一句话答案：
因为在分布式系统里，“请求成功”并不等于“数据成功”，而大多数爬虫系统，只验证了前者。
我见过太多分布式采集系统，日志全绿、监控正常、代理稳定，最后却在数据分析阶段被发现：
- 某些时间段是空的
- 某些城市、某些关键词长期“没数据”
- 重跑也抓不回来
而系统本身，从头到尾没有报过一次错。
下面我用一次真实的工程事故，讲清楚这件事。
你是不是也遇到过类似情况？
先对号入座一下
- 用了分布式、多节点、多进程
- 上了代理 IP（甚至是付费代理）
- 请求成功率 95%+
- 线上跑得很稳
但你从来没认真回答过一个问题：
“这些成功请求，真的拿到了你想要的数据吗？”
我们当时，恰恰就忽略了这一点。
事故背景：一切看起来都很正常
这是一个分布式舆情采集系统：
- 多节点部署
- Redis 任务队列
- 多进程并发
- 全量使用代理 IP
- 采集新闻站点 + 社交平台热点
监控层面：
- 节点在线
- 代理连通率正常
- 请求 200 比例极高
从工程师视角看，这是一个“状态完美”的系统。
直到有一天，业务同学问了一句：
“为什么凌晨 3 点到 4 点，热点数量明显少了一截？”
第一反应，几乎一定是错的
当时我们排查的顺序，非常“工程师直觉”：
- 是不是代理 IP 不稳定？
- 是不是目标站点临时加强反爬？
- 是不是网络抖动？
然后做了三件常见操作：
- 扩大代理池
- 增加超时
- 提高并发
结果很尴尬：
系统更忙了，但数据还是没回来。
真正的问题：分布式系统里的“假成功”
请求 200，并不代表你拿到了内容
这是最致命、也最常被忽略的一点。
我们当时的判断逻辑，非常简单：
if response.status_code == 200:
save(response.text)
但复盘时发现，大量请求虽然返回 200，但实际内容是：
- 风控提示页
- 降级模板页
- 空结构 HTML
在代理 IP 场景下，这种情况非常普遍。
代理IP带来的，不只是“换出口”
很多人低估了代理IP的副作用。
同一个 URL：
- IP A：返回完整正文
- IP B：返回简化页面
- IP C：返回空壳 HTML
但如果你的系统：
- 不校验内容结构
- 只看状态码
那在分布式环境里，这些问题会被平均掉、淹没掉。
分布式队列：消费了 ≠ 完成了
我们当时的模型是：
- 任务从队列取出
- 请求结束
- 就认为任务完成
但实际上：
- 数据是否有效
- 是否成功入库
- 是否需要重试
全都没人负责。
问题代码长什么样？
这段代码，本身没有 bug，但设计层面就是错的：
import requests
def fetch(url, proxies):
resp = requests.get(url, proxies=proxies, timeout=10)
if resp.status_code == 200:
return resp.text
return None
问题不在“能不能跑”，而在于：
它无法区分“成功请求”和“成功数据”。
那正确的工程思路是什么？
一句话总结：
让数据丢失“可感知”。
先判断：你抓到的是不是你要的东西
def is_valid_content(html):
if html is None:
return False
# 示例：根据实际页面结构调整
if "正文" not in html and "article" not in html:
return False
return True
数据无效，任务必须回流
def handle_task(url, proxies, retry_queue):
html = fetch(url, proxies)
if not is_valid_content(html):
# 内容异常，回流队列
retry_queue.put(url)
return False
save_to_db(html)
return True
这一步非常关键：
- 请求失败可以接受
- 无声失败不可以
代理IP的正确使用方式
proxies = {
"http": "http://用户名:密码@域名:端口",
"https": "http://用户名:密码@域名:端口"
}
# 示例（请替换为真实亿牛云信息）
# 域名：proxy.16yun.cn
# 端口：8000
# 用户名：your_username
# 密码：your_password
重点不是“我用了代理”，而是：
代理 + 校验 + 可回滚机制，是一整套设计。
事故之后，我们学到的三件事
- 日志全绿，不代表系统可信
- 分布式系统，天生会吞掉一部分真相
- 采集系统的稳定性，本质是“对失败的感知能力”
最后总结一句
如果你的分布式爬虫：
- 很少报错
- 很少重试
- 数据却偶尔“怪怪的”
那你要警惕的，可能不是性能问题，而是：
你的系统，正在非常安静地丢数据。
