032 网络爬虫的进化：数据的洪流 (第1/2页)
　　
　　陈帆盯着屏幕上那条突兀的CPU峰值曲线，手指在键盘上停顿片刻。故障日志已经记录完毕，问题出在任务调度逻辑的一个边界判断上——当某只股票数据缺失时，程序会反复重试，最终陷入循环。他合上故障报告窗口，重新打开爬虫模块的源码。
　　
　　显示器左侧是旧版单线程采集脚本，右侧空白文档正等待写下新的架构。他的目光扫过服务器监控面板：两台机器的CPU空闲率依然稳定在百分之十五以上，内存使用不到一半。算力有了，现在缺的是把它们真正用起来的方式。
　　
　　他新建项目，命名为“MultiSource_Crawler”。第一步不是写抓取逻辑，而是搭建线程管理器。系统必须能同时处理多个网页请求，又不能让网络和数据库被瞬间冲垮。他设置了一个最多八线程的池子，每个线程独立负责一个财经网站的轮询任务，主线程则统一控制启动、暂停与异常恢复。
　　
　　第一个接入的是“新浪财经”。页面结构他已经熟记于心，股票列表页每三十秒刷新一次，行情数据嵌在表格中，需要用正则匹配提取代码、名称、最新价和成交量。他将这部分封装成独立函数，测试运行三次，均成功捕获目标字段。
　　
　　接着是“搜狐财经”。这个站点的HTML更杂乱，广告脚本多，关键数据被包裹在多层div里。他花四十分钟梳理出稳定的路径规则，并加入容错机制——如果某次解析失败，线程不会立即退出，而是记录网址并延后重试。
　　
　　第三个目标是“网易财经”。它的反爬策略稍严，连续访问五次后会出现验证码提示。他在每个请求之间加入随机间隔，从五百毫秒到两秒不等，模拟人工浏览节奏。同时，所有线程共享一组用户代理标识，避免同一IP频繁暴露。
　　
　　凌晨两点十七分，三套采集模块全部就位。他启动主控程序，八个线程依次激活。状态栏显示：“【运行中】新浪财经 - 线程1｜搜狐财经 - 线程3｜网易财经 - 线程2……”
　　
　　第一波数据开始流入。缓冲表里迅速堆积起数百条记录。他打开数据库性能监视器，观察写入速度。起初一切正常，但二十分钟后，磁盘I/O曲线突然拉高，延迟从原来的三百毫秒逐步攀升至四秒以上。
　　
　　“不对。”他低声说。
　　
　　切换到数据库后台，发现大量INSERT语句正在排队等待锁释放。进一步排查事务日志，问题浮现：三个线程可能同时提交同一只股票的数据，导致主键冲突，系统自动回滚并重试，形成连锁堵塞。
　　
　　他立即暂停所有线程，关闭爬虫进程。解决办法不能靠降低并发，那样等于放弃效率提升。他考虑了几种方案，最终决定在数据入库前加一层过滤——用内存中的哈希表暂存已接收的记录指纹，只有未重复的数据才允许进入数据库。
　　
　　他快速编写去重模块，以“股票代码+时间戳”作为唯一键值，每次新数据到达先查表比对。为防止内存溢出，他还设定了缓存上限，超出部分按先进先出原则清理。
　　
　　改完后重新部署。凌晨四点零九分，第二次启动。
　　
　　这一次，数据库压力显著下降。I/O响应恢复到毫秒级，连接池稳定维持在十二个活跃会话左右。他调出统计面板，计算单位时间内的有效入库量。
　　
　　“每小时一百七十六条。”他默念。
　　
　　相比过去手动录入或单线程抓取的每小时十来条，已是质的飞跃。他没有停下，继续优化解析规则，压缩不必要的字段读取，减少网络传输体积。清晨五点三十八分，系统连续运行六小时无中断，累计采集十万三千六百八十二条行情快照，覆盖沪深两市所有上市公司四月份的完整日线数据。
　　
　　林悦推门进来时，正看到主屏上滚动刷新的入库记录。
　　
　　“这么多？”她站在陈帆身后，声音有些发紧，“这些数据……全都能用？”
　　
　　“大部分可以。”他调出校验报告，“人工录入时期三个月才录了八千多条，误差率零点三；这批自动采集的十万条，有效率九十一以上。剩下的问题是早期OCR识别留下的脏数据，比如把‘ST长控’认成‘SＴ长空’，但这类错误有规律，能用清洗规则批量修正。”
　　
　　
　　
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