在上篇文章Golang实现简单爬虫框架（2）——单任务版爬虫中我们实现了一个简单的单任务版爬虫，对于单任务版爬虫，每次都要请求页面，然后解析数据，然后才能请求下一个页面。整个过程中，获取网页数据速度比较慢，那么我们就把获取数据模块做成并发执行。在项目的基础上，实现多任务并发版爬虫。

项目github地址：https://github.com/NovemberCh…， 回滚到相应记录食用，效果更佳。

1、项目架构

首先我们把但任务版爬虫架构中的Fetcher模块和Parser模块合并成一个Worker模块，然后并发执行Worker模块

然后得到并发版的架构图：

• 在并发版爬虫中，会同时执行多个Worker，每个Worker任务接受一个Request请求，然后请求页面解析数据，输出解析出的Requests和Item
• 因为又很多Request和Worker，所以还需要Scheduler模块，负责对请求任务的调度处理
• Engine模块接受Worker发送的Requests和Items，当前我们先把Items打印出，把解析出的Request发送给调度器
• 其中Engine和Scheduler是一个goroutine，Worker包含多个goroutine，各个模块之间都是用channel进行连接

  先放上重构后的项目文件结构：

2、Worker实现

我们从engine.go中提取下面功能作为Worker模块，同时把engine.go 更名为simple.go。修改后的simple.go文件请自行调整，或者去github项目源代码回滚查看。

engine/worker.go

package engine

import (
    "crawler/fetcher"
    "log"
)

// 输入 Request， 返回 ParseResult
func worker(request Request) (ParseResult, error) {
    log.Printf("Fetching %s\n", request.Url)
    content, err := fetcher.Fetch(request.Url)
    if err != nil {
        log.Printf("Fetch error, Url: %s %v\n", request.Url, err)
        return ParseResult{}, err
    }
    return request.ParseFunc(content), nil
}

对于每一个Worker接受一个请求，然后返回解析出的内容

3、并发引擎Concurrent实现

请大家根据架构图来看，效果会更好。

package engine

import "log"

// 并发引擎
type ConcurrendEngine struct {
   Scheduler   Scheduler    // 任务调度器
   WorkerCount int            // 任务并发数量
}

// 任务调度器
type Scheduler interface {
   Submit(request Request) // 提交任务
   ConfigMasterWorkerChan(chan Request)    // 配置初始请求任务
}

func (e *ConcurrendEngine) Run(seeds ...Request) {

   in := make(chan Request)            // scheduler的输入
   out := make(chan ParseResult)    // worker的输出
   e.Scheduler.ConfigMasterWorkerChan(in)    // 把初始请求提交给scheduler

   // 创建 goruntine
   for i := 0; i < e.WorkerCount; i++ {
      createWorker(in, out)
   }

   // engine把请求任务提交给 Scheduler
   for _, request := range seeds {
      e.Scheduler.Submit(request)
   }

   itemCount := 0
   for {
      // 接受 Worker 的解析结果
      result := <-out
      for _, item := range result.Items {
         log.Printf("Got item: #%d: %v\n", itemCount, item)
         itemCount++
      }

      // 然后把 Worker 解析出的 Request 送给 Scheduler
      for _, request := range result.Requests {
         e.Scheduler.Submit(request)
      }
   }
}

// 创建任务，调用worker，分发goroutine
func createWorker(in chan Request, out chan ParseResult) {
   go func() {
      for {
         request := <-in
         result, err := worker(request)
         if err != nil {
            continue
         }
         out <- result
      }
   }()
}

4、任务调度器Scheduler实现

scheduler/scheduler.go

package scheduler

import "crawler/engine"

type SimpleScheduler struct {
    workerChan chan engine.Request
}

func (s *SimpleScheduler) Submit(request engine.Request) {
    // 为每一个Request创建goroutine
    go func() {
        s.workerChan <- request
    }()
}

// 把初始请求发送给 Scheduler
func (s *SimpleScheduler) ConfigMasterWorkerChan(in chan engine.Request) {
    s.workerChan = in
}

5、main函数

package main

import (
    "crawler/engine"
    "crawler/scheduler"
    "crawler/zhenai/parser"
)

func main() {
    e := engine.ConcurrendEngine{    // 配置爬虫引擎
        Scheduler:   &scheduler.SimpleScheduler{},
        WorkerCount: 50,
    }
    e.Run(engine.Request{        // 配置爬虫目标信息
        Url:       "http://www.zhenai.com/zhenghun",
        ParseFunc: parser.ParseCityList,
    })
}

6、小结

本次博客我们实现一个最简单的并发版爬虫，调度器源源不断的接受任务，一旦有一个worker空闲，就给其分配任务。这样子有一个缺点，就是我们不知道我们分发出那么多worker的工作情况，对worker的控制力比较弱，所以在下次博客中会用队列来实现任务调度。

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项目的源代码已经托管到Github上，对于各个版本都有记录，欢迎大家查看，记得给个star，在此先谢谢大家了