Go分布式爬虫笔记(二十)

20 调度引擎

调度引擎目标

• 创建调度程序，接收任务并将任务存储起来
• 执行调度任务，通过一定的调度算法将任务调度到合适的 worker 中执行
• 创建指定数量的 worker，完成实际任务的处理
• 创建数据处理协程，对爬取到的数据进行进一步处理

scheduler/scheduler.go

package engine

import (
	"github.com/funbinary/go_example/example/crawler/13/collect"
	"go.uber.org/zap"
)

type ScheduleEngine struct {
	requestCh chan *collect.Request //负责接收请求
	workerCh  chan *collect.Request //负责分配任务给 worker
	WorkCount int                   //为执行任务的数量，可以灵活地去配置。
	Fetcher   collect.Fetcher
	Logger    *zap.Logger
	out       chan collect.ParseResult 负责处理爬取后的数据，完成下一步的存储操作。schedule 函数会创建调度程序，负责的是调度的核心逻辑。
	Seeds     []*collect.Request
}

func (s *ScheduleEngine) Run() {
	s.requestCh = make(chan *collect.Request)
	s.workerCh = make(chan *collect.Request)
	s.out = make(chan collect.ParseResult)
	go s.Schedule()
	// 创建指定数量的 worker，完成实际任务的处理
	// 其中
	for i := 0; i < s.WorkCount; i++ {
		go s.CreateWork()
	}
	s.HandleResult()
}

func (s *ScheduleEngine) Schedule() {
	// workerCh
	var reqQueue = s.Seeds
	go func() {
		for {
			var req *collect.Request
			var ch chan *collect.Request

			//如果任务队列 reqQueue 大于 0，意味着有爬虫任务，这时我们获取队列中第一个任务，并将其剔除出队列。

			if len(reqQueue) > 0 {
				req = reqQueue[0]
				reqQueue = reqQueue[1:]
				ch = s.workerCh
			}
			select {
			case r := <-s.requestCh:
				// 接收来自外界的请求，并将请求存储到 reqQueue 队列中
				reqQueue = append(reqQueue, r)

			case ch <- req:
				// ch <- req 会将任务发送到 workerCh 通道中，等待 worker 接收。
			}
		}
	}()

}

func (s *ScheduleEngine) CreateWork() {
	for {
		// 接收到调度器分配的任务；
		r := <-s.workerCh
		// 访问服务器
		body, err := s.Fetcher.Get(r)
		if err != nil {
			s.Logger.Error("can't fetch ",
				zap.Error(err),
			)
			continue
		}
		//解析服务器返回的数据
		result := r.ParseFunc(body, r)
		// 将返回的数据发送到 out 通道中，方便后续的处理。
		s.out <- result
	}
}

func (s *ScheduleEngine) HandleResult() {
	for {
		select {
		// 接收所有 worker 解析后的数据
		case result := <-s.out:
			// 要进一步爬取的 Requests 列表将全部发送回 s.requestCh 通道
			for _, req := range result.Requesrts {
				s.requestCh <- req
			}
			//包含了我们实际希望得到的结果，所以我们先用日志把结果打印出来
			for _, item := range result.Items {
				// todo: store
				s.Logger.Sugar().Info("get result", item)
			}
		}
	}
}

main.go

package main

import (
	"fmt"
	"github.com/funbinary/go_example/example/crawler/13/collect"
	"github.com/funbinary/go_example/example/crawler/13/engine"
	"github.com/funbinary/go_example/example/crawler/13/log"
	"github.com/funbinary/go_example/example/crawler/13/parse/doubangroup"
	"github.com/funbinary/go_example/example/crawler/13/proxy"
	"go.uber.org/zap/zapcore"

	"time"
)

// xpath
func main() {
	plugin := log.NewStdoutPlugin(zapcore.InfoLevel)
	logger := log.NewLogger(plugin)
	logger.Info("log init end")

	proxyURLs := []string{"http://127.0.0.1:10809", "http://127.0.0.1:10809"}
	p, err := proxy.RoundRobinProxySwitcher(proxyURLs...)
	if err != nil {
		logger.Error("RoundRobinProxySwitcher failed")
	}

	// douban cookie
	var seeds []*collect.Request
	for i := 0; i <= 0; i += 25 {
		str := fmt.Sprintf("https://www.douban.com/group/szsh/discussion?start=%d", i)
		seeds = append(seeds, &collect.Request{
			Url:       str,
			WaitTime:  1 * time.Second,
			Cookie:    "bid=-UXUw--yL5g; dbcl2=\"214281202:q0BBm9YC2Yg\"; __yadk_uid=jigAbrEOKiwgbAaLUt0G3yPsvehXcvrs; push_noty_num=0; push_doumail_num=0; __utmz=30149280.1665849857.1.1.utmcsr=accounts.douban.com|utmccn=(referral)|utmcmd=referral|utmcct=/; __utmv=30149280.21428; ck=SAvm; _pk_ref.100001.8cb4=%5B%22%22%2C%22%22%2C1665925405%2C%22https%3A%2F%2Faccounts.douban.com%2F%22%5D; _pk_ses.100001.8cb4=*; __utma=30149280.2072705865.1665849857.1665849857.1665925407.2; __utmc=30149280; __utmt=1; __utmb=30149280.23.5.1665925419338; _pk_id.100001.8cb4=fc1581490bf2b70c.1665849856.2.1665925421.1665849856.",
			ParseFunc: doubangroup.ParseURL,
		})
	}

	var f collect.Fetcher = &collect.BrowserFetch{
		Timeout: 3000 * time.Millisecond,
		Logger:  logger,
		Proxy:   p,
	}

	s := engine.ScheduleEngine{
		WorkCount: 5,
		Logger:    logger,
		Fetcher:   f,
		Seeds:     seeds,
	}
	s.Run()

