提交爬蟲任務：快速響應的秘密
當客戶端想要發起一個爬蟲任務時，它會調用我們的 API。這個邏輯位於 app/Http/Controllers/CrawlerController.php 中的 submitCrawlTask 方法。
app/Http/Controllers/CrawlerController.php
PHP
<?php
// ... (其他 use 語句)
use App\Http\Requests\CrawlRequest; // 用於驗證請求
use App\Jobs\ProcessCrawlTask; // 我們的爬蟲任務 Job
use Illuminate\Support\Str; // 用於生成 UUID
class CrawlerController extends Controller
{
public function submitCrawlTask(CrawlRequest $request)
{
$taskId = Str::uuid()->toString(); // 生成一個唯一的任務 ID
$startUrl = $request->input('start_url');
$maxPages = $request->input('max_pages', 10); // 預設爬取 10 頁
// 步驟 1: 將任務基本資訊緩存到 Redis 的一個列表中
// 後台的 BatchInsertTasks 命令會從這裡批量讀取並寫入 MySQL
Redis::lpush('pending_tasks', json_encode([
'task_id' => $taskId,
'start_url' => $startUrl,
'status' => 'pending', // 初始狀態
]));
// 步驟 2: 將實際的爬蟲邏輯作為一個佇列任務分發出去
ProcessCrawlTask::dispatch($taskId, $startUrl, $maxPages);
// 步驟 3: 立即響應客戶端，不等待爬蟲完成
return response()->json(['message' => '爬蟲任務已提交', 'task_id' => $taskId]);
}
// ... 其他查詢方法
}
解析：
- 請求驗證 (
CrawlRequest): 在處理任何業務邏輯之前，我們使用 Laravel 的 Form Request (app/Http/Requests/CrawlRequest.php) 來自動驗證輸入，確保start_url是有效的 URL，max_pages是合理的數字。PHP// app/Http/Requests/CrawlRequest.php class CrawlRequest extends FormRequest { public function authorize() { return true; } // 允許所有請求 public function rules() { return [ 'start_url' => ['required', 'url'], 'max_pages' => ['integer', 'min:1', 'max:1000'], ]; } } - 異步處理的精髓：
- 將任務推送到 Redis 列表 (
Redis::lpush): 這是第一個關鍵點。當收到一個爬蟲任務時，API 不會立即開始爬取，而是將任務的簡要資訊（task_id、start_url、status）序列化後，快速地推送到 Redis 的pending_tasks列表中。這個列表作為一個「任務緩衝區」，極大地提高了 API 的響應速度。後面會有一個獨立的後台命令來批量處理這個列表。 - 分發佇列任務 (
ProcessCrawlTask::dispatch): 這是第二個關鍵點。實際執行爬蟲邏輯的ProcessCrawlTask類被作為一個 Laravel 佇列任務分發出去。這意味著這個任務將被發送到 Redis 佇列，然後由我們的worker服務（獨立的 PHP 進程）在後台異步處理。
- 將任務推送到 Redis 列表 (
- 立即響應: API 在將任務推送到 Redis 並分發到佇列後，會立即返回一個 JSON 響應，告訴客戶端任務已經成功提交，並提供
task_id供後續查詢。
這樣設計的好處是： API 不會因為執行耗時的爬蟲任務而阻塞，無論多少客戶端同時提交任務，API 都能快速響應，從而實現了高併發的處理能力。真正的爬蟲工作交由後台的 worker 進程來處理。
3.2 爬蟲工作者：並行處理與高效去重
worker 服務所執行的核心程式碼位於 app/Jobs/ProcessCrawlTask.php。這就是我們的爬蟲「心臟」所在。
app/Jobs/ProcessCrawlTask.php (關鍵部分)
PHP
<?php
// ... (其他 use 語句)
use GuzzleHttp\Client; // HTTP 客戶端
use Spatie\Async\Pool; // PHP 並行處理庫
use Symfony\Component\DomCrawler\Crawler; // HTML 解析器
class ProcessCrawlTask implements ShouldQueue
{
use Dispatchable, InteractsWithQueue, Queueable, SerializesModels;
// ... 構造函數
public function handle()
{
try {
