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Go
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Go
// crawler.go — BFS crawl loop, URL scheduling, and site-info updating.
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// crawler 包的主逻辑：BFS 爬取循环、URL 调度算法、网站元信息更新。
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package crawler
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import (
|
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"bytes" // 字节缓冲（构造 HTTP POST 请求体）
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"context" // context 超时控制
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"encoding/json" // JSON 序列化（发送关键词数据到收获服务）
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"fmt" // 格式化（构造目标地址）
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"hash/fnv" // FNV 哈希（内容变化检测）
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||
"log" // 日志输出
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"math" // 数学运算（指数衰减、质量评分）
|
||
"math/rand" // 随机数（加权采样、队列打乱）
|
||
"net/http" // HTTP 客户端（POST 数据到收获服务）
|
||
"net/url" // URL 解析
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"strings" // 字符串操作
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||
"sync" // 互斥锁（保护并发收集结果）
|
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"sync/atomic" // 原子操作（计数器，无锁并发更新）
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"time" // 时间戳
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|
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"sese-engine/analyzer" // 文本分析和关键词提取
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||
"sese-engine/config" // 全局配置常量
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"sese-engine/parser" // HTML 解析（提取标题、正文、链接）
|
||
"sese-engine/storage" // 持久化存储
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)
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||
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// Stats 存放爬虫实时统计计数器（使用 atomic 原子读取）。
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type Stats struct {
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||
VisitedURLs int64 // 已访问的 URL 总数（含失败）
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||
SuccessURLs int64 // 成功抓取（HTTP 200）的 URL 数
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KeywordsFetched int64 // 累计提取的关键词总数
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}
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// 熔断器状态（用 atomic int32 代替 mutex，避免持有锁时的慢 I/O）。
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const (
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circuitClosed int32 = iota // 正常：所有请求都发往 harvester
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||
circuitOpen // 断开：连续失败 N 次后，冷却时间内跳过所有请求
|
||
circuitHalfOpen // 半开：冷却结束，尝试放行一次请求试探
|
||
)
|
||
|
||
const (
|
||
circuitFailureThreshold = 5 // 连续失败多少次后触发熔断
|
||
circuitCooldownSeconds = 30 // 熔断持续时间（秒）
|
||
)
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||
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// Priority Worker 配置
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const (
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priorityMaxWorkers = 50 // Priority 独立 goroutine 上限（突破主 workers）
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||
priorityQueueSize = 100 // Priority 任务队列缓冲大小
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||
)
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||
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||
// Crawler 编排整个 BFS 爬取流程。
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type Crawler struct {
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fetcher *Fetcher // HTTP 抓取器（含 robots.txt 和限流）
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db *storage.DB // 持久化数据库
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analyzer *analyzer.Analyzer // 分词和关键词分析
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prosperMap map[string]float64 // 域名 → 反向链接繁荣值（来自 info 模块，越大越"有价值"）
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||
stats Stats // 原子计数器
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// visited 记录已访问的 URL 集合（跨 epoch 持久，启动时从 DB 预热）
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||
visited map[string]bool
|
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visitedMu sync.RWMutex // 保护 visited 的并发读写
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||
|
||
// 熔断器（全用 atomic，无 mutex，无慢 I/O 时持有锁的风险）
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||
