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过去有一段时间了，记录一下曾经参与过的爬虫项目。

一个main方法，开两个线程，一个收集需要执行爬取的任务，一个执行爬取。

//数据采集：判断是否启动采集线程			String isStartDataSpiderTask = SystemProperties.getContextProperty("data.spider.task");			if(isStartDataSpiderTask != null && isStartDataSpiderTask.equalsIgnoreCase("true")){//				DataSpiderTask dataSpiderTask = new DataSpiderTask();//				dataSpiderTask.start();								DataKpiPullQueueThread pullThread = new DataKpiPullQueueThread();				pullThread.start();				LogCvt.info("已启动数据采集-采集线程，任务队列 ：" + RedisConstent.DATA_SPIDER_QUEUE_REDISKEY);								//指标监控线程				DataMonitorTask dataMonitorTask = new DataMonitorTask();				dataMonitorTask.start();				LogCvt.info("已启动数据采集-指标监控线程，任务队列 ：" + RedisConstent.DATA_KPI_MONITOR_REDISKEY2);			}						//数据采集：定时任务收集线程			String isStartDataSpiderCollectTask = SystemProperties.getContextProperty("data.spider.collect.task");			if(isStartDataSpiderCollectTask != null && isStartDataSpiderCollectTask.equalsIgnoreCase("true")){//				DataSpiderCollectTask task = new DataSpiderCollectTask();//				task.start();								DataKpiPushTaskQueueThread pushTaskThread = new DataKpiPushTaskQueueThread();				pushTaskThread.start();								LogCvt.info("已启动数据采集-定时任务收集线程，任务队列 ：" + RedisConstent.DATA_SPIDER_QUEUE_REDISKEY_TASK);			}

收集的线程我就不写了，无非就是从数据库篓出要执行的记录，扔到redis里去，等着爬取的线程去redis里取。

着重写爬取线程。

爬取线程里放一个线程池，这个线程池具体开几个爬取线程，看自己情况。

当然，实际执行爬取任务的线程是这个线程池里的线程。

爬取线程放入线程池。

爬取线程里当然就要开始用到今天的主角htmlunit。

htmlunit的基本用法参考。

要爬取你想要的东西，得需要多看看xpath及正则。

这里再讲讲当时我们用htmlunit出现的一个比较典型的问题，内存泄漏：

1，当时是没有关闭页面这段代码的。先解释下这个webClient，它就相当于打开了一个浏览器。因为当时前期需求方给的指标量是比较少的，你一次在浏览器中开几十个页面是没有问题的。但是到了后期，指标量陡然上升，成百上千个，你可能就需要打开成百上千个页面，这个时候就很可能对你的内存造成比较大的压力，你会感觉越来越卡，到最后可能程序就卡死了。

2，接下来这个问题，当时就发生在给我的一批指标当中，这一批指标我记得大概有几千个指标，因为抓取的是表格，每个表格有几十行，当时的代码逻辑是一行就会生成一个对象，为了提高爬取效率，这些行对象会一直保存直到这条线程采集完所有指标。所以当时就会有上万级的对象存在于内存中，我是亲自体验到程序一点点卡死的感觉。后面经过优化，最主要的一点就是把指标根据url分组采集了。简单来说就是把人家列表页面的a标签链接分组采集，一个a标签链接里面得表格里的一个单元格是一个指标。每采集下一个a标签，就把上一个a标签缓存的表格数据清掉，这样就不会造成内存的压力了。

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