gopl-zh.github.com/ch8/ch8-06.md

## 8.6. 示例: 併發的Web爬蟲

在5.6節中，我們做了一個簡單的web爬蟲，用bfs(廣度優先)算法來抓取整個網站。在本節中，我們會讓這個這個爬蟲併行化，這樣每一個彼此獨立的抓取命令可以併行進行IO，最大化利用網絡資源。crawl函數和gopl.io/ch5/findlinks3中的是一樣的。

<u><i>gopl.io/ch8/crawl1</i></u>
```go
func crawl(url string) []string {
	fmt.Println(url)
	list, err := links.Extract(url)
	if err != nil {
		log.Print(err)
	}
	return list
}
```

主函數和5.6節中的breadthFirst(深度優先)類似。像之前一樣，一個worklist是一個記録了需要處理的元素的隊列，每一個元素都是一個需要抓取的URL列表，不過這一次我們用channel代替slice來做這個隊列。每一個對crawl的調用都會在他們自己的goroutine中進行併且會把他們抓到的鏈接發送迴worklist。

```go
func main() {
	worklist := make(chan []string)

	// Start with the command-line arguments.
	go func() { worklist <- os.Args[1:] }()

	// Crawl the web concurrently.
	seen := make(map[string]bool)
	for list := range worklist {
		for _, link := range list {
			if !seen[link] {
				seen[link] = true
				go func(link string) {
					worklist <- crawl(link)
				}(link)
			}
		}
	}
}
```

註意這里的crawl所在的goroutine會將link作爲一個顯式的參數傳入，來避免“循環變量快照”的問題(在5.6.1中有講解)。另外註意這里將命令行參數傳入worklist也是在一個另外的goroutine中進行的，這是爲了避免在main goroutine和crawler goroutine中同時向另一個goroutine通過channel發送內容時發生死鎖(因爲另一邊的接收操作還沒有準備好)。當然，這里我們也可以用buffered channel來解決問題，這里不再贅述。

現在爬蟲可以高併發地運行起來，併且可以産生一大坨的URL了，不過還是會有倆問題。一個問題是在運行一段時間後可能會出現在log的錯誤信息里的：


```
$ go build gopl.io/ch8/crawl1
$ ./crawl1 http://gopl.io/
http://gopl.io/
https://golang.org/help/
https://golang.org/doc/
https://golang.org/blog/
...
2015/07/15 18:22:12 Get ...: dial tcp: lookup blog.golang.org: no such host
2015/07/15 18:22:12 Get ...: dial tcp 23.21.222.120:443: socket: too many open files
...
```

最初的錯誤信息是一個讓人莫名的DNS査找失敗，卽使這個域名是完全可靠的。而隨後的錯誤信息揭示了原因：這個程序一次性創建了太多網絡連接，超過了每一個進程的打開文件數限製，旣而導致了在調用net.Dial像DNS査找失敗這樣的問題。

這個程序實在是太他媽併行了。無窮無盡地併行化併不是什麽好事情，因爲不管怎麽説，你的繫統總是會有一個些限製因素，比如CPU核心數會限製你的計算負載，比如你的硬盤轉軸和磁頭數限製了你的本地磁盤IO操作頻率，比如你的網絡帶寬限製了你的下載速度上限，或者是你的一個web服務的服務容量上限等等。爲了解決這個問題，我們可以限製併發程序所使用的資源來使之適應自己的運行環境。對於我們的例子來説，最簡單的方法就是限製對links.Extract在同一時間最多不會有超過n次調用，這里的n是fd的limit-20，一般情況下。這個一個夜店里限製客人數目是一個道理，隻有當有客人離開時，才會允許新的客人進入店內(譯註：作者你個老流氓)。

我們可以用一個有容量限製的buffered channel來控製併發，這類似於操作繫統里的計數信號量概念。從概念上講，channel里的n個空槽代表n個可以處理內容的token(通行證)，從channel里接收一個值會釋放其中的一個token，併且生成一個新的空槽位。這樣保證了在沒有接收介入時最多有n個發送操作。(這里可能我們拿channel里填充的槽來做token更直觀一些，不過還是這樣吧~)。由於channel里的元素類型併不重要，我們用一個零值的struct{}來作爲其元素。

讓我們重寫crawl函數，將對links.Extract的調用操作用獲取、釋放token的操作包裹起來，來確保同一時間對其隻有20個調用。信號量數量和其能操作的IO資源數量應保持接近。

