高可靠爬虫数据存储需分层设计：原始数据存对象存储，结构化数据经消息队列中转，主业务库选PostgreSQL或ClickHouse；状态用Redis+数据库双写；异常数据隔离存储并提供人工干预接口；支持分区备份、schema版本管理与自动校验。
构建高可靠爬虫系统的数据存储架构，核心是解耦采集逻辑与存储逻辑、支持失败重试与断点续爬、兼顾写入吞吐与查询灵活性。不追求单点最优，而要分层设计、各司其职。
分层存储：按数据生命周期划分角色
原始数据、清洗后数据、业务数据应存于不同介质，避免互相干扰：
- 原始页面快照（Raw HTML / JSON）：存入对象存储（如 MinIO、阿里云 OSS）或带压缩的本地文件系统（按 domain + timestamp 分目录），保留完整上下文，便于复现和审计；文件名含指纹（如 URL 的 SHA256），避免重复抓取时覆盖
- 结构化中间数据（Parsed Items）：写入消息队列（如 Kafka 或 RabbitMQ）暂存，解耦解析与入库，支持削峰填谷；消费者可多实例并行入库，失败不丢数据
- 主业务库（Final Data）：选用 PostgreSQL（强一致性+JSONB+全文检索）或 ClickHouse（海量日志类数据+高速聚合），避免用 MySQL 存非结构化字段；表设计预留 version、crawl_time、update_time、status（pending/ok/failed）字段，支撑溯源与状态管理
状态持久化：让爬虫真正“记得住”自己
断点续爬和去重依赖稳定的状态存储，不能只靠内存或临时文件：
- 使用 Redis（带过期策略）管理 URL 去重集合（Redis Set）和调度队列（Sorted Set 或 List），配合 Bloom Filter 降低内存占用；对关键种子 URL，额外落库（如 PostgreSQL 的 crawl_seeds 表），记录 last_crawled、priority、depth 等
- 每个任务单元（如某分类页的翻页任务）生成唯一 task_id，其执行状态（start_time、end_time、item_count、error_msg）写入 status_log 表，方便监控大盘和自动恢复
- 禁止把状态存在 SQLite 或本地 JSON 文件——并发写入易损坏，无高可用，难横向扩展
异常数据隔离与人工介入通道
高可靠 ≠ 零错误，而是让异常可发现、可定位、可修复：
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- 建立独立的 error_item 表或 error bucket（OSS 路径），存储解析失败的 raw_id、traceback、原始响应头、截断的响应体（前 2KB）；字段加索引（如 http_status、parse_error_type）便于筛选
- 对疑似反爬响应（403/503/验证码HTML/跳转JS）单独打标并告警，不直接丢弃，留待规则优化或人工审核
- 提供轻量 Web 接口（如 Flask Admin 页面）查看失败列表、重放单条 URL、标记为已处理，减少运维成本
备份与版本演进：数据不是一次写完就结束
爬虫产出的数据会随网站改版、解析规则更新而失效，存储需支持回溯与比对：
- 结构化数据表启用时间分区（PostgreSQL 的 PARTITION BY RANGE ON crawl_time），按天/周归档，冷数据自动转储至对象存储（配合 pg_dump 或自定义导出脚本）
- 解析逻辑升级时，在 item schema 中增加 version 字段（如 "v2.1"），新旧版本共存；下游消费方按 version 路由处理逻辑，避免全量重跑
- 定期校验：用 Airflow 或 APScheduler 每日运行校验任务，比对当日入库数 vs 队列消费数、成功数 vs 异常率阈值，触发企业微信/钉钉告警
基本上就这些。不复杂但容易忽略的是——所有存储组件都要有健康检查接口，且爬虫启动时必须预检连接，失败则拒绝启动。可靠性不在代码多炫，而在每一步都默认它会坏，并提前想好怎么兜住。
