文章目录
- 1. 写在前面
- 2. 爬虫系统架构
- 3. 告警功能设计
- 3.1. 从爬虫出发
- 3.2. 从数据出发
- 4. 告警级别划分
- 5. 告警通知方式
- 6. AI助力告警功能
【作者主页】：吴秋霖
【作者介绍】：Python领域优质创作者、阿里云博客专家、华为云享专家。长期致力于Python与爬虫领域研究与开发工作！
【作者推荐】：对JS逆向感兴趣的朋友可以关注《爬虫JS逆向实战》，对分布式爬虫平台感兴趣的朋友可以关注《分布式爬虫平台搭建与开发实战》
还有未来会持续更新的验证码突防、APP逆向、Python领域等一系列文章
1. 写在前面
在搭建爬虫采集平台时，告警功能是平台内的一个关键模块，尤其在承载着众多爬虫7*24小时运行的情境下尤为重要。想象一下，平台中可能承载数百数千个爬虫任务在运行，在一个黑盒环境下的终端执行。为了确保平台的稳健性，我们需要能够即时监测爬虫的运行状态
一些做大数据、有爬虫团队的企业，内部都会有一个自研的数据采集平台！大家可以看一看招聘信息上，绝不部分你进去会参与到分布式爬虫系统的设计、开发与升级！
我作为一个在爬虫领域混迹多年的选手！可以告诉大家。逆向工程或许能够体现出你个人的实力，但建设与设计爬虫平台更多的是实际经验与综合能力
当网站页面结构发生变化、采集过程中出现新的反爬虫防护，或者其他无法预测的异常情况时，及时发现并通过告警功能进行反馈至关重要。这不仅可以提醒开发者迅速做出反应，而且有助于及时定位并处理问题，确保整个采集平台的顺利运行
2. 爬虫系统架构
我之前的文章中有对分布式爬虫平台构建的描述，在每一个企业中架构都有细微的出入，不过大框架下的功能架构都差不多，下图是我们团队最近做的一个项目，简单的画了一下爬虫那一部分的基础架构：
可以看到从数据采集到存储，整个的过程中都是有统一日志存储的。所有根据我们爬虫的架构就可以通过日志信息的反馈，按照级别进行过滤分析，摘要出重要的异常信息进行展示！
3. 告警功能设计
一般的话，我们在设计告警功能的话，会考虑从爬虫本身跟数据本身出发
3.1. 从爬虫出发
通过爬虫架构中的统一日志管理，去分析异常的日志信息，假设我们的爬虫任务都是scrapy工程部署，那么日志信息文件的话一般是会存储在运行任务的终端节点
然后对于异常相关的日志，则会拦截以后单独推送给消费端做持久化，最后告警模块的功能快速检索并分析予以展示，如下是一个示例，统计了爬虫系统近7日的一个告警概览：
因为爬虫的话，异常无非就是采集的过程中出现了异常，导致数据无法被有效的获取：
- 连接超时或异常中断
- 被反爬检测出现异常
- 网站结构或接口发现变化，数据抽取规则失效
其实还有针对资源的告警，由于这篇文章只写关于爬虫的告警，资源相关的告警这个的话我就不展开了，如下所示：
- 存储异常（数据库连接异常、存储空间不足等）
- 资源异常（CPU、内存等）
3.2. 从数据出发
数据的增长、更新以及字段的完整性校验！往往可以直观的体现出我们爬虫任务的状态。比方说我们现在有一个社交媒体的爬虫，需要实时采集更新数据用一支撑某舆情项目
但是这个论坛的数据在数据库中已经好几天没有更新了，这个时候大概率爬虫出现了问题
所以针对数据层面的监测，也是告警功能中的一个检测点。对每个信源下的数据做不定时的检测，用以反馈爬虫的功能是否还正常
如上图，我们对系统中部署的所有爬虫数据源进行不定时检测，可以看到有某些数据已经出现了更新不及时的情况
这个时候我们可以点击查看详情结合日志行为跟网站，去定位并修复我们的爬虫功能
4. 告警级别划分
这个的话，根据自身情况去设定即可。像错误级别也是可以划分为低、中、高，如数据库连接异常、组件故障、资源不足这类高级别的告警就需要及时采取行动防止数据的丢失，系统的崩溃导致所有任务的空转
5. 告警通知方式
系统内部的告警模块虽然有，但是我们开发者并不一定时刻就有时间去进行巡检！所有我们可以增设自动通知的方式，比如使用邮件、短信、即时通讯工具或者多个渠道通知的方式去通知告警消息，确保在紧急情况下管理员能够及时获悉告警信息
下面是一个发送邮件的示例代码：
import smtplib
from email.mime.text import MIMEText
from email.mime.multipart import MIMEMultipart
from email.mime.application import MIMEApplication
from email.utils import formatdate
from getpass import getpass
