分布式内容采集系统
这是一套自主开发的内容聚合系统，用于小说章节内容的分布式采集与存储。系统基于 RabbitMQ 构建异步任务队列，实现高并发采集与数据校验，支撑大规模内容聚合场景。
项目背景
内容平台需要聚合大量小说资源，人工采集效率低、成本高。我们设计这套分布式采集系统，实现自动化、高并发、可扩展的内容采集能力。
系统架构
采用经典的生产者-消费者模型：
- 生产者：根据采集规则生成任务，推送到 RabbitMQ 队列
- 消费者：多个 Worker 节点并发消费任务，执行采集逻辑
- 存储层：采集结果写入 MySQL，支持后续检索与分析
- 调度层：基于任务优先级与负载均衡策略，分配任务到不同 Worker
核心技术实现
1. 分布式任务调度
基于 RabbitMQ 构建任务队列，支持：
- 任务分发：生产者将采集任务推送到队列，消费者自动拉取执行
- 负载均衡：多个 Worker 节点并发消费，自动平衡负载
- 优先级队列：高优先级任务（如热门小说）优先处理
2. 异步数据采集
采集流程异步执行，不阻塞主线程：
- 解析目标网站结构，提取章节列表
- 逐章采集内容，处理反爬机制（IP 代理、请求频率控制）
- 内容清洗与格式化（去除广告、HTML 标签）
- 写入数据库，记录采集状态
3. 数据校验与自动修复
采集过程中可能出现内容缺失、乱码、章节错乱等问题。系统内置数据校验机制：
- 完整性校验：检查章节数是否完整，内容长度是否异常
- 格式校验：检测乱码、特殊字符、HTML 残留
- 自动修复：对异常数据重新采集或从备用源补全
数据完整率达 90% 以上。
4. 采集效率优化
- 并发控制：根据目标网站承受能力，动态调整并发数
- IP 代理池：集成代理 IP 池，避免单 IP 被封
- 请求优化：复用 HTTP 连接，减少握手开销
采集效率达 2000 章/小时。
项目规模
- 存储数据：80GB+
- 采集效率：2000 章/小时
- 数据修复成功率：90%+
项目成果
- 实现分布式采集架构，支持水平扩展 Worker 节点
- 异步任务队列提升采集并发能力，效率达 2000 章/小时
- 数据校验与自动修复机制保障数据质量
技术栈
Node.js 12.x, RabbitMQ 3.x, MySQL 5.7, 代理 IP 池