circuitState int32 // circuitClosed | circuitOpen | circuitHalfOpen
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||
circuitFailures int32 // 连续失败计数（atomic）
|
||
circuitExpiry int64 // 熔断/半开截止 Unix 时间戳（秒）
|
||
|
||
// 运行时活跃线程计数（atomic，每轮 epoch 自动归零前重新开始计数）
|
||
activeWorkers int64
|
||
|
||
// ---- Priority Worker（独立 goroutine，不受主 workers 限制）----
|
||
priorityCh chan string // Priority URL 任务队列
|
||
prioritySem chan struct{} // Priority 信号量（上限 priorityMaxWorkers）
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||
priorityWg sync.WaitGroup // 等待所有 Priority goroutine 结束
|
||
priorityMu sync.RWMutex // 保护 priorityStats
|
||
priorityStats struct {
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||
pending int64 // 待处理的 Priority URL 数量（入队但未开始）
|
||
active int64 // 正在处理的 Priority URL 数量
|
||
}
|
||
|
||
// ---- Priority 子链接优先队列（来自 priority worker 的子链接会优先爬取）----
|
||
priorityChildrenMu sync.Mutex
|
||
priorityChildren []string // Priority URL 产生的子链接（优先处理）
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||
}
|
||
|
||
// 全局活跃线程计数器（跨包可读，无需持有 Crawler 引用）
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||
var globalActiveWorkers int64
|
||
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||
// ActiveWorkers 返回当前正在运行的爬虫 goroutine 数量。
|
||
// 也可通过包级函数 GlobalActiveWorkers() 读取（供 search 等外部包使用）。
|
||
func (c *Crawler) ActiveWorkers() int64 {
|
||
return atomic.LoadInt64(&c.activeWorkers)
|
||
}
|
||
|
||
// GlobalActiveWorkers 返回当前全局活跃爬虫 goroutine 数量（包级，外部包可直接调用）。
|
||
func GlobalActiveWorkers() int64 {
|
||
return atomic.LoadInt64(&globalActiveWorkers)
|
||
}
|
||
|
||
// 全局 Priority Status 快照（跨 Crawler 实例共享，用于外部监控）
|
||
var globalPriorityStatus struct {
|
||
pending int64
|
||
active int64
|
||
}
|
||
|
||
// GlobalPriorityStatus 返回当前全局 Priority Worker 状态。
|
||
func GlobalPriorityStatus() map[string]interface{} {
|
||
return map[string]interface{}{
|
||
"pending": atomic.LoadInt64(&globalPriorityStatus.pending),
|
||
"active": atomic.LoadInt64(&globalPriorityStatus.active),
|
||
"max_workers": priorityMaxWorkers,
|
||
"children_queue": atomic.LoadInt64(&globalPriorityChildren),
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
// 全局 Priority 子链接队列长度（跨 Crawler 实例共享）
|
||
var globalPriorityChildren int64
|
||
|
||
// IncrementPriorityChildren 增加 priorityChildren 计数。
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||
func IncrementPriorityChildren(n int64) {
|
||
atomic.AddInt64(&globalPriorityChildren, n)
|
||
}
|
||
|
||
// DecrementPriorityChildren 减少 priorityChildren 计数。
|
||
func DecrementPriorityChildren(n int64) {
|
||
atomic.AddInt64(&globalPriorityChildren, -n)
|
||
}
|
||
|
||
// New 创建一个 Crawler 实例。
|
||
// prosperMap 由 info 模块加载，传入域名繁荣值用于调度优先级计算。
|
||
func New(db *storage.DB, a *analyzer.Analyzer, prosperMap map[string]float64) *Crawler {
|
||
c := &Crawler{
|
||
fetcher: NewFetcher(config.SpiderName(), time.Duration(config.CrawlerCooldown())*time.Second),
|
||
db: db,
|
||
analyzer: a,
|
||
prosperMap: prosperMap,
|
||
visited: make(map[string]bool),
|
||
priorityCh: make(chan string, priorityQueueSize),
|
||
prioritySem: make(chan struct{}, priorityMaxWorkers),
|
||
}
|
||
// 启动 Priority Worker（独立 goroutine，不受主 workers 限制）
|
||
go c.runPriorityWorker()
|
||
// 启动时从 gate bucket 预热已爬取的 URL 集合（程序重启后不会重复爬取）
|
||
c.warmVisited()
|
||
return c
|
||
}
|
||
|
||
// warmVisited 从 DB 的 gate bucket 加载所有已缓存的 URL 到 visited set。
|
||
// 超过 RecrawlMaxAge 的 URL 不加入 visited，使其可以被重新爬取。
|
||
func (c *Crawler) warmVisited() {
|
||
count := 0
|
||
expired := 0
|
||
maxAge := int64(config.RecrawlMaxAge())
|
||
now := time.Now().Unix()
|
||
_ = c.db.ForEachSnippet(func(u string, entry *storage.SnippetEntry) error {
|
||
if now-entry.Timestamp < maxAge {
|
||
c.visited[u] = true // 未过期，仍然跳过
|
||
count++
|
||
} else {
|
||
expired++
|
||
}
|
||
return nil
|
||
})
|
||
log.Printf("[crawler] visited set warmed: %d active, %d expired (eligible for recrawl)", count, expired)
|
||
}
|
||
|
||
// startRecrawlTicker 启动后台定时任务，定期扫描并释放过期 URL 回到候选池。
|
||
// 已过期的 URL 从 visited map 中移除，使其可以在后续 BFS 轮次中被重新发现和爬取。
|
||
func (c *Crawler) startRecrawlTicker() {
|
||
interval := config.RecrawlCheckInterval()
|
||
if interval <= 0 {
|
||
return // 未配置或禁用
|
||
}
|
||
go func() {
|
||
ticker := time.NewTicker(time.Duration(interval) * time.Second)
|
||
defer ticker.Stop()
|
||
for range ticker.C {
|
||
maxAge := int64(config.RecrawlMaxAge())
|
||
batchSize := config.RecrawlBatchSize()
