本文介绍了爬虫对服务器的影响，主要是为了向小白普及爬虫的基础知识。

我们写爬虫的时候，首先想到的是打开多线程。如果我们用的语言是python，很不幸，因为Python存在 GIL,在任何时候，CPU内只有一条线程在运行，但是Python的多线程也可以提高爬虫的速度，而且当我们用Python的多线程写爬虫的时候，速度并不慢。为啥？因为爬虫偏向io，所以网络io和磁盘IO是爬虫最大的瓶颈。现在CPU处理速度很快，比请求还快。网络请求需要等待另一台服务器的响应，这是一个缓慢的过程。而在下载数据后将数据插入自己的数据库需要等待自己的磁盘响应。那么有没有更好的方法实现爬虫的并发下载呢？

答案是:可以，可以用第三方框架，比如异步框架gevent和tornado，或者Python的多进程+异步的方法，可以大大提高我们的下载速度。

爬行一个网站的时候，同时启动64个进程，是异步方式。下载速度稳定在700k左右，因为公司运营维护限制了网速，无法提高网速。然后内存消耗87%，内存消耗12G，CPU消耗100%。为啥CPU消耗这么高？主要是数据分析需要CPU和进程切换，也需要CPU。网页的大小应该在10k到20k之间。粗略统计，一分钟可以下载1750个网页，包括数据下载、解析、入库的全过程。这个下载速度是1750*60分钟，等于10.5万，也就是说一个小时可以下载10万个网页。

这个速度不错不快？我觉得这个下载速度很慢。为啥，因为这个网站是ip密封的，需要通过代理访问他们的服务器，这也是一个非常耗时的过程，只能通过ip池来解决，IP池维护着大约1000个有效的IP，并有专门的验证服务，可以随时提取一个IP来抓取目标网站。理想状态是一分钟抓取3000条数据，一天24小时抓取约500万页数据。

90%的网络流量是爬虫贡献的，给目标网站带来了很大的压力。为了避免破坏目标网站，不建议开启过多的并发。

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