Python多线程爬虫如何构建域名级并发控制系统【技巧】

舞夢輝影
发布: 2025-12-19 22:25:02
原创
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域名级并发控制需为每个域名独立维护计数器,通过 domain_locks 字典存储域名对应 count 和 lock,请求前调用 acquire_domain_slot 加锁检查并增减计数,确保各域名并发数不超限。

python多线程爬虫如何构建域名级并发控制系统【技巧】

Python多线程爬虫中,域名级并发控制不是简单限制总线程数,而是要确保同一域名下的请求在任意时刻不超过设定的并发上限(比如每个域名最多 2 个请求同时进行),避免被封、降低服务器压力,也更符合 robots.txt 规范。

用字典 + threading.Lock 管理各域名的活跃请求数

核心思路:为每个域名维护一个计数器,每次发请求前加锁检查并+1,请求完成后再-1。不能只靠全局线程池限流,因为不同域名会互相抢占额度。

  • 创建 domain_locks 字典,键为规范化的域名(如 example.com),值为 {'count': 0, 'lock': threading.Lock()}
  • 请求前调用 acquire_domain_slot(domain):获取对应 lock → 加锁 → 检查 count
  • 请求后必须调用 release_domain_slot(domain):加锁 → count -= 1 → 解锁(建议用 try/finally 保证释放)

统一入口封装:把域名控制逻辑“埋”进 requests 调用前

别让每个爬虫任务手动调 acquire/release —— 容易遗漏或出错。推荐封装一个安全的 safe_get(url, **kw) 函数:

  • 自动从 url 提取主域名(用 urllib.parse.urlparse + 去除 www、端口等)
  • 阻塞等待直到该域名有可用 slot(可加 timeout 避免死等)
  • 内部完成 acquire → requests.get → release 全流程
  • 返回响应对象,异常时也确保释放 slot

配合线程池使用,但池大小 ≠ 域名并发上限

threading.Thread 或 concurrent.futures.ThreadPoolExecutor 可照常使用,但注意:

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  • 线程池 size 可设稍大些(如 20),真正瓶颈由域名锁控制,这样能提升混合多域名任务的吞吐
  • 避免为每个域名起独立线程池 —— 管理复杂、资源浪费、跨池难协调
  • 若需动态调整某域名限速(如发现 429),可在 domain_locks 中扩展状态字段,如 'rate_limit': 1,并在 acquire 里做判断

补充健壮性:超时、重试与 slot 泄露防护

网络请求可能卡住或异常退出,导致 slot 占用不释放(即“泄露”)。必须预防:

  • acquire 时设置合理超时(如 10 秒),超时抛异常而非死等
  • 所有 requests 调用包在 try/except/finally 中,finally 里强制 release
  • 可加简单心跳机制:对长期无响应的 slot,记录时间戳,定期扫描清理(适合长周期爬虫)
  • 日志打点:记录哪个域名在哪个线程卡住了 slot,方便排查

基本上就这些。域名级并发控制本质是“带锁的 per-host 计数器”,不复杂但容易忽略细节。写好 safe_get 封装后,业务逻辑就能专注解析,不用操心限流。

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