// 更新任務狀態為 'running'
CrawlTask::where('task_id', $this->taskId)->update(['status' => 'running', 'start_time' => now()]);
// 在 Redis 中追蹤任務進度
Redis::hset("task_progress:{$this->taskId}", 'processed_urls', 0);
Redis::hset("task_progress:{$this->taskId}", 'total_urls', 1);
$productBuffer = []; // 用於批量儲存商品的緩衝區
$urlsToCrawl = [[$this->startUrl, 1]]; // 待爬取的 URL 列表 (URL, 深度)
$client = new Client(['timeout' => 10]); // HTTP 客戶端實例
// 加載預定義的解析規則 (來自 config/crawler_rules.yaml)
$parseRules = $this->loadParseRules();
$pool = Pool::create()->concurrency(10); // 創建一個並行池，最多同時處理 10 個任務
// 主爬取循環
while (!empty($urlsToCrawl) && (Redis::hget("task_progress:{$this->taskId}", 'processed_urls') < $this->maxPages)) {
$urlData = array_shift($urlsToCrawl); // 取出一個待爬取 URL
list($url, $depth) = $urlData;
// 將 URL 加入已爬取集合，並檢查是否已爬取過
if (Redis::sismember('crawled_urls', $url)) {
Redis::hincrby("task_progress:{$this->taskId}", 'processed_urls', 1);
continue; // 跳過已爬取的 URL
}
Redis::sadd('crawled_urls', $url); // 加入已爬取集合
Redis::hincrby("task_progress:{$this->taskId}", 'total_urls', 1); // 增加總待處理 URL 數量
// 使用 Spatie Async Pool 進行並行處理
$pool->add(function () use ($client, $url, $parseRules) {
return $this->crawlUrl($client, $url, $parseRules); // 執行單個 URL 爬取
})->then(function ($result) use (&$productBuffer, &$urlsToCrawl, $depth) {
// 處理爬取結果
if ($result) {
list($products, $newUrls) = $result;
foreach ($products as $p) {
$productBuffer[] = $p; // 將商品數據添加到緩衝區
}
// 將新發現的 URL 加入待爬取列表 (如果深度允許)
if ($depth < 3) { // 設定最大爬取深度
foreach ($newUrls as $newUrl) {
$urlsToCrawl[] = [$newUrl, $depth + 1];
}
}
}
Redis::hincrby("task_progress:{$this->taskId}", 'processed_urls', 1); // 更新已處理 URL 數量
})->catch(function (\Throwable $e) use ($url) {
// 處理錯誤
Log::error("Pool item failed for {$url}: {$e->getMessage()}");
});
}
$pool->wait(); // 等待所有並行任務完成
// 將緩衝區中的商品批量保存到資料庫
if (!empty($productBuffer)) {
$this->saveProducts($productBuffer);
}
// 更新任務狀態為 'completed'
CrawlTask::where('task_id', $this->taskId)->update(['status' => 'completed', 'end_time' => now()]);
// 清理 Redis 進度緩存
Redis::del("task_progress:{$this->taskId}");
Redis::del("retry_count:{$this->taskId}");
Log::info("Task {$this->taskId} completed.");
} catch (\Throwable $e) {
// 處理任務失敗
CrawlTask::where('task_id', $this->taskId)->update([
'status' => 'failed',
'end_time' => now(),
'error_message' => $e->getMessage()
]);
Log::error("Task {$this->taskId} failed: {$e->getMessage()}");
