Go语言高并发价格监控系统设计

之前因为服务器配置不足，无法部署高性能的GO爬虫程序。最忌服务器问题的已解决，目前依照计划开发一个高性能的并发价格监控系统，使用Go语言实现。系统的主要功能是定期抓取百万级别的商品页面，解析其中的价格信息，并进行存储和告警等处理。多说无益，跟着我看看具体怎么部署的。

之前预设的系统架构

核心模块实现

1、分布式任务调度

package main

import (
	"github.com/go-redis/redis/v8"
	"context"
)

// 任务队列管理
type TaskDispatcher struct {
	redisClient *redis.Client
	queueName   string
}

func NewDispatcher(addr string) *TaskDispatcher {
	return &TaskDispatcher{
		redisClient: redis.NewClient(&redis.Options{Addr: addr}),
		queueName:   "price_monitor_tasks",
	}
}

// 添加监控任务
func (d *TaskDispatcher) AddTask(url string, interval int) {
	ctx := context.Background()
	d.redisClient.LPush(ctx, d.queueName, url)
	d.redisClient.ZAdd(ctx, "schedules", &redis.Z{
		Score:  float64(time.Now().Unix() + interval),
		Member: url,
	})
}

2、高性能网页下载器

package downloader

import (
	"net/http"
	"io/ioutil"
	"time"
	"sync"
)

// 并发下载控制器
type DownloadManager struct {
	rateLimiter chan struct{}
	client      *http.Client
}

func NewDownloader(concurrency int) *DownloadManager {
	return &DownloadManager{
		rateLimiter: make(chan struct{}, concurrency),
		client: &http.Client{
			Timeout: 10 * time.Second,
			Transport: &http.Transport{
				MaxIdleConns:        100,
				MaxIdleConnsPerHost: 20,
				IdleConnTimeout:      30 * time.Second,
			},
		},
	}
}

// 并发安全的下载方法
func (dm *DownloadManager) Download(url string) ([]byte, error) {
	dm.rateLimiter <- struct{}{}
	defer func() { <-dm.rateLimiter }()

	resp, err := dm.client.Get(url)
	if err != nil {
		return nil, err
	}
	defer resp.Body.Close()

	return ioutil.ReadAll(resp.Body)
}

3、价格解析引擎

package parser

import (
	"github.com/PuerkitoBio/goquery"
	"regexp"
	"strconv"
)

// 多策略解析器
type PriceParser struct {
	cssSelectors map[string]string
	regexPatterns []*regexp.Regexp
}

func NewParser() *PriceParser {
	return &PriceParser{
		cssSelectors: map[string]string{
			"amazon":   "#priceblock_ourprice",
			"taobao":   ".tm-price",
			"jd":       ".p-price",
		},
		regexPatterns: []*regexp.Regexp{
			regexp.MustCompile(`¥\s*([\d,]+\.\d{2})`),
			regexp.MustCompile(`"price":\s*"([\d.]+)"`),
		},
	}
}

func (p *PriceParser) ExtractPrice(html []byte, site string) float64 {
	// 策略1: CSS选择器
	if selector, ok := p.cssSelectors[site]; ok {
		doc, _ := goquery.NewDocumentFromReader(bytes.NewReader(html))
		if priceStr := doc.Find(selector).Text(); priceStr != "" {
			return cleanPrice(priceStr)
		}
	}
	
	// 策略2: 正则表达式
	for _, re := range p.regexPatterns {
		matches := re.FindSubmatch(html)
		if len(matches) > 1 {
			return cleanPrice(string(matches[1]))
		}
	}
	
	// 策略3: 机器学习模型 (预留接口)
	// ...
	
	return 0
}

func cleanPrice(s string) float64 {
	clean := strings.ReplaceAll(s, ",", "")
	f, _ := strconv.ParseFloat(clean, 64)
	return f
}

