亿牛云爬虫专家

本文讲述了作者构建新闻信息挖掘系统的过程，从最初的简单网页保存到后来的结构化元数据索引，实现了新闻网页的快速检索和分析。项目最终转变为一个“时间归档系统”，保存网页的同时支持新闻演化分析。

采集项目中遇到的分布式数据同步问题，通过实施一致性、去重和冲突解决，成功解决了数据重复和同步延迟问题，提高了系统稳定性。时间戳哈希保证一致性，URL归一化和布隆过滤器确保去重，分布式锁解决写入冲突

比较了Python和Node.js在异步IO和协程方面的性能，发现Node.js在处理大规模请求时速度更快，而Python则更稳定。建议根据具体场景选择合适的语言，并强调了系统设计在性能优化中的重要性

本文介绍了五种提升爬虫稳定性的架构设计：限速调度器、智能代理切换、分布式任务调度、异常自愈机制和动态心跳监测。提供了一个异步爬虫模板，并强调了稳定性的重要性。

本文介绍了一个金融业务中实时行情推送系统，包括触发层、采集层、缓冲层、入库层和推送层，旨在实现秒级数据更新与推送。系统确保低延迟和高并发，适用于行情推送、金融交易风控等场景。

本文讨论了作者在大规模爬虫项目中遇到的挑战，并分享了通过Kubernetes和HPA实现自动伸缩、代理隔离和Redis队列，解决了任务堆积、高失败率和成本失控问题。

本文介绍了结合爬虫技术和大型语言模型（LLM）的学术文献检索助手，通过爬取、清洗、向量化存储和RAG检索增强，为用户提供精准、高效的学术论文摘要。提高了检索效率和准确性。

介绍了一个将单机Playwright爬虫演进为集群化方案的项目，旨在解决数据产品中的稳定性、数据抓取和规模化问题。逐步实现从单机到分布式的数据抓取，并记录关键实现和代码。

强调了爬虫开发中“可控性”的重要性，提出了五个关键点：IP管理、请求节奏、用户模拟、异常重试和任务调度，以提升爬虫的稳定性和可靠性。文章建议根据项目规模和需求选择合适的策略，实现长期可维护的爬虫项目。