用go简单实现了一版playwright爬虫器，发现性能不是python版能比的，后面又用go实现了网站目录文件爆破简单版本，跑起来速度简直太爽了。后面有时间会用继续用go重构此项目，python版的不再维护。

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crawloop

基于PlayWright实现对js渲染的动态网页进行抓取，包含网页源码、截图、网站入口、网页交互过程等，支持优先级任务调度。

crawloop 目前支持以下特性：

• 原生浏览器环境，支持chrome、firefox，并支持开启容器内虚拟显示器；
• 完整DOM事件收集，自动化触发；
• 全面分析收集，包括js文件，页面源码、网站截图、网站图标、标题、编码、cookies、重定向链等等；
• 基于Wappalyzer实现python版网站指纹识别，主要包含网站使用技术、技术版本号、置信度等;
• 支持Host绑定，可自定义添加Referer；
• 支持请求代理，支持爬虫结果通过http或gRPC主动回调；
• 任务进度监控：支持实时监控任务进度；
• 自定义任务参数：支持在线配置调度任务入参，即时生效；
• 调度中心HA（中心式）：调度采用中心式设计，“调度中心”自研调度组件并支持集群部署，可保证调度中心HA；
• 爬虫执行器HA（分布式）：任务分布式执行，任务"爬虫执行器"支持集群部署，可保证爬虫任务执行HA；
• 弹性扩容缩容：一旦有新的爬虫执行器机器上线或者下线，下次调度时将会重新分配任务；
• 触发策略：提供丰富的任务触发策略，包括：Cron触发、固定间隔触发、固定延时触发、API（事件）触发、人工触发、父子任务触发；
• 阻塞处理策略：调度过于密集爬虫执行器来不及处理时的处理策略，策略包括：单机串行（默认）、丢弃后续调度、覆盖之前调度；
• 任务超时控制：支持自定义任务超时时间，任务运行超时将会主动中断任务；
• 任务失败重试：支持自定义任务失败重试次数，当任务失败时将会按照预设的失败重试次数主动进行重试；其中分片任务支持分片粒度的失败重试；并支持断点续爬；
• 路由策略：爬虫执行器集群部署时提供丰富的路由策略，包括：第一个（已实现）、最后一个（已实现）、轮询（已实现）、加权轮询（已实现）、一致性HASH（待实现）等；
• 动态分片：分片广播任务以任务数量为维度进行分片（默认为100条url为一个分片），以分片为单位下发不同爬虫执行器，协同进行业务处理；在进行大数据量爬虫任务操作时可显著提升任务处理能力和速度；
• 调度线程池：调度系统多线程触发调度运行，确保调度精确执行，不被堵塞；
• 全异步：任务调度流程全异步化设计实现，如异步调度、异步运行、异步回调等，有效对密集调度进行流量削峰，理论上支持任意时长任务的运行；
• 跨语言：调度中心与爬虫执行器提供语言无关的 RESTful API 服务，第三方任意语言可据此对接调度中心或者实现自定义爬虫执行器；
• 任务优先级控制：爬虫执行器实现优先级队列，可对不同优先级任务进行隔离拆分，慢任务或权重较低任务自动降级进入"Slow"队列，避免耗尽爬虫执行器，提高系统灵活性；
• 容器化：项目编译在容器内进行，进一步实现功能开箱即用；

环境（Docker）

• Docker 18.03+
• Postgresl 9.x+
• Rabbitmq 3.8.x+
• Docker Compose 1.24+

架构

Crawloop的架构包括了一个主节点（Master Node）和多个工作节点（Worker Node），以及负责通信和数据储存的gRPC和Postgresql数据库。

客户端应用向主节点请求数据，主节点通过Celery和Rabbitmq来执行任务派发调度以及负载均衡，工作节点收到任务之后，开始执行爬虫任务，并将任务结果通过gRPC回调给主节点，之后落库存储。

主节点是整个Crawloop架构的核心，属于Crawloop的中控系统。

主节点主要负责以下功能:

1. 周期性任务调度
2. 工作节点管理和通信
3. 对外API服务

主节点负责与客户端进行通信，并通过Celery将爬虫任务基于负载均衡算法异步派发给工作节点。

工作节点

工作节点的主要功能是执行爬虫任务和回调抓取数据与日志，并且通过gRPC跟主节点通信。通过增加工作节点数量，Crawloop可以做到横向扩展，不同的爬虫任务可以分配到不同的节点上执行。