}

通道

特性

• 我们往 nil 通道中写入数据会陷入到堵塞的状态。因此，如果 reqQueue 为空，这时 req 和 ch 都是 nil，当前协程就会陷入到堵塞的状态，直到接收到新的请求才会被唤醒。

  package main
  
  import (
  	"fmt"
  )
  
  func main() {
  	var ch chan *int
  	go func() {
  		<-ch
  	}()
  	select {
  	case ch <- nil:
  		fmt.Println("it's time")
  	}
  
  }
  //fatal error: all goroutines are asleep - deadlock!
  
  

函数选项模式

• 原由: 在实践中函数可能有几十个参数等着我们赋值，不同参数的灵活组合可能会带来不同的调度器类型。在实践中为了方便使用，开发者可能会创建非常多的 API 来满足不同场景的需要，随着参数的不断增多，这种 API 会变得越来越多，这就增加了开发者的心理负担。

  // 基本调度器
  func NewBaseSchedule() *Schedule {
    return &Schedule{
      WorkCount: 1,
      Fetcher：baseFetch,
    }
  }
  // 多worker调度器
  func NewMultiWorkSchedule(workCount int) *Schedule {
    return &Schedule{
      WorkCount: workCount,
      Fetcher：baseFetch,
    }
  }
  
  // 代理调度器
  func NewProxySchedule(proxy string) *Schedule {
    return &Schedule{
      WorkCount: 1,
      Fetcher：proxyFetch(proxy),
    }
  }
  

• 另一种使用方式就是传递一个统一的 Config 配置结构，如下所示。这种方式只需要创建单个 API，但是需要在内部对所有的变量进行判断，繁琐且不优雅。对于使用者来说，也很难确定自己需要使用哪一个字段。

  type Config struct {
    WorkCount int
    Fetcher   collect.Fetcher
    Logger    *zap.Logger
    Seeds     []*collect.Request
  }
  
  func NewSchedule(c *Config) *Schedule {
    var s = &Schedule{}
    if c.Seeds != nil {
      s.Seeds = c.Seeds
    }
    if c.Fetcher != nil {
      s.Fetcher = c.Fetcher
    }
  
    if c.Logger != nil {
      s.Logger = c.Logger
    }
    ...
    return s
  }
  

• Rob Pike 在 2014 年的一篇博客中提到了一种优雅的处理方法叫做函数式选项模式 (Functional Options)。这种模式展示了闭包函数的有趣用途，目前在很多开源库中都能看到它的身影，我们项目中使用的日志库 Zap 也使用了这种模式。

1. 我们要对 schedule 结构进行改造，把可以配置的参数放入到options 结构中：

type Schedule struct {
  requestCh chan *collect.Request
  workerCh  chan *collect.Request
  out       chan collect.ParseResult
  options
}

type options struct {
  WorkCount int
  Fetcher   collect.Fetcher
  Logger    *zap.Logger
  Seeds     []*collect.Request
}

2. 我们需要书写一系列的闭包函数，这些函数的返回值是一个参数为 options 的函数：

type Option func(opts *options)

func WithLogger(logger *zap.Logger) Option {
  return func(opts *options) {
    opts.Logger = logger
  }
}
func WithFetcher(fetcher collect.Fetcher) Option {
  return func(opts *options) {
    opts.Fetcher = fetcher
  }
}

func WithWorkCount(workCount int) Option {
  return func(opts *options) {
    opts.WorkCount = workCount
  }
}

func WithSeeds(seed []*collect.Request) Option {
  return func(opts *options) {
    opts.Seeds = seed
  }
}

3. 创建一个生成 schedule 的新函数，函数参数为 Option 的可变参数列表。defaultOptions 为默认的 Option，代表默认的参数列表，然后循环遍历可变函数参数列表并执行。

func NewSchedule(opts ...Option) *Schedule {
  options := defaultOptions
  for _, opt := range opts {
    opt(&options)
  }
  s := &Schedule{}
  s.options = options
  return s
}

4. 在 main 函数中调用 NewSchedule。让我们来看看函数式选项模式的效果：

func main(){
  s := engine.NewSchedule(
      engine.WithFetcher(f),
      engine.WithLogger(logger),
      engine.WithWorkCount(5),
      engine.WithSeeds(seeds),
    )
  s.Run()
}

