## 架构
Crawlab的架构包括了一个主节点（Master Node）和多个工作节点（Worker Node），以及负责通信和数据储存的Redis和MongoDB数据库。
前端应用向主节点请求数据，主节点通过MongoDB和Redis来执行任务派发调度以及部署，工作节点收到任务之后，开始执行爬虫任务，并将任务结果储存到MongoDB。架构相对于`v0.3.0`之前的Celery版本有所精简，去除了不必要的节点监控模块Flower，节点监控主要由Redis完成。
### 主节点
主节点是整个Crawlab架构的核心，属于Crawlab的中控系统。
主节点主要负责以下功能:
1. 爬虫任务调度
2. 工作节点管理和通信
3. 爬虫部署
4. 前端以及API服务
5. 执行任务（可以将主节点当成工作节点）
主节点负责与前端应用进行通信，并通过Redis将爬虫任务派发给工作节点。同时，主节点会同步（部署）爬虫给工作节点，通过Redis和MongoDB的GridFS。
### 工作节点
工作节点的主要功能是执行爬虫任务和储存抓取数据与日志，并且通过Redis的`PubSub`跟主节点通信。通过增加工作节点数量，Crawlab可以做到横向扩展，不同的爬虫任务可以分配到不同的节点上执行。
### MongoDB
MongoDB是Crawlab的运行数据库，储存有节点、爬虫、任务、定时任务等数据，另外GridFS文件储存方式是主节点储存爬虫文件并同步到工作节点的中间媒介。
### Redis
Redis是非常受欢迎的Key-Value数据库，在Crawlab中主要实现节点间数据通信的功能。例如，节点会将自己信息通过`HSET`储存在Redis的`nodes`哈希列表中，主节点根据哈希列表来判断在线节点。
### 前端
前端是一个基于[Vue-Element-Admin](https://github.com/PanJiaChen/vue-element-admin)的单页应用。其中重用了很多Element-UI的控件来支持相应的展示。
## 与其他框架的集成
[Crawlab SDK](https://github.com/crawlab-team/crawlab-sdk) 提供了一些 `helper` 方法来让您的爬虫更好的集成到 Crawlab 中，例如保存结果数据到 Crawlab 中等等。
### 集成 Scrapy
在 `settings.py` 中找到 `ITEM_PIPELINES`（`dict` 类型的变量），在其中添加如下内容。
```python
ITEM_PIPELINES = {
'crawlab.pipelines.CrawlabMongoPipeline': 888,
}
```
然后，启动 Scrapy 爬虫，运行完成之后，您就应该能看到抓取结果出现在 **任务详情-结果** 里。
### 通用 Python 爬虫
将下列代码加入到您爬虫中的结果保存部分。
```python
# 引入保存结果方法
from crawlab import save_item
# 这是一个结果，需要为 dict 类型
result = {'name': 'crawlab'}
# 调用保存结果方法
save_item(result)
```
然后，启动爬虫，运行完成之后，您就应该能看到抓取结果出现在 **任务详情-结果** 里。
### 其他框架和语言
爬虫任务本质上是由一个shell命令来实现的。任务ID将以环境变量`CRAWLAB_TASK_ID`的形式存在于爬虫任务运行的进程中，并以此来关联抓取数据。另外，`CRAWLAB_COLLECTION`是Crawlab传过来的所存放collection的名称。
在爬虫程序中，需要将`CRAWLAB_TASK_ID`的值以`task_id`作为可以存入数据库中`CRAWLAB_COLLECTION`的collection中。这样Crawlab就知道如何将爬虫任务与抓取数据关联起来了。当前，Crawlab只支持MongoDB。
## 与其他框架比较
现在已经有一些爬虫管理框架了，因此为啥还要用Crawlab？
因为很多现有当平台都依赖于Scrapyd，限制了爬虫的编程语言以及框架，爬虫工程师只能用scrapy和python。当然，scrapy是非常优秀的爬虫框架，但是它不能做一切事情。
Crawlab使用起来很方便，也很通用，可以适用于几乎任何主流语言和框架。它还有一个精美的前端界面，让用户可以方便的管理和运行爬虫。
|框架 | 技术 | 优点 | 缺点 | Github 统计数据 |
|:---|:---|:---|-----| :---- |
| [Crawlab](https://github.com/crawlab-team/crawlab) | Golang + Vue|不局限于 scrapy，可以运行任何语言和框架的爬虫，精美的 UI 界面，天然支持分布式爬虫，支持节点管理、爬虫管理、任务管理、定时任务、结果导出、数据统计、消息通知、可配置爬虫、在线编辑代码等功能|暂时不支持爬虫版本管理| 
 |
| [ScrapydWeb](https://github.com/my8100/scrapydweb) | Python Flask + Vue|精美的 UI 界面，内置了 scrapy 日志解析器，有较多任务运行统计图表，支持节点管理、定时任务、邮件提醒、移动界面，算是 scrapy-based 中功能完善的爬虫管理平台|不支持 scrapy 以外的爬虫，Python Flask 为后端，性能上有一定局限性|   |
| [Gerapy](https://github.com/Gerapy/Gerapy) | Python Django + Vue|Gerapy 是崔庆才大神开发的爬虫管理平台，安装部署非常简单，同样基于 scrapyd，有精美的 UI 界面，支持节点管理、代码编辑、可配置规则等功能|同样不支持 scrapy 以外的爬虫，而且据使用者反馈，1.0 版本有很多 bug，期待 2.0 版本会有一定程度的改进|   |
| [SpiderKeeper](https://github.com/DormyMo/SpiderKeeper) | Python Flask|基于 scrapyd，开源版 Scrapyhub，非常简洁的 UI 界面，支持定时任务|可能有些过于简洁了，不支持分页，不支持节点管理，不支持 scrapy 以外的爬虫|   |
## Q&A
#### 1. 为何我访问 http://localhost:8080 提示访问不了？
假如您是Docker部署的，请检查一下您是否用了Docker Machine，这样的话您需要输入地址 http://192.168.99.100:8080 才行。
另外，请确保您用了`-p 8080:8080`来映射端口，并检查宿主机是否开放了8080端口。
#### 2. 我可以看到登录页面了，但为何我点击登陆的时候按钮一直转圈圈？
绝大多数情况下，您可能是没有正确配置`CRAWLAB_API_ADDRESS`这个环境变量。这个变量是告诉前端应该通过哪个地址来请求API数据的，因此需要将它设置为宿主机的IP地址＋端口，例如 `192.168.0.1:8000`。接着，重启容器，在浏览器中输入宿主机IP＋端口，就可以顺利登陆了。
请注意，8080是前端端口，8000是后端端口，您在浏览器中只需要输入前端的地址就可以了，要注意区分。
#### 3. 在爬虫页面有一些不认识的爬虫列表，这些是什么呢？
这些是demo爬虫，如果需要添加您自己的爬虫，请将您的爬虫文件打包成zip文件，再在爬虫页面中点击**添加爬虫**上传就可以了。
注意，Crawlab将取文件名作为爬虫名称，这个您可以后期更改。另外，请不要将zip文件名设置为中文，可能会导致上传不成功。
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- [手把手教你如何用Crawlab构建技术文章聚合平台(一)](https://juejin.im/user/5a1ba6def265da430b7af463/posts)
**注意: v0.3.0版本已将基于Celery的Python版本切换为了Golang版本，如何部署请参照文档**
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