针对爬取百万级别商品的情况，需要考虑到以下方面：
- 爬虫技术选择
为了保证爬虫的效率和稳定性，建议采用多线程或者分布式爬虫技术。多线程爬虫可以利用CPU多核的优势，同时开启多个线程进行爬取；而分布式爬虫则可以将任务分配到多台机器上进行并行处理，提高爬虫效率。同时，为了避免被反爬虫机制识别，可以考虑使用代理IP池等技术。
- 数据存储
考虑到数据量巨大，需要选择高效、稳定的数据库进行存储。常见的数据库有MySQL、MongoDB等。为了加快数据存储速度，可以考虑采用批量插入等技术。
- 爬虫流程设计
爬虫的流程设计需要考虑到如何高效地获取商品信息、如何解析页面数据、如何进行数据存储等问题。具体流程如下：
- 获取商品列表页信息：通过分析网站的URL规律和参数，构造出相应的URL地址，并通过爬虫技术获取商品列表页的HTML页面。
- 解析页面数据：通过解析HTML页面的DOM结构，提取出商品的相关信息，如商品名称、价格、销量、评价等。
- 存储数据：将提取出来的商品信息存储到数据库中。
- 翻页操作：由于商品数量巨大，需要进行翻页操作获取全部商品信息。可以通过分析网站的翻页规则，构造出相应的URL地址，然后继续爬取。
- 反爬虫机制处理
为了避免被网站的反爬虫机制识别，需要采取一些措施进行处理。具体措施如下：
- 使用随机的User-Agent头信息；
- 使用代理IP池，避免在短时间内多次请求同一个IP地址；
- 使用验证码识别技术，自动识别网站的验证码；
- 控制爬虫的访问速度，避免在短时间内发送大量的请求。
综上所述，爬取百万级别商品需要考虑到多个方面，包括爬虫技术选择、数据存储、爬虫流程设计和反爬虫机制处理等。通过合理的技术选择和流程设计，可以提高爬虫的效率和稳定性，实现高效、稳定地获取海量商品信息。