// 可選：Prometheus 失敗計數器
// \Prometheus\Counter::inc('task_failure_total');
}
}
protected function crawlUrl(Client $client, $url, $parseRules)
{
try {
// 選擇一個代理 (如果配置了)
$proxy = $this->getProxy();
$options = ['proxy' => $proxy] ?? [];
$response = $client->get($url, $options); // 發送 HTTP 請求
$html = $response->getBody()->getContents();
$crawler = new Crawler($html, $url); // 使用 DomCrawler 解析 HTML
$products = [];
$newUrls = [];
$baseDomain = parse_url($url, PHP_URL_HOST); // 獲取當前 URL 的域名
// 根據配置的選擇器解析數據
$siteRules = Arr::get($parseRules, 'sites.' . $baseDomain, []);
if ($siteRules) {
// 假設一個頁面只有一個商品，或者我們只取頁面中的第一個符合規則的商品
$title = $crawler->filter($siteRules['title_selector'])->text();
$price = (float)str_replace(['$', '¥', ','], '', $crawler->filter($siteRules['price_selector'])->text());
$description = $crawler->filter($siteRules['description_selector'])->count() > 0 ? $crawler->filter($siteRules['description_selector'])->text() : null;
$imageUrl = $crawler->filter($siteRules['image_selector'])->attr('src');
$products[] = [
'title' => $title,
'price' => $price,
'description' => $description,
'image_url' => $imageUrl,
'product_url' => $url,
'crawl_time' => now(),
];
} else {
Log::warning("No parsing rules found for domain: {$baseDomain}");
}
// 提取頁面上的其他連結
$crawler->filter('a')->each(function (Crawler $node) use (&$newUrls, $baseDomain, $url) {
$href = $node->attr('href');
$nextUrl = url_to_absolute($url, $href); // 轉換相對路徑為絕對路徑
$nextDomain = parse_url($nextUrl, PHP_URL_HOST);
// 檢查是否是同一域名下的新 URL (重要：URL 去重)
if ($nextDomain === $baseDomain && !Redis::sismember('crawled_urls', $nextUrl)) {
$newUrls[] = $nextUrl;
}
});
return [$products, $newUrls];
} catch (\Throwable $e) {
// 爬取失敗的錯誤處理和重試計數
Redis::hincrby("retry_count:{$this->taskId}", $url, 1);
Log::error("Crawl {$url} failed: {$e->getMessage()}");
// Prometheus 失敗計數器 (如果啟用)
// \Prometheus\Counter::inc('crawl_failure_total');
return null;
}
}
protected function saveProducts($products)
{
try {
// 批量插入或更新商品數據到 MySQL
foreach (array_chunk($products, 1000) as $chunk) {
Product::upsert(
$chunk,
['product_url'], // 根據 product_url 判斷是否重複
['title', 'price', 'description', 'image_url', 'crawl_time'] // 更新這些欄位
);
}
Log::info("Saved/updated " . count($products) . " products");
} catch (\Throwable $e) {
Log::error("Error saving products: {$e->getMessage()}");
}
}
protected function loadParseRules()
{
