本文利用WebCollector内核的解析，来描述如何设计一个网络爬虫。我们先来看看两个非常优秀爬虫的设计。
Nutch
Nutch由apache开源组织提供，主页：http://nutch.apache.org/
Nutch是目前最好的网络爬虫之一，Nutch分为内核和插件两个模块组成，内核控制整个爬取的逻辑，插件负责完成每个细节（与流程无关的细节）的实现。具体分工如下：
内核：控制爬虫按照 Inject -> Generator -> Fetch -> Parse -> Updatedb ( -> 提交索引(可选))的流程进行，而且这些流程都是利用map reduce在hadoop上实现的。
插件：实现爬虫的http请求、解析器、URL过滤器、索引等细节功能。
Nutch的内核提供了稳定的可在集群上运行的爬取机制（广度遍历），插件为爬虫提供了强大的扩展能力。
Crawler4j
Crawler4j由Yasser Ganjisaffar（微软bing的一位工程师）提供，项目主页:https://code.google.com/p/crawler4j/
用Crawler4j写爬虫，用户只需要指定两处：
1) 爬虫的种子、线程数等配置
2）覆盖WebCrawler类的visit(Page page)方法，对每个页面的自定义操作（抽取、存储）
这使得爬虫的二次开发大大简化，只需要定制两处，即可定制一个完成下载/精抽取功能的爬虫。python爬虫scrapy也是采用这种机制。
Nutch是被设计在hadoop上的，而且插件的调度以反射的形式实现，所以它的插件机制，并不如想象的那样灵活。写一个插件需要附带几个配置文件，并修改Nutch总配置文件。而且Nutch其实是为了搜索引擎定制的，所以NUTCH提供的挂载点，并不能做精抽取之类的业务提供很好的扩展。
Crwler4j虽然提供精简的用户接口，但是并没有一套插件机制，来定制自己的爬虫。例如用Crawler4j来爬取新浪微博，就需要修改源码，来完成对新浪微博的模拟登陆。
WebCollector
主页：https://github.com/CrawlScript/WebCollector
WebCollector使用了Nutch的爬取逻辑（分层广度遍历），Crawler4j的的用户接口（覆盖visit方法，定义用户操作）,以及一套自己的插件机制，设计了一套爬虫内核。
WebCollector内核构架图：
CrawlDB: 任务数据库，爬虫的爬取任务（类似URL列表）是存放在CrawlDB中的，CrawlDB根据DbUpdater和Generator所选插件不同，可以有多种形式，如文件、redis、mysql、mongodb等。
Injector: 种子注入器，负责第一轮爬取时，向CrawlDB中提交爬取任务。在断点续爬的时候，不需要通过Injector向CrawlDB注入种子，因为CrawlDB中已有爬取任务。
Generator: 任务生成器，任务生成器从CrawlDB获取爬取任务，并进行过滤（正则、爬取间隔等），将任务提交给抓取器。
Fetcher: 抓取器，Fetcher是爬虫最核心的模块，Fetcher负责从Generator中获取爬取任务，用线程池来执行爬取任务，并对爬取的网页进行链接解析，将链接信息更新到CrawlDB中，作为下一轮的爬取任务。在网页被爬取成功/失败的时候，Fetcher会将网页和相关信息以消息的形式，发送到Handler的用户自定义模块，让用户自己处理网页内容（抽取、存储）。
DbUpdater: 任务更新器，用来更新任务的状态和加入新的任务，网页爬取成功后需要更新CrawlDB中的状态，对网页做解析，发现新的连接，也需要更新CrawlDB。
Handler: 消息发送/处理器，Fetcher利用Handler把网页信息打包，发送到用户自定义操作模块。
User Defined Operation: 用户自定义的对网页信息进行处理的模块，例如网页抽取、存储。爬虫二次开发主要就是自定义User Defined Operation这个模块。实际上User Defined Operation也是在Handler里定义的。
RequestFactory: Http请求生成器，通过RequestFactory来选择不同的插件，来生成Http请求，例如可以通过httpclient插件来使用httpclient作为爬虫的http请求，或者来使用可模拟登陆新浪微博的插件，来发送爬取新浪微博的http请求。
ParserFactory: 用来选择不同的链接分析器（插件）。爬虫之所以可以从一个网页开始，向多个网页不断地爬取，就是因为它在不断的解析已知网页中的链接，来发现新的未知网页，然后对新的网页进行同样的操作。
爬取逻辑：
WebCollector和Nutch一样，把爬虫的广度遍历拆分成了分层的操作。
第一层：爬取一个网页，http://www.apache.org/，解析网页，获取3个链接，将3个链接保存到CrawlDB中，设置状态为未爬取。同时将http://www.apache.org/的爬取状态设置为已爬取。结束第一轮。
第二层，找到CrawlDB中状态为未爬取的页面（第一层解析出来的3个链接），分别爬取，并解析网页，一共获得8个链接。和第一层操作一样，将解析出的链接放入CrawlDB,设置为未爬取，并将第二层爬取的三个页面，状态设置为已爬取。
第三层，找到CrawlDB中状态为未爬取的页面（第二层解析出来的8个链接）.................
每一层都可以作为一个独立的任务去运行，所以可以将一个大型的广度遍历任务，拆分成一个一个小任务。爬虫里有个参数，设置爬取的层数，指的就是这个。
插件机制：
框架图中的 Injector、Generator、Request（由RequestFactory生成)、Parser(由ParserFactory生成)、DbUpdater、Response都是以插件实现的。制作插件往往只需要自定义一个实现相关接口的类，并在相关Factory内指定即可。
WebCollector内置了一套插件(cn.edu.hfut.dmic.webcollector.plugin.redis)。基于这套插件，可以把WebCollector的任务管理放到redis数据库上，这使得WebCollector可以爬取海量的数据（上亿级别）。
用户自定义操作：
对于用户来说，关注的更多的不是爬虫的爬取流程，而是对每个网页要进行什么样的操作。对网页进行抽取、保存还是其他操作，应该是由用户自定义的。
假设我们有个需求，要爬取《知乎》上的所有提问。对用户来说，只需要定义对知乎的提问如何抽取。
public class ZhihuCrawler extends BreadthCrawler{
/*visit函数定制访问每个页面时所需进行的操作*/
@Override
public void visit(Page page) {
String question_regex="^http://www.zhihu.com/question/[0-9]+";
if(Pattern.matches(question_regex, page.getUrl())){
System.out.println("正在抽取"+page.getUrl());
/*抽取标题*/
String title=page.getDoc().title();
System.out.println(title);
/*抽取提问内容*/
String question=page.getDoc().select("div[id=zh-question-detail]").text();
System.out.println(question);
}
}
/*启动爬虫*/
public static void main(String[] args) throws IOException{
ZhihuCrawler crawler=new ZhihuCrawler();
crawler.addSeed("http://www.zhihu.com/question/21003086");
crawler.addRegex("http://www.zhihu.com/.*");
crawler.start(5);
}
}
覆盖BreadthCrawler类的visit方法，即可实现用户自定义操作，完全不用考虑爬虫的爬取逻辑。
WebCollector的设计主要来自于Nutch，相当于将Nutch抽象成了一个爬虫内核。
最后再次附上项目地址：https://github.com/CrawlScript/WebCollector