分布式爬虫可以分为若千个分布式层级。不同的应用可能由其中部分层级构成，下图是一个大型分布式爬虫的3个层级:分布式数据中心、分布式抓取服务器及分布式爬虫程序。整个爬虫系统由全球多个分布式数据中心共同构成，每个数据中心负责抓取本地域周边的互联网网页，比如欧洲的数据中心负责抓取英国、法国、德国等欧洲国家的网页，由于爬虫与要抓取的网页地缘较近，在抓取速度上会较远程抓取快很多。
每个数据中心义由多台高速网络连接的抓取服务器构成，而每台服务器又可以部署多个爬虫程序。通过多层级的分布式爬虫体系，才一可能保证抓取数据的及时性和全面性。
对于同一数据中心的多台抓取服务器，不同机器之间的分工协同方式会有差异，常见的分布式架构有两种:主从式分布爬虫和对等式分布爬虫。
1、主从式分布爬虫(Master-Slave）
对于主从式分布爬虫，不同的服务器承担不同的角色分工，其中有一台专门负责对其他服务器提供URL分发服务，其他机器则进行实际的网贞F载口URL服务器维护待抓取URL队列，并从中获得待抓取网页的URL，分配给不同的抓取服务器，另外还要对抓取服务器之间的工作进行负载均衡，使得各个服务器承担的工作量大致相等，不至于出现忙的过忙、闲的过闲的情形。抓取服务器之间没有通信联系，每个抓取服务器只和URL服务器进行消息传递。
2、对等式分布爬虫(Peer to Peer）
在对等式分布爬虫体系中，服务器之间不存在分工差异，每台服务器承担相同的功能，各自负担一部分URL的抓取工作，如图所示即是其中一种对等式分布爬虫，Mercator爬虫采用此种体系结构。
由于没有URL服务器存在，每台抓取服务器的任务分工就成为问题。在如图所示体系结构下，由服务器自己来判断某个URL是否应该由自己来抓取，或者将这个URL传递给相应的服务器。至于采取的判断方法，则是对网址的主域名进行哈希计算，之后取模(即hash域名」%m，这里的m对应服务器个数)，如果计算所得的值和抓取服务器编号匹配，则自己下载该网页，否则将该网址转发给对应编号的抓取服务器。
以图中的例子来说，因为有3台抓取服务器，所以取模的时候m设定为3。图中的1号抓取服务器负责抓取哈希取模后值为1的网页，当其接收到网址www.google.com时，首先用哈希函数计算这个主域名的哈希值，之后对3取模，发现取模后值为1，属于自己的职责范围，于是就自己下载网页;如果接收到网址www.baidu.com，哈希后对3取模，发现其值等于2，不属于自己的职责范畴，则会将这个要下载的URL转发给2号抓取服务器，由2号抓取服务器来进行下载。通过这种方式，每台服务器平均承担大约1/3的抓取工作量。
由于没有URL分发服务器，所以此种方法不存在系统瓶颈问题，另外其哈希函数不是针对整个URL,而只针对主域名，所以可以保证同一网站的网页都由同一台服务器抓取，这样一方面可以提高下载效率(DNS域名解析可以缓存)，另外一方面也可以主动控制对某个网站的访问速度，避免对某个网站访问压力过大。
图中这种体系结构也存在一些缺点，假设在抓取过程中某台服务器宕机，或者此时新加入一台抓取服务器，因为取模时，是以服务器个数确定的，所以此时m值发生变化，导致大部分URL,哈希取模后的值跟着变化，这意味着儿乎所有任务都需要重新进行分配，无疑会导致资源的极大浪费。
为了解决哈希取模的对等式分布爬虫存在的问题，UbiCrawle:爬虫提出了改进方案，即放弃哈希取模方式，转而采用一致性哈希方法C Consisting Hash )来确定服务器的任务分工，如下图所示：
一致性哈希将网站的主域名进行哈希，映射为一个范围在O到2的32次方之问的某个数值，大量的网站主域名会被均匀地哈希到这个数位区间。可以像图中所示那样，将哈希值范围首尾相接，即认为数值0和最大值重合，这样可以将其看做有序的环状序列，从数值O开始，沿着环的顺时针方向，哈希值逐渐增大，自到环的结尾。而某个抓取服务器则负责这个环状序列的一个片段，即落在某个哈希取位范阔内的URL都由该服务器负责下载。这样即可确定每台服务器的职责范。
我们以图为例说明其优势，假设2号抓取服务器接收到了域名www.baidu.cam,经过哈希值计算后，2号服务器知道在自己的管辖范围内，于是自己下载这个URL。在此之后，2号服务器收到了www.sina.com.cn这个域名，经过哈希计算，可知是3号服务器负责的范围，于是将这个URL转发给3号服务器。如果3号服务器死机，那么2号服务器得不到回应，于是知道3号服务器出了状况，此时顺时针按照环的大小顺序查找，将URL转发给第一个碰到的服务器，即1号服务器，此后3号服务器的下载任务都由l号服务器接管，直到3号服务器重新启动为止。
从上面的流程可知，即使某台服务器出了问题，那么本来应该由这台服务器负责的URL则由顺时针的下个服务器接管，并不会对其他服务器的任务造成影响，这样就解决了哈希取模方式的弊端，将影响范围从全局限制到了局部，如果新加入一台下载服务器也是如此。
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