分布式任务队列实践：Celery+Redis百万级URL管理

当爬虫遇上代理IP：百万级任务怎么玩才不崩？

做数据采集的兄弟们应该都懂，辛辛苦苦写了个爬虫脚本，结果刚跑起来就被目标网站封IP，那感觉就像吃泡面发现没调料包。这时候分布式任务队列+代理IP池的组合拳就派上用场了，咱们今天就拿Celery+Redis这对黄金搭档来说道说道。

快递分拣式任务处理

想象你开了个快递驿站，每天有百万件包裹要分拣。Celery就像那个智能分拣机，把不同地区的快递自动分配到各个传送带（Worker节点）。但有个坑要注意：别让所有分拣员（Worker）都从同一个门取快递（IP地址），否则驿站老板（目标网站）分分钟拉黑你。

这时候就该祭出咱们的ipipgo动态代理池了，它就像给每个分拣员准备了不同的工作服（IP地址）。具体配置看这个表格：

Celery的防封装技巧

在task装饰器里埋个钩子，每次执行任务前自动更换IP。举个栗子：

@task(bind=True)
def crawl_url(self, url):
    current_ip = ipipgo.get_proxy()   这里调用ipipgo的API
    headers = {'X-Forwarded-For': current_ip}
     记得加异常重试机制

注意要像吃回转寿司那样随机间隔请求，别跟饿了三天的吃货似的狂发请求。建议在Celery配置里加上rate_limit，比如每分钟最多60次。

Redis的存储骚操作

百万级URL管理不能傻乎乎全存内存里，这里教你们个分库大法：

• 0号库：待抓取队列（用List结构）
• 1号库：进行中任务（Sorted Set记时间戳）
• 2号库：失败重试队列（Hash结构存重试次数）

关键是要给每个URL打指纹，用MD5生成唯一ID，防止重复采集。就像快递单号似的，避免同一包裹分拣两次。

实战踩坑日记

去年帮某电商做竞品监控时就栽过跟头：

1. 没做IP预热直接开跑，结果触发风控
2. 重试机制太激进导致雪崩
3. 代理IP类型选错白烧钱

后来换成ipipgo的智能路由套餐才解决问题，他家能根据目标网站自动匹配机房或住宅IP，比自个儿折腾省心多了。

你问我答环节

Q：代理IP经常失效怎么办？
A：选支持按需计费的服务商，比如ipipgo的流量包模式，用多少算多少不浪费。同时要设置自动剔除失效IP的机制，像这样：

def check_proxy(ip):
    try:
        requests.get('http://check.ipipgo.com', proxies={'http': ip}, timeout=5)
    except:
        ipipgo.report_failure(ip)   标记问题IP

Q：怎么控制代理成本？
A：三个诀窍：①设置合理的并发数 ②区分静态资源和动态接口 ③用ipipgo的区域定向代理，只买目标地区的IP。就像点外卖，没必要全国配送费都付。

写在最后的话

分布式爬虫就像开连锁奶茶店，Celery是中央厨房，Redis是配送系统，代理IP就是各家门店的营业执照。要是懒得自己折腾证照（维护代理池），直接找ipipgo这样的专业代办公司，省下的时间多研发几个爆款奶茶（数据产品）不香么？