聚信立：做最好的爬虫，从底层说起

　　做基于大数据的风控，首先得有大数据，要有大数据，就需要从互联网上采集，而互联网数据采集的程序，大家都称之为“爬虫”。其实，互联网上的爬虫应该说无处不在，大到人尽皆知的谷歌百度，小到各式各样的刷票工具，毫不夸张地说，爬虫之于大数据，就像是一群搬大象的蚂蚁，昼夜忙忙碌碌，推动的是整个互联网世界的数据流动。

　　聚信立是最早一批把爬虫应用到风控领域的企业，作为业内的标杆，聚信立对爬虫技术的打磨几乎是到了精益求精的地步。

　　大家可能都知道，爬虫开发的技术门槛实际并不很高，开发一个简单网站的爬虫，每天自动爬100次，对一个有经验的程序猿来说只要一天，但是问题来了，如果网站需要登录呢?如果有100个网站呢?每天要爬100万次呢?网站每几天会改版呢?如何提供7*24小时的稳定服务?这样的问题层出不穷。

　　因此，一个完整的爬虫服务通常需要以下几个子系统：爬虫系统、数据解析系统、查询分析系统，可能还有分布式存储系统。面对各种互联网应用，爬虫实现的方式可能各异，但是一个优秀的爬虫系统应具备以下几种特征：

　　高性能：尽可能在最短的时间内抓取目标页面，并完成解析入库;

　　易维护：能够快速的增加目标数据源，并且可以及时的应对反爬措施;

　　易扩展：能够根据业务需求、资源使用情况，很容易的对爬虫服务规模自由扩展。

　　而风控领域一个生产级别的爬虫服务，日常管理几千个并行工作的爬虫节点是最基础的要求，那么，本文抛砖引玉，先跟大家聊聊爬虫节点集群的技术选型。

　　老生常谈：KVM vs Docker

　　做爬虫节点的集群，首先的选择一定是KVM虚拟机，最成熟的解决方案。用一张图简单介绍一下虚拟机的原理：

　　§ 基础设施(Infrastructure)。它可以是你的个人电脑，数据中心的服务器，或者是云主机。

　　§ 宿主操作系统(Host Operating System)。你的个人电脑之上，运行的可能是MacOS，Windows或者某个Linux发行版。

　　§ 虚拟机管理系统(Hypervisor)。利用Hypervisor，可以在主操作系统之上运行多个不同的从操作系统。类型1的Hypervisor有支持MacOS的HyperKit，支持Windows的Hyper-V以及支持Linux的KVM。类型2的Hypervisor有VirtualBox和VMWare。

　　§ 虚拟操作系统(Guest Operating System)。假设你需要运行3个相互隔离的爬虫节点，则需要使用Hypervisor启动3个虚拟操作系统，也就是3个虚拟机。

　　显然，每个虚拟机自带独立的GUEST OS，在保证了虚拟机应用的隔离性的同时，也带来了大量的资源开销，无论硬盘、CPU还是内存，这种需求驱动下，Docker容器带着下一代虚拟机技术的光环出现了。

　　轻量级是Docker相对KVM最大的特点，其实现原理可也用一张图说明：

　　如图，与KVM最大的区别是Docker Daemon(守护进程)，取代了Hypervisor，它是运行在操作系统之上的后台进程，利用Linux的LXC技术，管理Docker容器。Docker守护进程可以直接与宿主操作系统进行通信，为各个Docker容器分配资源;它还可以将容器与宿主操作系统隔离，并将各个容器互相隔离。

　　由于每个Docker容器不需要包含一套独立的Guest OS，与其他容器共享了大部分系统资源，因此性能方面优势巨大，单机部署上千个节点成为可能，而所有节点，可以通过一个标准的镜像文件来管理配置，一次配置，在任何地方都可以正常运行。这些特性，对于爬虫节点集群来说，是非常有吸引力的。

　　但是我们也知道，Docker在2013年横空出世以后，虽然倍受追捧，但始终没有达到完全替代KVM的程度，毕竟，Docker的设计初衷也不是一个KVM的替代品。从我们在爬虫集群的实践层面看，Docker集群由于在隔离性方面的先天缺陷，对网络资源和存储IO方面有许多瓶颈，比如说同一台物理机各个爬虫节点之间，如何有效分配CPU和带宽，从而保证互不争用?容器与宿主共用内核，存在安全隐患，如何防范容器对宿主的逃逸?凡此种种，使得我们在大规模使用Docker作为爬虫集群底层框架上持谨慎态度。

　　Hyper：真正的下一代虚拟机?

　　KVM和Docker之后，Hyper是我们近期最关注的虚拟机项目，原因就是它着手从根本上解决Docker的隔离性问题，同时又保持了可与Docker媲美的性能。还是一张图说明：

　　简单的说，同样在hypervisor的基础上，hyper的做法是采用guest kernel取代了guest OS，其实就是对OS的一个极致优化，省掉不必要的硬件扫描、设备初始化和引导过程等，使每个hyper容器只需要搭载一个足以承载应用的内核，而非一个完全模拟物理机的操作系统，从而大大降低了VM的开销。同时，由于每个容器都有各自独立的内核，并且和宿主操作系统的内核也分离开来，所有Hyper也继承了KVM那种硬件强制级别的隔离性。

　　再一次，将Hyper与docker&kvm做下比较，应该说Hyper是一个技术层面有很大突破的项目(中国人做的，点赞)，在思路上很好地结合了Docker与KVM各自的优势。

　　回到爬虫，Hyper有如下优点：

　　1. 节点之间内核独立，资源隔离性更强，使得系统安全风险降低

　　2. 可直接部署在物理机上，少了一层虚拟机，降低了运维的复杂度

　　3. API跟docker类似，方便二次开发集成

　　4. 启动跟docker一样的快速，可实现集群化应用快速更新

　　应该说，基于以上特点给了我们使用Hyper作为爬虫集群底层非常充分的理由。因此，今年以来，针对Hyper在爬虫上的应用，我们做了大量的尝试，也已经积累得了不少第一手的数据和实际的效果。当然，Hyper本身还处在发展阶段，无论技术支持、社区和商用化案例都还很缺乏，后续能否得到爆发性的发展，还是值得关注。

　　以上我们在爬虫底层节点集群技术选型上的一点经验分享，后续我们可以再继续慢慢说来，爬虫虽小，要做到最好，也是门大学问。