|
||
now := time.Now().Unix()
|
||
removed := 0
|
||
|
||
c.visitedMu.Lock()
|
||
_ = c.db.ForEachSnippet(func(u string, entry *storage.SnippetEntry) error {
|
||
if removed >= batchSize {
|
||
return fmt.Errorf("batch full") // 提前终止遍历
|
||
}
|
||
if now-entry.Timestamp >= maxAge && c.visited[u] {
|
||
delete(c.visited, u)
|
||
removed++
|
||
}
|
||
return nil
|
||
})
|
||
c.visitedMu.Unlock()
|
||
|
||
if removed > 0 {
|
||
log.Printf("[crawler] recrawl ticker: released %d expired URLs back to pool", removed)
|
||
}
|
||
}
|
||
}()
|
||
}
|
||
|
||
// markVisited 将 URL 标记为已访问（线程安全）。
|
||
func (c *Crawler) markVisited(url string) {
|
||
c.visitedMu.Lock()
|
||
c.visited[url] = true
|
||
c.visitedMu.Unlock()
|
||
}
|
||
|
||
// ---- Priority Worker（突破 workers 上限，立即爬取高优先级 URL）----
|
||
|
||
// runPriorityWorker 独立处理高优先级 URL，不受主 workers 限制。
|
||
// 当用户插入 Priority URL 时，立即触发爬取（不等待 epoch 调度）。
|
||
func (c *Crawler) runPriorityWorker() {
|
||
for url := range c.priorityCh {
|
||
c.prioritySem <- struct{}{} // 获取令牌（阻塞直到有空闲槽位）
|
||
c.priorityMu.Lock()
|
||
c.priorityStats.active++
|
||
c.priorityStats.pending--
|
||
c.priorityMu.Unlock()
|
||
atomic.AddInt64(&globalPriorityStatus.pending, -1)
|
||
atomic.AddInt64(&globalPriorityStatus.active, 1)
|
||
|
||
c.priorityWg.Add(1)
|
||
go func(rawURL string) {
|
||
defer c.priorityWg.Done()
|
||
defer func() { <-c.prioritySem }() // 释放令牌
|
||
defer func() {
|
||
c.priorityMu.Lock()
|
||
c.priorityStats.active--
|
||
c.priorityMu.Unlock()
|
||
atomic.AddInt64(&globalPriorityStatus.active, -1)
|
||
}()
|
||
|
||
// 关键：强制移除 visited 标记（即使未过期也要重新爬取）
|
||
c.visitedMu.Lock()
|
||
delete(c.visited, rawURL)
|
||
c.visitedMu.Unlock()
|
||
|
||
log.Printf("[crawler] priority crawl started: %s", rawURL)
|
||
|
||
// 直接调用 visitURL，绕过队列调度
|
||
hrefs := c.visitURL(rawURL)
|
||
|
||
// 将子链接加入优先队列（保持优先级）
|
||
if len(hrefs) > 0 {
|
||
c.priorityChildrenMu.Lock()
|
||
for _, child := range hrefs {
|
||
if !c.isVisited(child) {
|
||
c.priorityChildren = append(c.priorityChildren, child)
|
||
}
|
||
}
|
||
IncrementPriorityChildren(int64(len(hrefs)))
|
||
c.priorityChildrenMu.Unlock()
|
||
}
|
||
|
||
log.Printf("[crawler] priority crawl done: %s (%d child links)", rawURL, len(hrefs))
|
||
|
||
// 清理已访问的 priority URL（防止重复爬取）
|
||
_ = c.db.RemovePriorityURL(rawURL)
|
||
}(url)
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
// TriggerPriorityCrawl 立即触发高优先级爬取（突破 workers 上限）。
|
||
// 适合用户手动插入 URL 时立即响应。
|
||
func (c *Crawler) TriggerPriorityCrawl(url string) {
|
||
select {
|
||
case c.priorityCh <- url:
|
||
c.priorityMu.Lock()
|
||
c.priorityStats.pending++
|
||
c.priorityMu.Unlock()
|
||
atomic.AddInt64(&globalPriorityStatus.pending, 1)
|
||
log.Printf("[crawler] priority crawl triggered: %s", url)
|
||
default:
|
||
// 队列满了，降级到正常处理
|
||
log.Printf("[crawler] priority queue full, deferring to normal: %s", url)
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
// GetPriorityStatus 返回 Priority Worker 的实时状态。
|
||
func (c *Crawler) GetPriorityStatus() map[string]interface{} {
|
||
c.priorityMu.RLock()
|
||
defer c.priorityMu.RUnlock()
|
||
return map[string]interface{}{
|
||
"pending": c.priorityStats.pending,
|
||
"active": c.priorityStats.active,
|
||
"max_workers": priorityMaxWorkers,
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
// isVisited 检查 URL 是否已访问（线程安全）。
|
||
func (c *Crawler) isVisited(url string) bool {
|
||
c.visitedMu.RLock()
|
||
v := c.visited[url]
|
||
c.visitedMu.RUnlock()
|
||
return v
|
||
}
|
||
|
||
// fetchAndApplyPriorityURLs 从数据库读取用户插入的 priority URLs，
|
||
// 将未访问的插入队列前端（prepend），已爬取的条目从存储中清除。
|
||
// 返回本次插入队列的 URL 数量。
|
||
func (c *Crawler) fetchAndApplyPriorityURLs(queue *[]string) int {
|
||
entries, err := c.db.GetPriorityURLs()
|
||
if err != nil || len(entries) == 0 {
|
||
return 0
|
||
}
|
||
|
||
added := 0
|
||
for _, e := range entries {
|
||
if c.isVisited(e.URL) {
|
||
_ = c.db.RemovePriorityURL(e.URL)
|
||
continue
|
||
}
|
||
*queue = append([]string{e.URL}, *queue...)
|
||
added++
|
||
}
|
||
|
||
_ = c.db.ClearVisitedPriorityURLs()
|
||
return added
|
||
}
|
||
|
||
// URLWeight 将 URL 和发现权重打包在一起，用于调度决策。
|
||
type URLWeight struct {
|
||
URL string // 待访问的 URL
|
||
Weight float64 // 发现权重（从父页面分得的"关注度"，页面链接越多则每个分得越少）
|
||
}
|
||
|
||
// Run 启动 BFS 爬取，从 entryURL 开始，执行最多 maxEpoch 轮。
|
||
// 各轮之间是串行的，每轮内并发抓取，按调度算法选择下一轮 URL。
|
||
// 每轮开始前会检查 priority 队列，优先爬取用户插入的 URL。
|
||
func (c *Crawler) Run(entryURL string, maxEpoch int) {