// 從 config/crawler_rules.yaml 載入解析規則
$path = config_path('crawler_rules.yaml');
if (!file_exists($path)) {
Log::warning('crawler_rules.yaml not found, using default selectors');
return ['sites' => []];
}
// 需要安裝 symfony/yaml 或 yaml_parse_file 擴展
return yaml_parse_file($path);
}
protected function getProxy()
{
// 從 config/crawler.php 中隨機獲取代理
$proxies = config('crawler.proxies', [null]);
return Arr::random($proxies);
}
}
解析：
- 任務初始化與狀態追蹤:
handle()方法啟動時，會立即更新CrawlTask的狀態為running，並在 Redis 中初始化task_progress:{taskId}雜湊表，用於記錄已處理和總共的 URL 數量，提供實時進度。 - 並行爬取 (
Spatie\Async\Pool):- 核心加速器：這就是讓 PHP 實現「同時」爬取多個 URL 的關鍵。
Pool::create()->concurrency(10)表示我們可以同時發送 10 個 HTTP 請求。這在傳統 PHP 中是不可能實現的，因為 PHP 預設是同步執行的。Spatie Async 通過創建子進程來實現這種並行。 $pool->add(...)將每個crawlUrl調用添加到並行池中。$pool->wait()確保所有添加的任務都執行完畢。
- 核心加速器：這就是讓 PHP 實現「同時」爬取多個 URL 的關鍵。
- URL 去重 (
Redis::sismember和Redis::sadd):- 在每次爬取一個 URL 之前，我們都會使用
Redis::sismember('crawled_urls', $url)檢查這個 URL 是否已經在 Redis 的crawled_urls集合中。 - 如果不存在，就將其添加到集合中 (
Redis::sadd('crawled_urls', $url))。 - Redis Set 的查詢速度非常快，這使得大規模 URL 去重變得高效且節省記憶體（相對於將所有 URL 存在資料庫中）。
- 小提示: 對於更龐大的 URL 數量，可以考慮使用 Redis Bloom Filter 來節省更多記憶體，但需要額外的擴展。
- 在每次爬取一個 URL 之前，我們都會使用
- 動態解析規則 (
loadParseRules):- 爬蟲的「智慧」來源於
config/crawler_rules.yaml。這個 YAML 檔案定義了不同網站的 HTML 選擇器（例如，商品標題用h1.product-title）。 loadParseRules方法從這個檔案中讀取規則，這樣當你需要爬取新網站時，無需修改程式碼，只需更新 YAML 配置即可。Symfony\Component\DomCrawler\Crawler是一個強大的 HTML 解析器，它配合這些規則來提取頁面上的數據。
- 爬蟲的「智慧」來源於
- 批量儲存商品 (
saveProducts):- 將爬取到的商品數據臨時存儲在
$productBuffer緩衝區中。 - 當緩衝區達到一定數量（例如 1000 個）時，或者所有爬取任務完成後，使用
Product::upsert進行批量插入或更新到 MySQL。 upsert語句可以根據product_url判斷記錄是否存在，如果存在則更新，否則插入。這大大減少了對資料庫的單次寫入次數，提高了資料庫寫入效率。
- 將爬取到的商品數據臨時存儲在
- 代理支持 (
getProxy): 為了防止 IP 被目標網站封鎖，爬蟲通常需要使用代理。我們的程式碼從config/crawler.php中獲取代理列表，並隨機選擇一個使用。PHP// config/crawler.php (部分) return [ 'proxies' => [ null, // 表示不使用代理 'http://your_proxy_ip:port', // 你的代理 IP 和埠號 // 更多代理... ], ]; - 錯誤處理與任務狀態: 完善的
try-catch塊確保了任務失敗時能夠被捕獲，並更新CrawlTask的狀態為failed，記錄錯誤訊息，方便排查問題。
3.3 後台數據持久化：減輕 API 壓力
還記得 submitCrawlTask 中，我們將任務推送到 Redis 的 pending_tasks 列表嗎？那個列表最終是由 BatchInsertTasks 這個 Artisan 命令來處理的。
app/Console/Commands/BatchInsertTasks.php
PHP
<?php
// ... (其他 use 語句)
use App\Models\CrawlTask;
class BatchInsertTasks extends Command
{
protected $signature = 'crawler:batch-insert-tasks';
protected $description = 'Batch insert pending tasks from Redis to MySQL';
public function handle()
{
