Golang实现简单爬虫框架（4）——队列实现并发任务调度

前言

RequestgoroutinegoroutineWorkerWorkerchannelchannel

其实我们可以自己做一个任务分发的机制，我们来决定分发给哪一个Worker

注意：本次并发是在上一篇文章简单并发实现的基础上修改，所以没有贴出全部代码，只是贴出部分修改部分，要查看完整项目代码，可以查看上篇文章，或者从github下载项目源代码查看

1、项目架构

Scheduler

在这里插入图片描述

SchedulerRequestWorkerRequestgoroutineWorkerWorkerWorkerRequestWorkerWorker

2、队列实现任务调度器

在scheduler目录下创建queued.go文件

package scheduler

import "crawler/engine"

// 使用队列来调度任务

type QueuedScheduler struct {
	requestChan chan engine.Request		// Request channel
    // Worker channel, 其中每一个Worker是一个 chan engine.Request 类型
	workerChan  chan chan engine.Request	
}

// 提交请求任务到 requestChannel
func (s *QueuedScheduler) Submit(request engine.Request) {
	s.requestChan <- request
}

func (s *QueuedScheduler) ConfigMasterWorkerChan(chan engine.Request) {
	panic("implement me")
}

// 告诉外界有一个 worker 可以接收 request
func (s *QueuedScheduler) WorkerReady(w chan engine.Request) {
	s.workerChan <- w
}

func (s *QueuedScheduler) Run() {
    // 生成channel
	s.workerChan = make(chan chan engine.Request)
	s.requestChan = make(chan engine.Request)
	go func() {
		// 创建请求队列和工作队列
		var requestQ []engine.Request
		var workerQ []chan engine.Request
		for {
			var activeWorker chan engine.Request
			var activeRequest engine.Request
			
            // 当requestQ和workerQ同时有数据时
			if len(requestQ) > 0 && len(workerQ) > 0 {
				activeWorker = workerQ[0]
				activeRequest = requestQ[0]
			}
			
			select {
			case r := <-s.requestChan: // 当 requestChan 收到数据
				requestQ = append(requestQ, r)
			case w := <-s.workerChan: // 当 workerChan 收到数据
				workerQ = append(workerQ, w)
			case activeWorker <- activeRequest: // 当请求队列和认读队列都不为空时，给任务队列分配任务
				requestQ = requestQ[1:]
				workerQ = workerQ[1:]
			}
		}
	}()
}

3、爬虫引擎

修改后的concurrent.go文件如下

package engine

import (
	"log"
)

// 并发引擎
type ConcurrendEngine struct {
	Scheduler   Scheduler
	WorkerCount int
}

// 任务调度器
type Scheduler interface {
	Submit(request Request) // 提交任务
	ConfigMasterWorkerChan(chan Request)
	WorkerReady(w chan Request)
	Run()
}

func (e *ConcurrendEngine) Run(seeds ...Request) {

	out := make(chan ParseResult)
	e.Scheduler.Run()

	// 创建 goruntine
	for i := 0; i < e.WorkerCount; i++ {
		createWorker(out, e.Scheduler)
	}

	// engine把请求任务提交给 Scheduler
	for _, request := range seeds {
		e.Scheduler.Submit(request)
	}

	itemCount := 0
	for {
		// 接受 Worker 的解析结果
		result := <-out
		for _, item := range result.Items {
			log.Printf("Got item: #%d: %v\n", itemCount, item)
			itemCount++
		}

		// 然后把 Worker 解析出的 Request 送给 Scheduler
		for _, request := range result.Requests {
			e.Scheduler.Submit(request)
		}
	}
}

func createWorker(out chan ParseResult, s Scheduler) {
    // 为每一个Worker创建一个channel
	in := make(chan Request)
	go func() {
		for {
			s.WorkerReady(in) // 告诉调度器任务空闲
			request := <-in
			result, err := worker(request)
			if err != nil {
				continue
			}
			out <- result
		}
	}()
}

4、main函数

package main

import (
	"crawler/engine"
	"crawler/scheduler"
	"crawler/zhenai/parser"
)

func main() {
	e := engine.ConcurrendEngine{
		Scheduler:   &scheduler.QueuedScheduler{},// 这里调用并发调度器
		WorkerCount: 50,
	}
	e.Run(engine.Request{
		Url:       "http://www.zhenai.com/zhenghun",
		ParseFunc: parser.ParseCityList,
	})
}

运行结果如下：

在这里插入图片描述

5、总结

在这篇文章中我们使用队列实现对并发任务的调度，从而实现了对Worker的控制。我们现在并发有两种实现方式，但是他们的调度方法是不同的，为了代码的统一，所以在下一篇文章中的内容有：

对项目做一个同构
添加数据的存储模块。

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