|
||
c.markVisited(entryURL)
|
||
queue := []string{entryURL}
|
||
|
||
// 启动后台重爬定时器：定期释放过期 URL 到候选池
|
||
c.startRecrawlTicker()
|
||
|
||
for ep := 0; ep < maxEpoch; ep++ {
|
||
// 每轮 epoch 从 config 读取最新 workers 值，支持运行时动态调整
|
||
workers := config.CrawlerWorkers()
|
||
|
||
// ---- 优先处理 priorityChildren 队列（来自 priority worker 的子链接）----
|
||
var priorityQueue []string
|
||
c.priorityChildrenMu.Lock()
|
||
if len(c.priorityChildren) > 0 {
|
||
priorityQueue = c.priorityChildren
|
||
// 更新全局计数器：这些 URL 即将被处理
|
||
DecrementPriorityChildren(int64(len(priorityQueue)))
|
||
log.Printf("[crawler] epoch %d/%d processing %d priority children first", ep+1, maxEpoch, len(priorityQueue))
|
||
}
|
||
c.priorityChildrenMu.Unlock()
|
||
|
||
// 每轮开始前：拉取 priority URLs，插入队列前端
|
||
priorityAdded := c.fetchAndApplyPriorityURLs(&queue)
|
||
if priorityAdded > 0 {
|
||
log.Printf("[crawler] epoch %d/%d queue=%d (+%d priority) workers=%d", ep+1, maxEpoch, len(queue), priorityAdded, workers)
|
||
} else {
|
||
log.Printf("[crawler] epoch %d/%d queue=%d workers=%d", ep+1, maxEpoch, len(queue), workers)
|
||
}
|
||
// 将本轮所有 URL 标记为已访问（防止下一轮重复入队）
|
||
for _, u := range queue {
|
||
c.markVisited(u)
|
||
}
|
||
|
||
// ---- 并发抓取本轮所有 URL ----
|
||
var (
|
||
newLinks []URLWeight // 收集下一轮候选 URL
|
||
mu sync.Mutex // 保护 newLinks 的并发写入
|
||
wg sync.WaitGroup
|
||
)
|
||
|
||
// 信号量：限制同时并发数（使用上方读取的 workers 值）
|
||
sem := make(chan struct{}, workers)
|
||
|
||
for _, u := range queue {
|
||
wg.Add(1)
|
||
sem <- struct{}{} // 获取一个令牌（阻塞直到有空闲槽位）
|
||
atomic.AddInt64(&c.activeWorkers, 1)
|
||
atomic.AddInt64(&globalActiveWorkers, 1)
|
||
go func(rawURL string) {
|
||
defer wg.Done()
|
||
defer func() { <-sem }() // 释放令牌
|
||
defer atomic.AddInt64(&c.activeWorkers, -1)
|
||
defer atomic.AddInt64(&globalActiveWorkers, -1)
|
||
|
||
// 抓取单个 URL，返回发现的子链接
|
||
hrefs := c.visitURL(rawURL)
|
||
n := len(hrefs)
|
||
if n == 0 {
|
||
return
|
||
}
|
||
|
||
// 收集未访问的子链接
|
||
var children []string
|
||
for _, h := range hrefs {
|
||
if !c.isVisited(h) {
|
||
children = append(children, h)
|
||
}
|
||
}
|
||
if len(children) == 0 {
|
||
return
|
||
}
|
||
|
||
// 分配权重
|
||
w := 1.0 / float64(n)
|
||
|
||
// 孙链接（来自 priorityChildren）爬取后，子链接进入正常 BFS 队列（不再优先传递）
|
||
// 所有子链接统一进入 newLinks，经过 schedule() 调度
|
||
mu.Lock()
|
||
for _, h := range children {
|
||
newLinks = append(newLinks, URLWeight{URL: h, Weight: w})
|
||
}
|
||
mu.Unlock()
|
||
}(u)
|
||
}
|
||
wg.Wait()
|
||
|
||
// ---- 清空本轮已处理的 priorityQueue ----
|
||
c.priorityChildrenMu.Lock()
|
||
if len(priorityQueue) > 0 {
|
||
c.priorityChildren = c.priorityChildren[len(priorityQueue):]
|
||
// 计数器已在提取时扣除，这里不需要额外操作
|
||
}
|
||
c.priorityChildrenMu.Unlock()
|
||
|
||
// 本轮没有发现新链接，爬取结束
|
||
if len(newLinks) == 0 {
|
||
log.Println("[crawler] empty queue — stopping")
|
||
return
|
||
}
|
||
|
||
// 调度算法：从候选 URL 中选出下一轮要抓取的队列
|
||
queue = c.schedule(newLinks)
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
// visitURL 抓取一个 URL，提取关键词、缓存摘要、更新网站元信息，返回页面中发现的子链接。
|
||
func (c *Crawler) visitURL(rawURL string) (hrefs []string) {
|
||
// recover 保护：防止任何模块（analyzer/storage/parser）的 panic 杀死 goroutine
|
||
defer func() {
|
||
if r := recover(); r != nil {
|
||
log.Printf("[crawler] visitURL panic recovered: url=%s error=%v", rawURL, r)
|
||
}
|
||
}()
|
||
atomic.AddInt64(&c.stats.VisitedURLs, 1) // 计数器 +1
|
||
|
||
// 使用 sync.WaitGroup + select 实现硬超时包装器，
|
||
// 确保即使 http.Client.Timout 被某些底层操作忽略，goroutine 也不会永久阻塞。
|
||
fetchTimeout := 30 * time.Second
|
||
var res *FetchResult
|
||
var fetchErr error
|
||
var wg sync.WaitGroup
|
||
wg.Add(1)
|
||
go func() {
|
||
defer wg.Done()
|
||
// 礼貌模式抓取（遵守 robots.txt + 限流），限制页面大小防止内存爆炸
|
||
res, fetchErr = c.fetcher.fetchWithHistory(rawURL, true, fetchTimeout, config.MaxPageSize())
|
||
}()
|
||
waitCh := make(chan struct{})
|
||
go func() {
|
||
wg.Wait()
|
||
close(waitCh)
|
||
}()
|
||
select {
|
||
case <-waitCh:
|
||
// fetch 正常返回（成功或错误）
|
||
case <-time.After(fetchTimeout + 5*time.Second):
|
||
log.Printf("[crawler] fetch timeout: %s", rawURL)
|
||
}
|
||
|
||
if fetchErr != nil || res == nil {
|
||
c.updateSiteFailure(rawURL) // 记录失败，更新该网站成功率
|
||
return
|
||
}
|
||
|
||
atomic.AddInt64(&c.stats.SuccessURLs, 1) // 成功计数器 +1
|
||
|
||
// 解析 HTML：提取标题、描述、正文和所有超链接
|
||
title, desc, text, hrefs := parser.ParseHTML(res.Body, res.FinalURL)
|
||
|
||
// 计算正文内容哈希（FNV-1a），用于增量重爬检测
|
||
contentHash := fnvHash(text)
|
||
|
||
// 增量重爬检测：查询上次爬取的哈希，内容未变则跳过关键词提取