4、时序数据存储

package storage

import (
	"context"
	"github.com/influxdata/influxdb-client-go/v2"
)

type PriceStorage struct {
	client   influxdb2.Client
	bucket   string
	org      string
}

func NewStorage(server, token string) *PriceStorage {
	return &PriceStorage{
		client: influxdb2.NewClient(server, token),
		bucket: "price_data",
		org:    "ecom",
	}
}

func (s *PriceStorage) Save(productID string, price float64) {
	writeAPI := s.client.WriteAPIBlocking(s.org, s.bucket)
	p := influxdb2.NewPoint("prices",
		map[string]string{"product_id": productID},
		map[string]interface{}{"value": price},
		time.Now())
	writeAPI.WritePoint(context.Background(), p)
}

5、智能告警系统

package alert

import (
	"database/sql"
	_ "github.com/lib/pq"
)

type PriceMonitor struct {
	db *sql.DB
}

func NewMonitor(dbUrl string) *PriceMonitor {
	db, _ := sql.Open("postgres", dbUrl)
	return &PriceMonitor{db: db}
}

func (m *PriceMonitor) CheckPrice(productID string, currentPrice float64) {
	// 获取历史价格数据
	var (
		minPrice  float64
		lastPrice float64
	)
	m.db.QueryRow(`SELECT MIN(price), MAX(price) FROM prices WHERE product_id = $1`, productID).Scan(&minPrice, &lastPrice)

	// 触发规则
	rules := []struct {
		condition bool
		message   string
	}{
		{currentPrice < minPrice*0.9, "价格异常下跌"},
		{currentPrice > lastPrice*1.2, "价格突然上涨"},
		{currentPrice < minPrice, "历史最低价"},
	}

	for _, rule := range rules {
		if rule.condition {
			sendNotification(rule.message, productID, currentPrice)
		}
	}
}

性能优化策略

1、并发控制

// 使用工作池模式控制并发
func StartWorkers(numWorkers int) {
	taskQueue := make(chan Task, 10000)
	
	var wg sync.WaitGroup
	for i := 0; i < numWorkers; i++ {
		wg.Add(1)
		go func() {
			defer wg.Done()
			for task := range taskQueue {
				processTask(task)
			}
		}()
	}
	
	// 添加任务到队列
	for _, task := range fetchTasks() {
		taskQueue <- task
	}
	
	close(taskQueue)
	wg.Wait()
}

2、连接复用

// 全局HTTP客户端复用连接
var httpClient = &http.Client{
	Transport: &http.Transport{
		MaxIdleConns:        1000,
		MaxIdleConnsPerHost: 100,
		IdleConnTimeout:     90 * time.Second,
	},
	Timeout: 15 * time.Second,
}

3、内存优化

// 使用sync.Pool减少内存分配
var htmlPool = sync.Pool{
	New: func() interface{} {
		return bytes.NewBuffer(make([]byte, 0, 16<<10)) // 16KB初始容量
	},
}

func ProcessPage(url string) {
	buf := htmlPool.Get().(*bytes.Buffer)
	defer func() {
		buf.Reset()
		htmlPool.Put(buf)
	}()
	
	// 使用buf下载和处理页面
}

部署方案

效益分析

1、性能对比

2、技术优势

• 协程(Goroutine)轻量级并发
• 编译型语言的高效执行
• 内置高性能网络库
• 内存管理优化
• 静态编译简化部署

实施建议

1、渐进式迁移

• 阶段1：核心下载模块用Go重写
• 阶段2：数据处理管道迁移
• 阶段3：全面迁移至Go生态

2、监控指标

// Prometheus监控集成
func initMetrics() {
    http.Handle("/metrics", promhttp.Handler())
    go http.ListenAndServe(":2112", nil)
    
    prometheus.MustRegister(taskCounter)
    prometheus.MustRegister(durationHistogram)
}

3、反爬策略

• 动态User-Agent轮换
• 代理IP池（每请求切换）
• 请求随机延迟（100-1500ms）
• Headless浏览器备用方案

这个系统设计充分利用Go语言的高并发特性，通过分布式架构可支持每日亿级页面抓取，相比Python方案显著提升性能并降低运维成本。所以在效果和成本中间选择GO语言最佳。

如果遇到任何问题都可以这里留言讨论。