第6章：队列与处理器
在第5章：分类器中，我们了解了系统如何分析原始种子数据。但当系统突然发现数百万新种子时，如何高效处理这些海量任务？这就是队列与处理器系统的职责所在。
核心概念
任务队列
- 功能定位：如同工厂的传送带，有序管理所有待处理任务
- 核心特性：
- 自动重试机制（失败任务最多重试2次）
- 优先级排序（高优先级任务优先执行）
- 任务去重（通过指纹哈希防止重复）
处理器
- 工作模式：从队列获取任务并执行具体操作
- 并发控制：每个队列可配置独立的工作线程数
- 超时机制：默认单任务最长执行时间30分钟
任务生命周期
状态流转
数据库结构
type QueueJob struct {ID string // 任务唯一标识Queue string // 所属队列名(如"process_torrent")Status string // 任务状态(pending/running/completed)Payload string // 任务参数(JSON格式)Retries uint // 当前重试次数MaxRetries uint // 最大重试次数(默认2)Priority int // 优先级(数值越大优先级越高)
}
实战应用
批量重新分类
通过命令行触发电影类种子重新分类：
bitmagnet worker reprocess-torrents \--content-type movie \--classify-mode rematch
自定义工作流
- 创建处理任务：
msg := processor.MessageParams{InfoHashes: []protocol.ID{hash1, hash2},ClassifyMode: processor.ClassifyModeRematch,
}
job, _ := model.NewQueueJob("process_torrent", msg)
- 提交任务队列：
db.Create(&job) // 任务进入pending状态
技术实现
处理器逻辑
func (p processor) Process(ctx context.Context, params MessageParams) error {// 1. 从数据库加载种子数据torrents, _ := p.search.TorrentsWithMissingInfoHashes(ctx, params.InfoHashes)// 2. 调用分类器处理for _, torrent := range torrents {result, _ := p.classifier.Run(ctx, torrent)// 3. 保存分类结果p.dao.TorrentContent.Create(&model.TorrentContent{InfoHash: torrent.InfoHash,ContentType: result.ContentType,})}return nil
}
队列服务
func (s server) runWorker(ctx context.Context, h handler.Handler) {for {// 1. 获取待处理任务job, _ := s.query.QueueJob.Where(q.Queue.Eq(h.Queue),q.Status.Eq("pending"),).First()// 2. 标记任务为执行中s.query.QueueJob.Where(q.ID.Eq(job.ID)).Update("status", "running")// 3. 执行处理器逻辑if err := h.Handle(ctx, job); err != nil {// 处理失败逻辑} else {// 标记任务完成}}
}
总结
队列与处理器系统通过：
- 异步任务管理
- 自动容错机制
- 优先级调度
保障系统稳定处理海量任务。下一章将深入DHT网络核心组件：DHT路由表
第7章：DHT路由表
在第6章：队列与处理器中，我们了解了系统如何管理后台任务。本章将深入探索DHT爬虫的核心导航系统——DHT路由表。
路由表解析
核心功能
路由表如同智能地址簿，实现：
- 节点管理：记录已知BitTorrent客户端（节点）的ID与网络地址
- 哈希索引：存储种子哈希值与对应节点关系
- 智能检索：基于ID相似度快速定位最近节点
- 动态更新：持续淘汰失效节点（默认超时30分钟）
关键参数
| 参数名 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|
| nodesK | 80 | 单节点桶最大容量 |
| hashesK | 80 | 单哈希桶最大容量 |
| nodeTimeout | 30m | 节点无响应淘汰阈值 |
数据结构
节点结构
type Node struct {ID [20]byte // 节点唯一标识Addr netip.AddrPort // IP地址与端口LastRespondedAt time.Time // 最后响应时间IsCandidate bool // 是否适合采样请求
}
哈希记录
type Hash struct {ID [20]byte // 种子哈希值Peers []Peer // 已知持有节点AddedAt time.Time // 发现时间
}type Peer struct {Addr netip.AddrPort // 节点网络地址
}
核心操作
节点管理
哈希检索
func (t *Table) GetClosestHashes(targetID [20]byte, limit int) []Hash {return t.btree.Closest(targetID, limit)
}
监控指标
通过Prometheus暴露的关键指标：
- bitmagnet_dht_ktable_nodes_count：当前活跃节点数
- bitmagnet_dht_ktable_hashes_added_total：累计发现哈希数
- bitmagnet_dht_ktable_nodes_dropped_total：淘汰节点计数
实现原理
接口定义
type Table interface {PutNode(ID, netip.AddrPort) error // 添加节点DropNode(ID, error) bool // 移除节点GetClosestNodes(ID, int) []Node // 获取最近节点PutHash(ID, []Peer) error // 记录哈希
}
B树索引
type Btree struct {root *bucketsize intmutex sync.RWMutex
}func (b *Btree) Closest(target [20]byte, n int) []ID {// 基于XOR距离算法查找最近邻
}
总结
DHT路由表通过：
- 高效B树索引
- 智能节点淘汰
- 实时监控体系
为爬虫提供稳定的网络导航能力。下一章将探索系统如何优化存储结构：数据分片策略