|
||
isRecrawl := false
|
||
oldEntry, _ := c.db.GetSnippet(res.FinalURL)
|
||
if oldEntry != nil && oldEntry.ContentHash != "" && oldEntry.ContentHash == contentHash {
|
||
isRecrawl = true
|
||
//log.Printf("[crawler] unchanged (recrawl skip): %s", res.FinalURL)
|
||
}
|
||
|
||
// 缓存 URL 摘要（仅对短 URL 缓存，防止超长 URL 浪费空间）
|
||
if len(res.FinalURL) < 250 {
|
||
_ = c.db.SetSnippet(res.FinalURL, &storage.SnippetEntry{
|
||
Title: title,
|
||
Description: truncate(desc, 256),
|
||
Text: truncate(text, 256),
|
||
Timestamp: time.Now().Unix(),
|
||
ContentHash: contentHash,
|
||
})
|
||
}
|
||
|
||
// 关键词提取：将标题/描述/正文交给 analyzer 计算关键词权重
|
||
// 增量优化：如果内容未变化（重爬），跳过关键词提取和索引更新
|
||
if !isRecrawl {
|
||
kws := c.analyzer.Analyze(title, desc, text)
|
||
if len(kws) > 0 {
|
||
// 限制每个页面最多发送的关键词数量
|
||
maxKws := config.MaxKeywordsPerPage()
|
||
if len(kws) > maxKws {
|
||
kws = kws[:maxKws]
|
||
}
|
||
atomic.AddInt64(&c.stats.KeywordsFetched, int64(len(kws)))
|
||
// 异步发送到收获服务器写入倒排索引（不阻塞爬取流程）
|
||
go c.sendToHarvester(res.FinalURL, kws)
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
// 更新网站元信息（成功访问）
|
||
host := netloc(res.FinalURL)
|
||
c.updateSiteSuccess(host, res, title, desc, text, hrefs)
|
||
|
||
// 处理永久重定向：更新源主机名下的重定向映射
|
||
for from, to := range res.Redirects {
|
||
fromHost := netloc(from)
|
||
if fromHost == "" {
|
||
continue
|
||
}
|
||
_ = c.db.UpdateSiteInfo(fromHost, func(info *storage.SiteInfo) {
|
||
if info.Redirects == nil {
|
||
info.Redirects = make(map[string]string)
|
||
}
|
||
info.Redirects[from] = to
|
||
if len(info.Redirects) > 50 {
|
||
info.Redirects = truncateMap(info.Redirects, 40)
|
||
}
|
||
})
|
||
}
|
||
|
||
// 限制返回的链接数，防止下一轮队列爆炸
|
||
if len(hrefs) > 100 {
|
||
hrefs = sampleStrings(hrefs, 100)
|
||
}
|
||
return hrefs
|
||
}
|
||
|
||
// updateSiteFailure 当某 URL 抓取失败时，更新该网站的访问成功率（指数衰减）。
|
||
func (c *Crawler) updateSiteFailure(rawURL string) {
|
||
host := netloc(rawURL)
|
||
if host == "" {
|
||
return
|
||
}
|
||
_ = c.db.UpdateSiteInfo(host, func(info *storage.SiteInfo) {
|
||
if info.SuccessRate == nil {
|
||
zero := 0.0
|
||
info.SuccessRate = &zero
|
||
}
|
||
// 成功率每次失败乘以 0.99（无限趋近 0）
|
||
*info.SuccessRate *= 0.99
|
||
})
|
||
}
|
||
|
||
// updateSiteSuccess 当某 URL 抓取成功时，更新网站的完整元信息。
|
||
// 使用 UpdateSiteInfo 原子读-改-写，避免并发 goroutine 对同一 host 的 SiteInfo 更新丢失。
|
||
func (c *Crawler) updateSiteSuccess(host string, res *FetchResult, title, desc, text string, hrefs []string) {
|
||
now := time.Now().Unix()
|
||
httpsAvailable := strings.HasPrefix(res.FinalURL, "https://")
|
||
serverType := res.ServerType
|
||
|
||
// 语言检测（CPU 密集，在锁外执行）
|
||
var detectedLang string
|
||
// 检测条件在 UpdateSiteInfo 回调内判断，这里预先计算好
|
||
detectedLang = c.analyzer.DetectLanguage(title + " " + desc + " " + text)
|
||
|
||
// 收集外链（跨顶级域名的链接）
|
||
superHost := superNetloc(res.FinalURL)
|
||
var external []string
|
||
for _, h := range hrefs {
|
||
if superNetloc(h) != superHost {
|
||
external = append(external, h)
|
||
}
|
||
}
|
||
sampled := sampleStrings(external, 10)
|
||
|
||
_ = c.db.UpdateSiteInfo(host, func(info *storage.SiteInfo) {
|
||
// 访问计数 +1，更新最后访问时间
|
||
info.VisitCount++
|
||
info.LastVisitTime = now
|
||
|
||
// 成功率更新：EWM（指数加权移动）平滑，每次 +0.01
|
||
one := 1.0
|
||
if info.SuccessRate == nil {
|
||
info.SuccessRate = &one
|
||
}
|
||
*info.SuccessRate = *info.SuccessRate*0.99 + 0.01
|
||
|
||
// 记录是否支持 HTTPS
|
||
if httpsAvailable {
|
||
t := true
|
||
info.HTTPSAvailable = &t
|
||
}
|
||
|
||
// 记录 HTTP Server 类型（去重，保留最近 5 个）
|
||
if serverType != "" {
|
||
found := false
|
||
for _, s := range info.ServerTypes {
|
||
if s == serverType {
|
||
found = true
|
||
break
|
||
}
|
||
}
|
||
if !found {
|
||
info.ServerTypes = append(info.ServerTypes, serverType)
|
||
if len(info.ServerTypes) > 5 {
|
||
info.ServerTypes = info.ServerTypes[len(info.ServerTypes)-5:]
|
||
}
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
// 语言检测和出站链接收集（仅在前 10 次访问或 10% 概率下触发，减少开销）
|
||
if info.VisitCount < 10 || rand.Float64() < 0.1 {
|
||
if detectedLang != "" {
|
||
if info.Languages == nil {
|
||
info.Languages = make(map[string]float64)
|
||
}
|
||
// 首次访问强度高，随访问次数增加强度衰减
|
||
intensity := math.Min(0.2, 1/math.Sqrt(float64(info.VisitCount+1)))
|
||
for k := range info.Languages {
|
||
info.Languages[k] *= (1 - intensity) // 旧语种按 intensity 衰减
|
||
}
|
||
info.Languages[detectedLang] += intensity // 新语种增加
|
||
}
|
||
|
||
// 外链
|
||
info.OutLinks = append(info.OutLinks, sampled...)
