抓取系统升级，是优化还是重构更合适？

一、选型背景

在做抓取项目的时候，总会遇到这样一个时刻：
要么是网站前端结构改了，原有采集逻辑一下子失效；要么是业务数据规模突然暴涨，服务器吃力、任务排队严重。这时候，团队就会面临一个经典问题——到底是直接在原系统上修修补补，还是干脆推倒重来？

很多人习惯把这两种方式称作“优化”和“重构”。

• 优化的思路，是在保留原有架构的前提下，针对性能、稳定性、安全性等方面做改进。
• 重构的做法，则更激进——直接重新设计采集流程、数据结构、调度方式，甚至替换底层框架。

选哪个方向，其实没有绝对答案，但错误的选择会浪费时间、人力，甚至影响业务节奏；选对了，则可以在短期或长期内显著提升采集能力。

二、技术对比维度

在实际评估中，可以从四个方面来比较：

首先，开发周期上，优化能很快见效，适合应急；重构则需要更长的时间投入，前期可能几乎看不到成果。
其次，技术债务方面，优化往往会保留一些老问题，而重构则有机会一次性解决历史遗留的设计缺陷。
再来看业务中断风险，优化可以做到“热修复”，不中断运行；重构可能需要停机切换，风险更高。
最后是性能潜力，优化受限于原架构，很难实现质的飞跃；重构可以引入异步、分布式等新技术，从根本上提升性能上限。

三、代码对比示例

下面用一个采集商品数据的例子，展示两种思路的实现差别。

1. 优化版（在旧架构中加入代理IP）

import requests

#代理IP配置 亿牛云示例 www.16yun.cn
proxy_host = "proxy.16yun.cn"
proxy_port = "3100"
proxy_user = "16YUN"
proxy_pass = "16IP"

proxy_meta = f"http://{proxy_user}:{proxy_pass}@{proxy_host}:{proxy_port}"
proxies = {"http": proxy_meta, "https": proxy_meta}

headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)"
}

url = "https://example.com/products"

try:
    resp = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies, timeout=10)
    if resp.status_code == 200:
        print("采集成功（优化版）：", resp.text[:200])
    else:
        print("采集失败：", resp.status_code)
except Exception as e:
    print("请求出错：", e)

这种方式的好处是改动小，能迅速上线，但架构上的瓶颈依旧存在。

2. 重构版（基于异步爬虫+代理IP）

import asyncio
import aiohttp

#代理IP配置 亿牛云示例 www.16yun.cn
proxy_host = "proxy.16yun.cn"
proxy_port = "3100"
proxy_user = "16YUN"
proxy_pass = "16IP"

proxy_auth = aiohttp.BasicAuth(proxy_user, proxy_pass)
proxy_url = f"http://{proxy_host}:{proxy_port}"

headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)"
}

urls = [f"https://example.com/products?page={i}" for i in range(1, 6)]

async def fetch(session, url):
    try:
        async with session.get(url, headers=headers, proxy=proxy_url, proxy_auth=proxy_auth, timeout=10) as resp:
            text = await resp.text()
            print(f"采集成功（重构版）：{url} -> {len(text)}字节")
    except Exception as e:
        print(f"采集失败：{url} -> {e}")

async def main():
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        tasks = [fetch(session, url) for url in urls]
        await asyncio.gather(*tasks)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

这种实现直接采用异步并发的方式，能够同时发起多个请求，大幅提高抓取速度，也方便后续接入分布式架构，但需要的开发投入和调试时间更多。

四、性能对比

有一次团队做内部测试，模拟抓取 100 页商品数据：

• 用优化版，整个流程像是在单车道公路上行驶——车速稳定，但一次只能跑一辆车。大约跑了 8 分钟才完成任务。
• 用重构版，感觉就像换上了多车道高速公路，几十辆车同时发车，虽然偶尔有几辆车被检查拦下，但整体只用了 1 分钟多一点就完成。

这个故事虽然简化了细节，但足以说明两种方案在速度上的潜力差异。

五、场景推荐

如果只是网站改动不大，数据量增长有限，而且业务不允许长时间停机，那么可以选择优化，在原有架构上做性能提升和防封措施。

如果现有系统的性能已经逼近极限，代码维护成本高，又有机会在时间和人力上投入更多，那么一次性重构会更划算，能为后续几年奠定更高的技术基线。

六、结论

抓取系统的升级，就像修房子和推倒重建一样，关键是判断当下的状况和未来的需求。
优化更像是短跑，见效快；重构则是马拉松，起步慢但潜力大。
实际项目中，很多团队会先用优化方案稳住业务，然后在条件成熟时启动重构，以兼顾稳定性和长期收益。