def send_email(subject, body, to_email, attachment_path=None):
# 邮件服务器的配置信息
smtp_server = 'smtp.example.com' # 请替换为实际的 SMTP 服务器地址
smtp_port = 587 # 请替换为实际的 SMTP 端口号
smtp_user = 'your_email@example.com' # 请替换为发件人邮箱地址
smtp_password = getpass('Enter your email password: ')
# 收件人和发件人信息
from_email = smtp_user
to_emails = [to_email]
# 构建邮件
msg = MIMEMultipart()
msg['From'] = from_email
msg['To'] = ', '.join(to_emails)
msg['Subject'] = subject
msg['Date'] = formatdate(localtime=True)
# 添加正文
msg.attach(MIMEText(body, 'plain'))
# 添加附件
if attachment_path:
with open(attachment_path, 'rb') as attachment:
part = MIMEApplication(attachment.read(), Name='attachment')
part['Content-Disposition'] = f'attachment; filename="{attachment_path}"'
msg.attach(part)
# 连接到邮件服务器并发送邮件
try:
with smtplib.SMTP(smtp_server, smtp_port) as server:
server.starttls()
server.login(smtp_user, smtp_password)
server.sendmail(from_email, to_emails, msg.as_string())
print('Email sent successfully!')
except Exception as e:
print(f'Error sending email: {e}')
if __name__ == '__main__':
subject = 'Test Email'
body = 'This is a test email sent from Python.'
to_email = 'recipient@example.com'
attachment_path = 'path/to/your/attachment.txt' # 附件的路径，如果没有附件，可设为 None
send_email(subject, body, to_email, attachment_path)
考虑不同用户和场景的需求，功能应提供灵活的配置选项，使系统适应不同的预警监控要求
6. AI助力告警功能
为什么这里要提到AI，第一个现在大模型本身就很火，已经应用到了多个行业与领域，爬虫的天花板是什么？当然是逆向跟算法，所有我们不妨更加大胆的规划一下，将AI引入爬虫系统中的告警功能可以提高系统的智能化和自动化程度，从而更有效地监控和响应异常情况
- 异常模式识别：
使用机器学习算法，训练模型来识别正常和异常模式。通过对爬虫系统运行数据的分析，可以自动识别潜在的异常行为，例如异常的请求频率、异常的响应时间 - 日志分析：
利用自然语言处理（NLP）技术分析日志信息，识别关键字、异常模式或异常趋势。这有助于更快速地定位问题，并提供更精准的告警信息 - 智能告警过滤：
使用机器学习模型过滤出真正重要的告警信息，减少误报。通过分析历史数据和上下文信息，AI可以帮助确定哪些告警是紧急的，哪些是次要的，从而更好地管理告警负担 - 自适应与自响应：
利用强化学习等技术，使系统能够根据不断变化的环境和数据进行自适应学习，不断优化告警系统的性能。自动执行一些常见的问题解决步骤，比如说咱们爬虫的速率自动调整
AI时代，就要大胆创新去尝试！为产品赋能创造无限可能～
好了，到这里又到了跟大家说再见的时候了。创作不易，帮忙点个赞再走吧。你的支持是我创作的动力，希望能带给大家更多优质的文章
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