|
||
if len(info.OutLinks) > 250 {
|
||
info.OutLinks = sampleStrings(info.OutLinks, 200)
|
||
}
|
||
}
|
||
})
|
||
}
|
||
|
||
// sendToHarvester 将关键词索引数据通过 HTTP POST 发送到搜索服务器（/l 端点）。
|
||
// 熔断器基于 atomic 实现（无 mutex，不在持有锁时做慢 I/O），确保 goroutine 不会因收获服务故障而堆积。
|
||
func (c *Crawler) sendToHarvester(finalURL string, kws []analyzer.Keyword) {
|
||
now := time.Now().Unix()
|
||
|
||
// ---- 熔断检查（atomic，无锁） ----
|
||
state := atomic.LoadInt32(&c.circuitState)
|
||
expiry := atomic.LoadInt64(&c.circuitExpiry)
|
||
|
||
switch state {
|
||
case circuitOpen:
|
||
if now < expiry {
|
||
return // 熔断中，直接跳过
|
||
}
|
||
// 冷却结束，切换到半开，放行一个试探请求
|
||
atomic.StoreInt32(&c.circuitState, circuitHalfOpen)
|
||
atomic.StoreInt64(&c.circuitExpiry, now+int64(circuitCooldownSeconds))
|
||
case circuitHalfOpen:
|
||
if now < expiry {
|
||
return // 半开冷却中，只放行第一个，其余跳过
|
||
}
|
||
// 半开超时，重新进入半开状态
|
||
atomic.StoreInt32(&c.circuitState, circuitHalfOpen)
|
||
atomic.StoreInt64(&c.circuitExpiry, now+int64(circuitCooldownSeconds))
|
||
}
|
||
|
||
type payload struct {
|
||
URL string `json:"url"`
|
||
Keywords []analyzer.Keyword `json:"keywords"`
|
||
}
|
||
p := payload{URL: finalURL, Keywords: kws}
|
||
data, err := json.Marshal(p)
|
||
if err != nil {
|
||
return
|
||
}
|
||
|
||
ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), 10*time.Second)
|
||
defer cancel()
|
||
req, err := http.NewRequestWithContext(ctx, "POST", fmt.Sprintf("http://localhost:%d/l", config.SearchServerPort()), bytes.NewReader(data))
|
||
if err != nil {
|
||
return
|
||
}
|
||
req.Header.Set("Content-Type", "application/json")
|
||
|
||
// ---- HTTP 请求（此时没有任何锁） ----
|
||
resp, err := http.DefaultClient.Do(req)
|
||
|
||
// ---- 结果处理（atomic，无锁） ----
|
||
if err != nil {
|
||
failures := atomic.AddInt32(&c.circuitFailures, 1)
|
||
if failures >= circuitFailureThreshold {
|
||
atomic.StoreInt32(&c.circuitState, circuitOpen)
|
||
atomic.StoreInt64(&c.circuitExpiry, now+int64(circuitCooldownSeconds))
|
||
//log.Printf("[crawler] circuit OPEN: harvest endpoint unreachable (%d failures), cooling for %ds",failures, circuitCooldownSeconds)
|
||
}
|
||
return
|
||
}
|
||
resp.Body.Close()
|
||
|
||
// ---- 成功：重置熔断器 ----
|
||
atomic.StoreInt32(&c.circuitFailures, 0)
|
||
atomic.StoreInt32(&c.circuitState, circuitClosed)
|
||
}
|
||
|
||
// schedule 从候选 URL 集合中选出下一轮 BFS 队列。
|
||
// 包含：域名集中度过滤、HTTP/HTTPS 比例控制、繁荣 URL 占比控制、加权随机采样。
|
||
func (c *Crawler) schedule(links []URLWeight) []string {
|
||
// 候选过多时先随机采样到 10 万条，防止内存爆炸
|
||
if len(links) > 100000 {
|
||
links = sampleURLWeights(links, 100000)
|
||
}
|
||
|
||
// 预加载所有涉及的网站信息（加速后续评分计算）
|
||
domains := make(map[string]bool)
|
||
for _, lw := range links {
|
||
if h := netloc(lw.URL); h != "" {
|
||
domains[h] = true
|
||
}
|
||
if h := superNetloc(lw.URL); h != "" {
|
||
domains[h] = true
|
||
}
|
||
}
|
||
siteCache := make(map[string]*storage.SiteInfo, len(domains))
|
||
var mu sync.Mutex
|
||
var wg sync.WaitGroup
|
||
for d := range domains {
|
||
wg.Add(1)
|
||
go func(host string) {
|
||
defer wg.Done()
|
||
info, _ := c.db.GetSiteInfo(host)
|
||
mu.Lock()
|
||
siteCache[host] = info
|
||
mu.Unlock()
|
||
}(d)
|
||
}
|
||
wg.Wait()
|
||
|
||
// 对所有候选 URL 逐一计算调度优先级分数
|
||
scored_list := make([]scoredURL, len(links))
|
||
for i, lw := range links {
|
||
scored_list[i] = scoredURL{url: lw.URL, score: c.scoreURL(lw, siteCache)}
|
||
}
|
||
|
||
// 加权随机采样：从高分到低分按权重概率抽取最多 k 条
|
||
k := min(45000, len(scored_list)/3+250)
|
||
selected := weightedSample(scored_list, k)
|
||
|
||
// 域名集中度过滤：限制每个域名被选中的数量，防止被少数网站垄断
|
||
selected = concentrationFilter(selected, config.CrawlFocus())
|
||
|
||
// 分离 HTTPS 和 HTTP 链接，HTTP 最多占 HTTPS 的 1/4
|
||
var httpsURLs, httpURLs []string
|
||
for _, s := range selected {
|
||
if strings.HasPrefix(s, "https://") {
|
||
httpsURLs = append(httpsURLs, s)
|
||
} else {
|
||
httpURLs = append(httpURLs, s)
|
||
}
|
||
}
|
||
maxHTTP := len(httpsURLs) / 4
|
||
if len(httpURLs) > maxHTTP {
|
||
httpURLs = sampleStrings(httpURLs, maxHTTP)
|
||
}
|
||
|
||
// 分离繁荣（高反向链接）域名和普通域名，按比例控制繁荣 URL 占比
|
||
var prosperURLs, otherURLs []string
|
||
for _, u := range append(httpsURLs, httpURLs...) {
|
||
if c.prosperMap[netloc(u)] > 0 {
|
||
prosperURLs = append(prosperURLs, u)
|
||
} else {
|
||
otherURLs = append(otherURLs, u)
|
||
}
|
||
}
|
||
// 根据目标繁荣占比计算普通 URL 应保留数量
|
||
expectedProsperRatio := config.ExpectedProsperRatio()
|
||
n := int(float64(len(prosperURLs)) * (1 - expectedProsperRatio) / expectedProsperRatio)
|
||
if len(otherURLs) > n {
|
||
keep := max(len(otherURLs)-len(selected)/10, n)
|
||
if keep < len(otherURLs) {
|
||
otherURLs = sampleStrings(otherURLs, keep)
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
// 合并并随机打乱（使繁荣 URL 和普通 URL 混合）
|
||
result := append(prosperURLs, otherURLs...)