while (true) { // 無限循環，作為一個常駐進程
$tasks = [];
// 從 Redis 的 pending_tasks 列表中批量取出最多 1000 個任務
while (Redis::llen('pending_tasks') > 0 && count($tasks) < 1000) {
$taskJson = Redis::rpop('pending_tasks'); // 從右側取出
if ($taskJson) {
$tasks[] = json_decode($taskJson, true);
}
}
if ($tasks) { // 如果有任務，則批量插入
try {
CrawlTask::upsert( // 批量插入或更新
array_map(fn($t) => [
'task_id' => $t['task_id'],
'start_url' => $t['start_url'],
'status' => $t['status'],
], $tasks),
['task_id'], // 根據 task_id 判斷是否重複
['start_url', 'status'] // 更新這些欄位
);
Log::info("Inserted " . count($tasks) . " tasks into MySQL");
} catch (\Throwable $e) {
Log::error("Error batch inserting tasks: {$e->getMessage()}");
}
}
sleep(1); // 每秒執行一次，避免過度消耗資源
}
}
}
解析：
這個命令的職責非常單一但重要：它是一個獨立的常駐進程，持續從 Redis 的 pending_tasks 列表中拉取任務，並使用 CrawlTask::upsert 語句將它們批量寫入 MySQL 資料庫。
這樣做的原因：
- 解耦: API 服務無需直接寫入資料庫，只需將任務快速推送到 Redis。
- 削峰填谷: Redis 列表作為緩衝區，可以平滑 API 的寫入壓力，即使 API 短時間內收到大量任務，資料庫也不會立即超載。
- 批量處理: 批量寫入資料庫比單條寫入效率高得多。
3.4 數據查詢與緩存：提升 API 查詢速度
我們的 API 不僅僅是用於提交任務，還用於查詢任務狀態和已爬取到的商品數據。為了讓查詢同樣高效，我們大量使用了 Redis 緩存。這位於 app/Http/Controllers/CrawlerController.php 中的 getCrawlStatus、getProducts 和 getProduct 方法。
app/Http/Controllers/CrawlerController.php (查詢部分)
PHP
<?php
// ... (其他 use 語句)
class CrawlerController extends Controller
{
// ... submitCrawlTask 方法
public function getCrawlStatus($taskId)
{
$cacheKey = "task_status:{$taskId}";
$cachedStatus = Redis::get($cacheKey); // 嘗試從 Redis 緩存中獲取
if ($cachedStatus) {
return response()->json(json_decode($cachedStatus)); // 如果有緩存，直接返回
}
try {
// 如果沒有緩存，從 MySQL 查詢
$task = CrawlTask::where('task_id', $taskId)->firstOrFail();
// 將查詢結果存入 Redis 緩存，設置 60 秒過期時間
Redis::setex($cacheKey, 60, json_encode($task));
return response()->json($task);
} catch (\Exception $e) {
Log::error("Error querying task status: {$e->getMessage()}");
return response()->json(['error' => '任務不存在或查詢失敗'], 404);
}
}
public function getProducts(Request $request)
{
$skip = $request->query('skip', 0);
$limit = $request->query('limit', 100);
$cacheKey = "products:{$skip}:{$limit}";
$cachedProducts = Redis::get($cacheKey); // 嘗試從 Redis 緩存中獲取
if ($cachedProducts) {
return response()->json(json_decode($cachedProducts));
}
try {
// 如果沒有緩存，從 MySQL 查詢
$products = Product::select(['id', 'title', 'price', 'product_url', 'crawl_time'])
->skip($skip)
->take($limit)
->get();
// 將查詢結果存入 Redis 緩存，設置 60 秒過期時間
Redis::setex($cacheKey, 60, json_encode($products));
