golang实现并发爬虫二（简单调度器）

上篇文章当中实现了单任务版爬虫。

那么这篇文章就大概说下，如何在上一个版本中进行升级改造，使之成为一个多任务版本的爬虫。加快我们爬取的速度。

话不多说，先看图：

其实呢，实现方法就是加了一个scheduler的模块，所有的request都由scheduler去交给worker。

另外呢，这里的worker，也就是上文提到过的fetcher和parser的一个过程。

worker的数量由我们自己在调用engine的时候传入。

每一个worker都是一个groutine。这样可以加快抓取速度，尤其是fetcher那块的。代码如下：

func createWorker(in chan Request, out chan ParseResult) {
    go func() {
        for {
            request := <-in
            res, err := Worker(request)
            if err != nil {
                continue
            }
            out <- res
        }
    }()
}

这里的关键呢，就在于scheduler如何分配。

第一种方案是来一个request就给到workChan。

func (s *SimpleScheduler) Submit(r simple_con_engine.Request) {
    s.workChan <- r
}

但是，这种方案是不行的。

因为worker的速度太快，而这个给到workChan的速度太慢，会导致卡死。

那么，解决办法可以是每来一个request就都开一个groutine,就可以解决这个事情了。代码也就是这样了：

func (s *SimpleScheduler) Submit(r simple_con_engine.Request) {
    go func() { s.workChan <- r }()
}

scheduler做的事情也就是这样了：

这个就可以并发的去执行爬虫的任务了，通过这个scheduler的调度。

经测当workerCount为1时，其实也就相当于是单任务版爬虫为30秒爬取了2046条数据。

当workerCount为10时，这个使用了简单调度器的爬虫为30秒爬取了条数据，实际效率不止增加了10倍。

这个使用scheduler去实现简单调度器的并发版爬虫的源码可有：

有。

https://github.com/anmutu/du_crawler/tree/master/03crawler

那么，这个多任务版本的爬虫有什么缺点吗：

有。

当engine给到scheduler的每一个request的时候就会创建一个groutine,这个避免dead lock,但是就会创建无数个groutine，我们的控制力度就小了好多。