<u><i>gopl.io/ch8/crawl2</i></u>
```go
// tokens is a counting semaphore used to
// enforce a limit of 20 concurrent requests.
var tokens = make(chan struct{}, 20)

func crawl(url string) []string {
	fmt.Println(url)
	tokens <- struct{}{} // acquire a token
	list, err := links.Extract(url)
	<-tokens // release the token
	if err != nil {
		log.Print(err)
	}
	return list
}
```

第二個問題是這個程序永遠都不會終止，卽使它已經爬到了所有初始鏈接衍生出的鏈接。(當然，除非你慎重地選擇了合適的初始化URL或者已經實現了練習8.6中的深度限製，你應該還沒有意識到這個問題)。爲了使這個程序能夠終止，我們需要在worklist爲空或者沒有crawl的goroutine在運行時退出主循環。

```go
func main() {
	worklist := make(chan []string)
	var n int // number of pending sends to worklist

	// Start with the command-line arguments.
	n++
	go func() { worklist <- os.Args[1:] }()

	// Crawl the web concurrently.
	seen := make(map[string]bool)

	for ; n > 0; n-- {
		list := <-worklist
		for _, link := range list {
			if !seen[link] {
				seen[link] = true
				n++
				go func(link string) {
					worklist <- crawl(link)
				}(link)
			}
		}
	}
}
```

這個版本中，計算器n對worklist的發送操作數量進行了限製。每一次我們發現有元素需要被發送到worklist時，我們都會對n進行++操作，在向worklist中發送初始的命令行參數之前，我們也進行過一次++操作。這里的操作++是在每啟動一個crawler的goroutine之前。主循環會在n減爲0時終止，這時候説明沒活可榦了。

現在這個併發爬蟲會比5.6節中的深度優先蒐索版快上20倍，而且不會出什麽錯，併且在其完成任務時也會正確地終止。

下面的程序是避免過度併發的另一種思路。這個版本使用了原來的crawl函數，但沒有使用計數信號量，取而代之用了20個長活的crawler goroutine，這樣來保證最多20個HTTP請求在併發。

```go
func main() {
	worklist := make(chan []string)  // lists of URLs, may have duplicates
	unseenLinks := make(chan string) // de-duplicated URLs

	// Add command-line arguments to worklist.
	go func() { worklist <- os.Args[1:] }()

	// Create 20 crawler goroutines to fetch each unseen link.
	for i := 0; i < 20; i++ {
		go func() {
			for link := range unseenLinks {
				foundLinks := crawl(link)
				go func() { worklist <- foundLinks }()
			}
		}()
	}

	// The main goroutine de-duplicates worklist items
	// and sends the unseen ones to the crawlers.
	seen := make(map[string]bool)
	for list := range worklist {
		for _, link := range list {
			if !seen[link] {
				seen[link] = true
				unseenLinks <- link
			}
		}
	}
}
```

所有的爬蟲goroutine現在都是被同一個channel-unseenLinks餵飽的了。主goroutine負責拆分它從worklist里拿到的元素，然後把沒有抓過的經由unseenLinks channel發送給一個爬蟲的goroutine。

seen這個map被限定在main goroutine中；也就是説這個map隻能在main goroutine中進行訪問。類似於其它的信息隱藏方式，這樣的約束可以讓我們從一定程度上保證程序的正確性。例如，內部變量不能夠在函數外部被訪問到；變量(§2.3.4)在沒有被轉義的情況下是無法在函數外部訪問的；一個對象的封裝字段無法被該對象的方法以外的方法訪問到。在所有的情況下，信息隱藏都可以幫助我們約束我們的程序，使其不發生意料之外的情況。

crawl函數爬到的鏈接在一個專有的goroutine中被發送到worklist中來避免死鎖。爲了節省空間，這個例子的終止問題我們先不進行詳細闡述了。

**練習 8.6：** 爲併發爬蟲增加深度限製。也就是説，如果用戶設置了depth=3，那麽隻有從首頁跳轉三次以內能夠跳到的頁面才能被抓取到。

**練習 8.7：** 完成一個併發程序來創建一個線上網站的本地鏡像，把該站點的所有可達的頁面都抓取到本地硬盤。爲了省事，我們這里可以隻取出現在該域下的所有頁面(比如golang.org結尾，譯註：外鏈的應該就不算了。)當然了，出現在頁面里的鏈接你也需要進行一些處理，使其能夠在你的鏡像站點上進行跳轉，而不是指向原始的鏈接。


**譯註：**
拓展閲讀 [Handling 1 Million Requests per Minute with Go](http://marcio.io/2015/07/handling-1-million-requests-per-minute-with-golang/)。