|
||
rand.Shuffle(len(result), func(i, j int) { result[i], result[j] = result[j], result[i] })
|
||
return result
|
||
}
|
||
|
||
// scoreURL 计算单个 URL 的调度优先级分数。
|
||
// 综合考虑：中文语种权重、域名访问历史衰减、网站质量评分、繁荣值、URL 本身质量。
|
||
func (c *Crawler) scoreURL(lw URLWeight, siteCache map[string]*storage.SiteInfo) float64 {
|
||
host := netloc(lw.URL)
|
||
super := superNetloc(lw.URL)
|
||
|
||
info := siteCache[host]
|
||
if info == nil {
|
||
info = &storage.SiteInfo{}
|
||
}
|
||
|
||
// 中文倾向性：该网站中文内容占比
|
||
var chineseness float64 = 0.5
|
||
if len(info.Languages) > 0 {
|
||
total := 0.0
|
||
for _, v := range info.Languages {
|
||
total += v
|
||
}
|
||
if total > 0 {
|
||
chineseness = info.Languages["zh"] / total
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
// 兴趣衰减：基于访问次数的指数衰减，繁荣域名可访问更多次
|
||
prosper := math.Min(62, c.prosperMap[host])
|
||
limit := prosper*500 + 50
|
||
b := math.Pow(0.1, 1/limit)
|
||
interest := math.Pow(b, float64(info.VisitCount))
|
||
|
||
// 同理对顶级域名计算衰减（二级域名不够用时看顶级域名）
|
||
var interest2 float64 = 1.0
|
||
if super != host {
|
||
superInfo := siteCache[super]
|
||
if superInfo != nil {
|
||
limit2 := math.Min(62, c.prosperMap[super])*500 + 50
|
||
b2 := math.Pow(0.1, 1/limit2)
|
||
interest2 = math.Pow(b2, float64(superInfo.VisitCount))
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
// 网站质量评分
|
||
quality := 1.0
|
||
if info.Quality != nil {
|
||
quality = *info.Quality
|
||
}
|
||
|
||
// 繁荣值加分（log 变换平滑）
|
||
prosperity := prosper
|
||
if prosperity > 0 {
|
||
prosperity += 0.5
|
||
}
|
||
prosperity = math.Log2(2+prosperity) + 1
|
||
|
||
// URL 本身的质量惩罚（过长、路径过深、使用 .php/.htm 等）
|
||
bad := badURL(lw.URL)
|
||
return (0.1 + chineseness) * math.Min(0.05+interest, 0.05+interest2) * quality * (1 - bad) * lw.Weight * prosperity
|
||
}
|
||
|
||
// ---- 辅助函数 ----
|
||
|
||
// netloc 从原始 URL 字符串提取主机名（不含路径）。
|
||
// 支持 http:// 和 https:// 前缀，自动处理 URL 解析异常。
|
||
func netloc(rawURL string) string {
|
||
parts := strings.SplitN(rawURL, "/", 4)
|
||
if len(parts) >= 3 && (parts[0] == "http:" || parts[0] == "https:") && parts[1] == "" {
|
||
return parts[2]
|
||
}
|
||
u, err := url.Parse(rawURL)
|
||
if err != nil {
|
||
return ""
|
||
}
|
||
return u.Host
|
||
}
|
||
|
||
// superNetloc 返回顶级域名（去除子域名），例如 "www.example.com" → "example.com"。
|
||
// 用于识别跨子域名但同主站的情况。
|
||
func superNetloc(rawURL string) string {
|
||
host := netloc(rawURL)
|
||
parts := strings.Split(host, ".")
|
||
if len(parts) >= 2 {
|
||
return strings.Join(parts[len(parts)-2:], ".")