return response()->json($products);
} catch (\Exception $e) {
Log::error("Error querying products: {$e->getMessage()}");
return response()->json(['error' => '查詢商品失敗'], 500);
}
}
// ... getProduct 方法類似
}
解析：
- 先查緩存，再查資料庫：所有的查詢方法都遵循這個模式。當一個查詢請求進來時，首先檢查 Redis 中是否有對應的緩存數據。
- 高速響應：如果數據在 Redis 緩存中（這是絕大多數情況），API 可以直接從記憶體中讀取並響應，這比訪問 MySQL 資料庫要快得多，極大地降低了資料庫的壓力，並提升了 API 的整體查詢性能。
- 自動過期：
Redis::setex($cacheKey, 60, ...)將緩存數據設置了 60 秒的過期時間。這確保了緩存數據不會過於陳舊，同時也減少了手動管理緩存失效的複雜性。
四、性能與擴展性：為何它能處理高併發？
現在你應該對這個爬蟲的工作原理有了大致的了解。那麼，為什麼我們敢說它能處理每分鐘十萬次的請求呢？這一切都歸功於精心的架構設計和關鍵的性能優化：
- Nginx + PHP-FPM 的高效 Web 服務:
- 專業分工: Nginx 專注於處理靜態文件和請求轉發，而 PHP-FPM 則高效地執行 PHP 程式碼。它們各自發揮所長，避免了單一服務的瓶頸。
- 進程池管理: PHP-FPM 的
pm.max_children參數允許我們根據伺服器資源動態調整可同時處理的 PHP 請求數量，確保資源被充分利用而不會過載。
- Redis 佇列作為緩衝區 (異步化):
- 將耗時的爬蟲任務從 API 層剝離，轉化為異步處理。API 只負責接收請求並將任務推送到 Redis 佇列，然後立即響應。
- Redis 佇列能吸收瞬時的請求高峰，保證 API 始終快速響應，這對實現高併發至關重要。
- Spatie Async 實現 PHP 並行：
- 在單個爬蟲工作者內部，Spatie Async 允許同時發送多個 HTTP 請求並處理響應。這比傳統的依序爬取效率高數倍，因為它充分利用了網路 I/O 的等待時間。
- 批量數據操作 (Upsert)：
- 無論是商品數據的儲存 (
Product::upsert) 還是任務狀態的更新 (CrawlTask::upsert)，我們都採用了批量操作。 - 這大大減少了程式碼與資料庫之間的交互次數，降低了資料庫負載，顯著提升了數據寫入的吞吐量。
- 無論是商品數據的儲存 (
- Redis 緩存加速查詢：
- 對於任務狀態和商品數據的查詢，絕大多數情況下都能直接從 Redis 緩存中快速獲取，避免了對 MySQL 資料庫的頻繁訪問。
- 緩存策略是提升 API 查詢響應速度和處理高併發查詢的基石。
- URL 去重與代理池：
- 使用 Redis Set 進行高效的 URL 去重，避免了重複爬取，節省了寶貴的資源和時間。
- 內置的代理池功能（雖然需要手動配置代理）有助於分散請求來源，降低被目標網站 IP 封鎖的風險。
4.1 如何進一步擴展？
這個架構天生支持水平擴展：
- 增加 Worker 數量: 如果爬蟲任務堆積過多，你可以在
docker-compose.yaml中簡單地增加worker服務的實例數量（例如，在生產環境中通過 Kubernetes 或 Docker Swarm 進行部署），每個worker實例都會獨立地從 Redis 佇列中拉取任務進行處理。 - 增加 API 實例: 如果 API 服務本身成為瓶頸，你也可以增加 Nginx + PHP-FPM 的組合實例。
- 資料庫擴展: 對於極端數據量，MySQL 可以考慮讀寫分離、分庫分表等策略，但對於大多數爬蟲專案來說，單個優化的 MySQL 實例通常已足夠。
- 監控: 為了確保系統穩定運行並發現潛在瓶頸，監控至關重要。你可以整合 Prometheus 來收集各項指標（如任務成功/失敗率、佇列長度），並用 Grafana 進行視覺化展示。
五、總結與展望
恭喜你，你已經完成了這個高併發 Laravel 爬蟲的探索之旅！
我們從一個需求開始，透過 Docker 快速搭建環境，深入理解了 Laravel 應用程式如何利用 Nginx、PHP-FPM、Redis 和 MySQL 等組件協同工作。更重要的是，你學習到了如何透過異步任務、並行處理、批量操作和智能緩存等關鍵策略，來構建一個真正能處理高併發流量的數據採集系統。
這個專案不僅僅是一個爬蟲，它更是一個實踐現代 Web 應用架構設計理念的絕佳範例。它展示了如何解耦服務、利用消息隊列進行流量削峰、以及如何通過合理的數據處理策略來提升系統的整體性能和可擴展性。
我鼓勵你嘗試運行這個專案，並根據自己的需求進行修改和擴展。你可以：
- 嘗試爬取你感興趣的其他網站，並為它們編寫解析規則。
- 添加更多的數據清洗和驗證邏輯。
- 探索更高級的代理管理和反爬蟲技術。
- 整合 Prometheus 和 Grafana，實現更完善的監控。
如果你在實踐過程中遇到任何問題，或者有任何新的想法，歡迎在我的 GitHub 專案下留言，或在評論區與我交流。期待與你一起探索更多技術的奧秘！
專案 GitHub 連結： https://github.com/BpsEason/LaravelHighConcurrencyCrawler.git
感謝你的閱讀！希望這篇文章能幫助你打開高併發爬蟲世界的大門。
