分散式爬蟲涉及在不同的機器上運行多個網頁爬蟲實例，允許橫向擴展。這種方法可以通過在各個節點之間分配工作負載來潛在地提高數據收集的速度。在最近的一次實驗中，設置了一個Scrapy項目，並進行了32個並發請求，完成約1,400個請求花費了超過160秒。目標是確定分散式爬蟲是否能改善這一性能。
分散式爬蟲的設置利用了多個Digital Ocean的虛擬伺服器，並使用Redis實例管理待爬取的URL隊列。這種配置旨在通過允許每個節點從中央隊列中提取URL來簡化爬蟲過程，理論上加快整體數據收集時間。然而，即使有10個節點，性能也未超過使用異步請求的單節點Scrapy項目。
在多個節點進行爬取時，使用代理變得至關重要，以避免被目標網站封鎖。高質量、安全且道德來源的代理可以顯著提升爬蟲過程。住宅代理特別有效於繞過反機器人保護，而數據中心代理則為較不複雜的爬取任務提供高吞吐量。實施代理可以用最少的代碼完成，允許無縫集成到爬蟲工作流程中。
在運行分散式爬蟲設置後，結果顯示爬取URL所需的時間減少到約91秒，使用了19個節點。這與最初的161秒相比是一個顯著的改善。然而，管理多個節點所涉及的複雜性和成本引發了對這種方法在較簡單爬取任務中的實用性的質疑。
在分散式爬蟲實驗中出現了幾個挑戰。管理多個虛擬私人伺服器（VPS）需要自定義工具來進行部署、代碼更新和監控節點性能。此外，當Redis實例位於美國而伺服器位於英國時，地理延遲問題也出現，導致URL處理延遲。運行多個伺服器和一個Redis實例的整體成本也是一個重要考量。
實驗表明，雖然在某些條件下分散式爬蟲可以產生更快的結果，但對於較簡單的爬取任務來說，這可能不值得增加的複雜性和成本。網絡速度，而非CPU或GPU性能，通常限制了爬蟲的效率。對於需要瀏覽器自動化的項目，將工作負載分配到多台機器上可能會帶來更實質的好處。然而，管理一組瀏覽器可能會很複雜，導致許多人選擇簡化過程的API服務。
問：什麼是分散式爬蟲？
答：分散式爬蟲涉及在不同的機器上運行多個網頁爬蟲實例，以通過在各個節點之間分配工作負載來提高數據收集的速度。
問：分散式爬蟲的環境是如何設置的？
答：該設置利用了多個Digital Ocean的虛擬伺服器，並使用Redis實例管理待爬取的URL隊列，允許每個節點從中央隊列中提取URL。
問：為什麼代理在分散式爬蟲中很重要？
答：代理對於避免被目標網站封鎖至關重要。高質量、安全且道德來源的代理可以提升爬蟲過程，其中住宅代理對於繞過反機器人保護特別有效。
問：在分散式爬蟲實驗中觀察到什麼性能增益？
答：爬取URL所需的時間減少到約91秒，使用了19個節點，這是從最初的161秒顯著改善。
問：在實施分散式爬蟲過程中面臨了什麼挑戰？
答：挑戰包括管理多個虛擬私人伺服器、地理延遲問題以及運行多個伺服器和一個Redis實例的整體成本。
問：分散式爬蟲值得這樣的複雜性和成本嗎？
答：雖然在某些條件下分散式爬蟲可以產生更快的結果，但對於較簡單的爬取任務來說，這可能不值得增加的複雜性和成本。網絡速度通常限制了爬蟲的效率。