|
||
}
|
||
return host
|
||
}
|
||
|
||
// badURL 返回 URL 的"劣质"评分（0~0.9），基于长度、路径深度、文件扩展名等特征。
|
||
func badURL(u string) float64 {
|
||
// URL 过长惩罚
|
||
s := math.Max(0, float64(len(u)-30)/200.0)
|
||
// 使用 .htm/.php 等动态页面惩罚
|
||
if strings.Contains(u, ".htm") || strings.Contains(u, ".php") {
|
||
s += (1 - s) * 0.3
|
||
}
|
||
// 路径层级过深惩罚（超过 2 层斜杠）
|
||
if strings.Count(strings.TrimRight(u, "/"), "/") > 2 {
|
||
s += (1 - s) * 0.1
|
||
}
|
||
// 极短 URL 或协议后冒号（如 ftp:）惩罚
|
||
if len(u) < 5 || u[4] == ':' {
|
||
s += (1 - s) * 0.3
|
||
}
|
||
return math.Min(s, 0.9)
|
||
}
|
||
|
||
// truncate 将字符串截断到最多 n 个字符。
|
||
func truncate(s string, n int) string {
|
||
if len(s) <= n {
|
||
return s
|
||
}
|
||
return s[:n]
|
||
}
|
||
|
||
// fnvHash 使用 FNV-1a 算法计算字符串的哈希值（十六进制字符串）。
|
||
// 用于增量重爬时检测页面正文是否发生变化。
|
||
func fnvHash(s string) string {
|
||
h := fnv.New128a()
|
||
h.Write([]byte(s))
|
||
return fmt.Sprintf("%x", h.Sum(nil))
|
||
}
|
||
|
||
// sampleStrings 从字符串切片中随机不重复抽取 n 条。
|
||
func sampleStrings(s []string, n int) []string {
|
||
if len(s) <= n {
|
||
return s
|
||
}
|
||
perm := rand.Perm(len(s))
|
||
out := make([]string, n)
|
||
for i := range out {
|
||
out[i] = s[perm[i]]
|
||
}
|
||
return out
|
||
}
|
||
|
||
// sampleURLWeights 与 sampleStrings 相同，但处理 URLWeight 切片。
|
||
func sampleURLWeights(s []URLWeight, n int) []URLWeight {
|
||
if len(s) <= n {
|
||
return s
|
||
}
|
||
perm := rand.Perm(len(s))
|
||
out := make([]URLWeight, n)
|
||
for i := range out {
|
||
out[i] = s[perm[i]]
|
||
}
|
||
return out
|
||
}
|
||
|
||
// scoredURL 内部用结构体，存储 URL 和对应调度分数。
|
||
type scoredURL struct {
|
||
url string
|
||
score float64
|
||
}
|
||
|
||
// weightedSample 加权随机采样（不放回）：从 scoredURL 列表中按权重概率抽取最多 k 条。
|
||
// 使用累积概率法近似 alias method（适合中等规模数据）。
|
||
func weightedSample(items []scoredURL, k int) []string {
|
||
if k >= len(items) {
|
||
out := make([]string, len(items))
|
||
for i, s := range items {
|
||
out[i] = s.url
|
||
}
|
||
return out
|
||
}
|
||
totalWeight := 0.0
|
||
for _, s := range items {
|
||
totalWeight += s.score
|
||
}
|
||
selected := make(map[int]bool)
|
||
out := make([]string, 0, k)
|
||
for len(out) < k && len(selected) < len(items) {
|
||
// 随机取 [0, totalWeight) 区间的一个点
|
||
r := rand.Float64() * totalWeight
|
||
cum := 0.0
|
||
for i, s := range items {
|
||
if selected[i] {
|
||
continue
|
||
}
|
||
cum += s.score
|
||
if cum >= r {
|
||
selected[i] = true
|
||
out = append(out, s.url)
|
||
totalWeight -= s.score // 被选中后从总权重中移除（不放回）
|
||
break
|
||
}
|
||
}
|
||
}
|
||
return out
|
||
}
|
||
|
||
// concentrationFilter 域名集中度过滤。
|
||
// 按 CrawlFocus 因子限制每个顶级域名被选中的 URL 数量，防止爬取过于集中在少数网站。
|
||
func concentrationFilter(urls []string, k float64) []string {
|
||
// 按顶级域名分组
|
||
domainGroups := make(map[string][]string)
|
||
shuffled := make([]string, len(urls))
|
||
copy(shuffled, urls)
|
||
rand.Shuffle(len(shuffled), func(i, j int) { shuffled[i], shuffled[j] = shuffled[j], shuffled[i] })
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for _, u := range shuffled {
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d := superNetloc(u)
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domainGroups[d] = append(domainGroups[d], u)
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}
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// 计算每组保留上限：域名规模越大允许越多，但按 k 次幂压制
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limit := 10
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if len(domainGroups) > 1 {
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sizes := make([]int, 0, len(domainGroups))
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for _, g := range domainGroups {
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sizes = append(sizes, int(math.Pow(float64(len(g)), k)))
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}
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// 升序排列，去除最大一项，用其余项总和的 60% 作为全局上限
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for i := 0; i < len(sizes)-1; i++ {
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for j := i + 1; j < len(sizes)-1; j++ {
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if sizes[j] < sizes[i] {
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sizes[i], sizes[j] = sizes[j], sizes[i]
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}
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}
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}
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total := 0
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for _, s := range sizes[:len(sizes)-1] {
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total += s
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}
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limit = max(10, int(float64(total)*0.6))
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}
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// 从每组中按计算的上限采样
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var result []string
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for _, g := range domainGroups {
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sn := 1 + min(limit, int(math.Pow(float64(len(g)), k)))
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if sn > len(g) {
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sn = len(g)
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}
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result = append(result, g[:sn]...)
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}
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rand.Shuffle(len(result), func(i, j int) { result[i], result[j] = result[j], result[i] })
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return result
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}
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// truncateMap 将 map 裁剪到最多 n 条（取前 n 条，无特定顺序）。
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func truncateMap(m map[string]string, n int) map[string]string {
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if len(m) <= n {
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return m
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}
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out := make(map[string]string, n)
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i := 0
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for k, v := range m {
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if i >= n {
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break
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}
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out[k] = v
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i++
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}
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return out
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}
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// min 返回两个整数中的较小值。
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func min(a, b int) int {
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if a < b {
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return a
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}
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return b
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}
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// max 返回两个整数中的较大值。
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func max(a, b int) int {
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if a > b {
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return a
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}
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return b
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}
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// GetStats 返回当前爬虫统计快照（用于监控）。
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func (c *Crawler) GetStats() Stats {
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return Stats{
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VisitedURLs: atomic.LoadInt64(&c.stats.VisitedURLs),
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SuccessURLs: atomic.LoadInt64(&c.stats.SuccessURLs),
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KeywordsFetched: atomic.LoadInt64(&c.stats.KeywordsFetched),
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}
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}
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