高并发爬虫核心是异步+分布式+限流：用asyncio+aiohttp实现单线程高并发，redis/kafka做任务分发，模块化反爬中间件应对风控，并通过prometheus监控自动降级。
核心思路：异步 + 分布式 + 限流
高并发爬虫不是单纯堆线程或进程，关键在于让 I/O 等待时间被充分利用。Python 中最有效的路径是基于 asyncio + aiohttp 构建异步请求层，配合任务分发、状态管理与反爬适配，再通过分布式扩展突破单机瓶颈。
异步引擎：用 aiohttp 替代 requests
requests 是同步阻塞的，每发起一个请求就卡住当前线程；aiohttp 基于 asyncio，可单线程并发数千连接。注意三点：
- 所有网络操作（包括 DNS 解析）需走 async/await，避免在协程中调用 time.sleep() 或 requests.get()
- 复用 ClientSession 实例，不要每次请求都新建，否则失去连接池优化效果
- 设置合理的 timeout（如
timeout=aiohttp.ClientTimeout(total=10)），防止个别请求拖垮整批任务
任务调度：用 Redis 或 Kafka 做中央队列
单机 asyncio 能跑 500–2000 QPS，但受限于带宽、目标服务器限制和本地资源。要横向扩展，必须解耦“生产”和“消费”：
- 使用 Redis 的 List 或 Sorted Set 存储待抓 URL（支持去重、优先级、延迟入队）
- 多个爬虫 worker（可部署在不同机器）监听同一队列，用
BRPOP或ZPOPMIN拿任务 - 成功后写入结果到 Redis Hash 或直接推到 Kafka Topic，供下游清洗/存储服务消费
反爬与稳定性：中间件化处理逻辑
高频请求必然触发风控，不能靠“加 delay”硬扛。应把应对策略模块化、可插拔：
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- UA、Cookie、Referer、Headers 动态轮换：从本地池或第三方服务（如芝麻代理）获取，按域名隔离缓存
- 请求前做指纹校验（如检查页面是否存在
class="verify"），命中即暂停该 IP/账号并切换 - 对返回状态码 429、503、内容含“验证码”等信号，自动降频、切代理、或触发滑块识别流程（接入打码平台 API）
监控与降级：别让异常拖垮整个系统
高并发下小问题会被放大。必须有实时反馈和熔断机制：
- 用 Prometheus + Grafana 监控关键指标：每秒请求数、失败率、平均响应时间、Redis 队列长度
- 当某域名错误率 >30% 或平均延时翻倍，自动暂停该种子任务 5 分钟
- 所有 worker 启动时上报心跳，主控端定期扫描离线节点，重新分配其未完成任务
不复杂但容易忽略
真正决定高并发爬虫成败的，往往不是并发数本身，而是请求是否“有效”、失败是否“可控”、扩容是否“无感”。从 asyncio 入手，用 Redis 统一调度，把反爬逻辑做成可配置中间件，再配上轻量监控——这套组合能稳定支撑日均千万级页面抓取，且便于后续加规则、换代理、切模型。