如何在 AWS 上實現 100,000 QPS 的高併發爬蟲（或類似架構的 API）
雖然您的專案是爬蟲，但其API部分和後端處理任務的架構與常見的高併發 Web 應用程式有異曲同工之處。要達到 100,000 QPS，需要對整個架構進行水平擴展和垂直優化，並利用 AWS 的各種託管服務。
您的現有架構（Nginx + PHP-FPM + Laravel API + Redis + MySQL + Laravel Worker）是一個很好的基礎，我們需要在每個環節上進行大規模的擴展。
1. 前端流量管理與負載均衡
-
AWS Global Accelerator / Amazon CloudFront (CDN):
- 目的： 提供全球內容分發和加速，將用戶請求導向最近的 AWS 邊緣節點，減少延遲。對於靜態資源（前端頁面、圖片等）尤其有效。
- QPS 影響： 降低 API 伺服器的負載，因為大量靜態請求會被邊緣緩存處理。Global Accelerator 還能提供更優的 Anycast IP 路由，進一步優化全球用戶訪問。
-
Elastic Load Balancing (ELB) - Application Load Balancer (ALB):
- 目的： 將來自 CloudFront 或直接的 HTTP/HTTPS 請求分發到多個後端 Web 伺服器 (EC2 實例)。ALB 支援基於內容的路由、WebSocket 和 HTTP/2。
- QPS 影響： ALB 具有自動擴展能力，可以處理數百萬個請求。它是將流量均勻分發到後端服務的關鍵。
2. 後端 Web 服務 (API Layer - Nginx + PHP-FPM + Laravel)
這是處理 API 請求的核心，需要高度可擴展。
-
Auto Scaling Group (ASG) 與 EC2 實例：
- 目的： 根據流量自動擴展或縮減 EC2 實例的數量。您將把包含 Nginx 和 PHP-FPM 的 Laravel 應用部署在這些 EC2 實例上。
- QPS 影響： 這是實現水平擴展的基礎。當 CPU 利用率、請求隊列長度等指標達到閾值時，ASG 會自動啟動新的 EC2 實例來處理請求。
- 實例類型： 選擇計算優化型 (C 系列) 或通用型 (M 系列) 實例，它們通常有更好的 CPU 表現。
- Nginx/PHP-FPM 配置： 在每個 EC2 實例上，
nginx.conf和php-fpm.conf的優化（如前所述的worker_processes,worker_connections,pm.max_children等）仍然非常重要。
-
Amazon Elastic Container Service (ECS) 或 Amazon Kubernetes Service (EKS):
- 目的： 容器化部署您的 Laravel 應用（Nginx 和 PHP-FPM），並利用 ECS/EKS 進行容器的編排、部署和自動擴展。這是生產級應用的推薦做法。
- QPS 影響： 容器化能提供更快的部署速度和資源利用效率。ECS/EKS 可以自動根據服務需求（例如，CPU 利用率、請求數）擴展任務數量。
- PHP-FPM 容器化： 將 Nginx 和 PHP-FPM 放入同一個 Docker 容器，或者更推薦的做法是將 Nginx 放在獨立的容器作為 Sidecar 或在前面由 ALB 直接分發到 PHP-FPM 容器。
3. 隊列服務 (Task Queue - Redis)
- Amazon ElastiCache for Redis：
- 目的： 提供高可用、高性能的託管 Redis 服務。您的
pending_tasks和task_progress佇列將運行在這裡。 - QPS 影響： ElastiCache 支援讀取副本和集群模式。對於高寫入的
pending_tasks，單個主節點可能成為瓶頸。- 集群模式 (Cluster Mode Enabled): 將數據分片到多個 Redis 節點，實現讀寫的水平擴展。這是處理高併發佇列和緩存的必要配置。
- 多可用區部署： 確保高可用性，即使一個可用區出現問題也不會影響服務。
- 目的： 提供高可用、高性能的託管 Redis 服務。您的
4. 數據庫服務 (MySQL)
- Amazon Aurora MySQL (或 RDS MySQL):
- 目的： Aurora 是 AWS 提供的與 MySQL 相容的關聯式數據庫，設計用於雲環境，比標準 MySQL 更具可擴展性和高性能。RDS MySQL 也是一個選擇。
- QPS 影響：
- 讀取副本 (Read Replicas): 對於大量讀取請求（如
getProducts,getCrawlStatus），可以建立多個讀取副本。應用程式（Laravel API）可以配置為從讀取副本讀取數據，主節點只處理寫入操作（如BatchInsertTasks,ProcessCrawlTask的寫入）。 - 自動擴展儲存： Aurora 儲存是自動擴展的。
- 實例類型： 選擇合適的數據庫實例類型，例如
db.r系列（記憶體優化型）對於緩存和查詢密集型應用非常合適。 - 數據庫連接池： 如果您使用 Laravel，Eloquent 會管理連接。對於大量短連接，考慮使用 RDS Proxy 來管理連接池，減少數據庫的連接開銷。
- 分庫分表 (Sharding) (進階): 如果單個 Aurora 集群的寫入能力仍然不足以應對峰值，可能需要考慮將
products表進行分庫分表。例如，按product_url的 hash 值或crawl_time進行分片。這會增加應用層的複雜性。