函数式选项模式的好处

• API 具有可扩展性，高度可配置化，新增参数不会破坏现有代码；
• 参数列表非常简洁，并且可以使用默认的参数；
• option 函数使参数的含义非常清晰，易于开发者理解和使用；
• 如果将 options 结构中的参数设置为小写，还可以限制这些参数的权限，防止这些参数在 package 外部使用。

通道底层原理

通道的实现并没有想象中复杂。它利用互斥锁实现了并发安全，只不过 Go 运行时为我们屏蔽了底层的细节。通道包括两种类型，一种是无缓冲的通道，另一种是带缓冲区的通道。通道的结构如下：

​​

可以看到，通道中包含了数据的类型、大小、数量，堵塞协程队列，以及用于缓存区的诸多字段。

无缓冲区的通道

通道需要有多个协程分别完成读和写的功能，这样才能保证数据传输是顺畅的。对于无缓冲区的通道来说，如果有一个协程正在将数据写入通道，但是当前没有协程读取数据，那么写入协程将立即陷入到休眠状态。写入协程堵塞之前协程会被封装到 sudog 结构中，并存储到写入的堵塞队列 sendq 中，之后协程陷入休眠。

之前我们介绍过，协程的堵塞是位于用户态的，协程切换时，运行时会保存当前协程的状态、并调用 gopark 函数切换到 g0 完成新一轮的调度。如果之后有协程读取数据，那么读取协程会立即读取 sendq 队列中第一个等待的协程，并将该协程对应的元素拷贝到读取协程中，同时调用 goready 唤醒写入协程，将写入协程放入到可运行队列中等待被调度器调度。

​​

带缓冲区的通道

而对于带缓冲区的通道来说，假设缓存队列的数量为 N，那么如果写入的数据量不大于 N，写入协程就不会陷入到休眠状态，所有数据都会存储在缓冲队列中。

缓冲队列可以在一定程度上削峰填谷，加快处理速度。但是如果写入速度始终大于读取数据，那么缓冲区迟早也有写满的时候，到时候仍然会陷入堵塞，只是延迟了问题的暴露并带来内存的浪费。因此缓冲区的容量不可以过大，我们可以根据实际情况给出一个经验值。例如上面的爬虫案例中，我们就可以给接收任务的 requestCh 通道加上缓存区，先将缓存区设置为 500，这样就不会频繁堵塞住调度器了。

对于有缓存的通道，存储在 buf 中的数据虽然是线性的数组，但是这些数组和序号 recvx、recvq 模拟了一个环形队列。recvx 可以定位到 buf 是从哪个位置读取的通道中的元素，而 sendx 则能够找到写入时放入 buf 的位置，这样做主要是为了再次利用已经使用过的空间。从 recvx 到 sendx 的距离 qcount 就是通道队列中的元素数量。

​​

Select 机制的底层原理

原由: 受到通道特性的限制，如果单个通道被堵塞，协程就无法继续执行了。

那有没有一种机制可以像网络中的多路复用一样，监听多个通道，使后续处理协程能够及时地运行？

其实就和网络中把 select 用于 Socket 的多路复用机制一样，Go 中也可以用 select 语句实现这样的多路复用机制。

select 语句中的每一个 case 都对应着一个待处理的读取或写入通道。

举个简单实用的例子，下面的程序如果 800 毫秒之后也接受不到通道 c 中的数据，定时器 time.After 就会接收到数据，从而打印 timeout。

select {
  case <-c:
    fmt.Println("random 01")
  case <-time.After(800 * time.Millisecond):
    fmt.Println("timeout")
  }

Select 底层调用了 selectgo 函数，它的工作可以分为三个部分：

• 第一部分涉及到遍历。

  • selectgo 首先循环查找当前准备就绪的通道，如果能够找到，则正常进行后续处理。
    在具体的实现方式上，由于 select 内部的 scases 数组存储了所有需要管理的通道，所以很容易想到循环遍历 scases ，最终找到可用的通道。
  • 不过这可能导致一个问题，那就是如果前面的通道始终有数据，后面的通道将永远得不到执行的机会。
    为了解决这一问题，Go 语言为 select 加入了随机性，会利用洗牌算法随机打散数组顺序，保证了所有通道都有执行的机会。

• 第二部分涉及到协程的休眠。如果 select 找不到准备就绪的通道，这时和单个协程的堵塞一样，它会将当前协程放入到所有通道的等待队列中，并陷入到休眠状态。

• 第三部分涉及到协程的唤醒。如果有任意一个通道准备就绪，当前的协程将会被唤醒，并到准备就绪的 case 处继续执行。
  要注意的一点是，最后 selectgo 会将 sudog 结构体从其他通道的等待队列中移出，因为当前协程已经能够正常运行，不再需要被其他通道唤醒了。

思考题

在我们的课程中，schedule 函数其实有一个 bug，您能看出来吗？你觉得可以用什么方式找出这样的 Bug？

会丢失发给worker的任务。 case r := <-s.requestCh:的情况下，如果req不是nil，应该把req再添加到reqQueue头部

「此文章为4月Day4学习笔记，内容来源于极客时间《Go分布式爬虫实战》，强烈推荐该课程！/推荐该课程」文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-412189.html

到了这里，关于Go分布式爬虫笔记(二十)的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！