- 讀取副本 (Read Replicas): 對於大量讀取請求（如
5. 爬蟲 Worker 服務 (Laravel Worker)
- Auto Scaling Group (ASG) 與 EC2 實例 / ECS/EKS:
- 目的： 與 API 層類似，將您的 Laravel Worker 部署在 ASG 管理的 EC2 實例上，或在 ECS/EKS 中作為任務。
- QPS 影響： 這是實際執行爬取任務的地方。通過增加 Worker 實例的數量，可以顯著提高同時進行的爬取任務數量。
- 監控隊列長度： 將 Redis 佇列的長度作為 ASG 的擴展指標。當
crawler_task_queue的長度超過閾值時，自動啟動新的 Worker 實例。 - 實例類型： 考慮計算優化型 (C 系列) 或網路優化型 (R5n/C5n 系列)，因為爬蟲任務通常涉及到大量的網路請求和 CPU 解析。
6. 監控與日誌
- Amazon CloudWatch：
- 目的： 監控 AWS 服務的指標 (CPU, 記憶體, 網路 I/O, Redis 佇列長度, Aurora 讀寫 IOPS 等)，設定警報。
- QPS 影響： 及時發現瓶頸和異常，觸發自動擴展或手動介入。
- AWS CloudWatch Logs / Amazon Kinesis Data Firehose / Amazon S3 / Amazon OpenSearch Service (ELK Stack)：
- 目的： 收集所有服務（Nginx, PHP-FPM, Laravel, Worker）的日誌，並進行集中管理、分析和搜尋。
- QPS 影響： 幫助您快速定位性能問題、錯誤和異常行為。
7. 其他優化點
- 代理服務： 如果爬取目標網站需要大量代理，可以考慮在 AWS 上建立自己的代理池，或者使用第三方代理服務提供商。
- AWS Lambda + API Gateway: 對於輕量級、事件驅動的代理輪換和健康檢查，可以考慮使用 Lambda 函數。
- CDN / S3 (針對爬取到的圖片/靜態資源): 如果爬蟲會下載圖片等媒體資源，將它們直接上傳到 S3 並通過 CloudFront 分發，而不是存儲在 MySQL 或服務器本地，可以大大減輕數據庫和 API 服務的壓力。
- 應用程式優化：
- 程式碼層面： 確保 Laravel 應用程式的程式碼高效，減少不必要的數據庫查詢、N+1 問題。使用 Laravel Debugbar 在開發環境下找出這些問題。
- 緩存無處不在： 除了 Redis 緩存，考慮應用層的記憶體緩存（Laravel 的
Cache::remember）以減少對 Redis 的頻繁訪問。 - PHP 版本： 確保使用最新的 PHP 版本 (如 PHP 8.2 或更高)，它們通常有顯著的性能提升。
- OPcache： 確保 PHP 的 OPcache 已啟用並正確配置，這可以避免每次請求都重新編譯 PHP 程式碼。
部署流程簡述 (ECS/EKS 模式)
- Dockerfile： 為您的 Laravel 應用創建 Dockerfile，包含 Nginx 和 PHP-FPM（或獨立容器）。
- AWS ECR： 將 Docker 映像推送到 Amazon Elastic Container Registry (ECR)。
- ECS Cluster / EKS Cluster： 建立 ECS 或 EKS 集群。
- Task Definition / Pod Definition： 定義您的 API 服務和 Worker 服務的 Task Definition 或 Pod Definition，指定容器映像、資源限制、環境變數等。
- ECS Service / Kubernetes Deployment： 建立 ECS Service 或 Kubernetes Deployment，指定所需的 Task 數量/Pod 數量。
- Load Balancer： 將 ALB 配置為指向您的 ECS Service 或 EKS Ingress。
- Auto Scaling： 設定 ECS Service 或 Kubernetes HPA (Horizontal Pod Autoscaler) 來根據 CPU、記憶體或自定義指標自動擴展任務/Pod 數量。
- 託管數據庫/Redis： 部署 Aurora MySQL 和 ElastiCache Redis 實例。
- CI/CD： 使用 AWS CodePipeline, CodeBuild 等建立自動化 CI/CD 流水線，實現程式碼提交後自動構建、測試和部署。
挑戰與考量
- 成本： 大規模 AWS 部署會產生顯著的成本。需要仔細規劃實例類型、數量和監控，以實現成本效益。
- 複雜性： 達到 100,000 QPS 需要非常成熟的架構設計、部署和運維能力。對 AWS 服務的熟悉程度是關鍵。
- 目標網站的抗爬蟲機制： 再強大的爬蟲系統，如果目標網站有嚴格的反爬機制，也可能導致 QPS 達不到預期。代理、User-Agent 輪換、驗證碼識別等是持續的挑戰。
- 測試與調優： 需要進行嚴格的負載測試 (如使用 Locust)，並根據測試結果持續調優各個組件的配置。
實現 100,000 QPS 是一個全面的系統工程，需要不斷的迭代、測試和優化。從您的現有架構來看，已經有了不錯的基礎，接下來就是在 AWS 上實現這些組件的企業級擴展和管理。
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