教你实现一个可视化爬虫监控系统

# 1.  前言  

本文并非讲解爬虫的相关技术实现的，而是从实用性的角度，将抓取并存入 MongoDB 的数据 用 InfluxDB 进行处理，然后又经过 Grafana 将爬虫抓取数据状况经过酷炫的图形化界面展现出来。

在开始以前，先对 Grafana 和 InfluxDB 作一下简要的介绍：

• Grafana：是一个开源的分析和监控系统，拥有精美的web UI，支持多种图表，能够展现influxdb中存储的数据，而且有报警的功能。

• Influxdb ：是一款开源的时间序列数据库，专门用来存储和时间相关的数据（好比我用它存储某个时间点爬虫抓取信息的数量）。

最终能实现的效果是这样的：

请注意如下操做，都是 Mac 下实现的。可是原理是类似的，你能够在本身的 PC 上进行试验。

#2. 安装配置 InfluxDB 

安装 InfluxDB

brew update
brew install influxdb

修改配置文件/usr/local/etc/influxdb.conf，若是原文件中没有对应配置项，需本身添加。

[data]
  # 将存储 TSM 文件的路径，修改为本身的目录。
  dir = "/usr/local/var/influxdb/data"     
# 将存储 WAL 文件的路径，修改为本身的目录。
  wal-dir = "/usr/local/var/influxdb/wal"  

[admin]
  # 设定 admin 管理界面的 host 和 port 
  bind-address='127.0.0.1:8083'

[http]
  # 修改 API 的 host 和 port
  bind-address = ":8086"

#3. 安装配置 Grafana 

安装 Grafana

brew update
brew install grafana

并修改 Grafana 配置文件/usr/local/etc/grafana/grafana.ini，内容以下：

[data]
  # 将存储 TSM 文件的路径，修改为本身的目录。
  dir = "/usr/local/var/influxdb/data"     
# 将存储 WAL 文件的路径，修改为本身的目录。
  wal-dir = "/usr/local/var/influxdb/wal"  

[admin]
  # 设定 admin 管理界面的 host 和 port 
  bind-address='127.0.0.1:8083'

[http]
  # 修改 API 的 host 和 port
  bind-address = ":8086"

#4. 爬虫代码 

因为这里主是要介绍如何将 Grafana 和 InfluxDB 与爬虫进行结合的方案，而不是主讲爬虫原理，并且代码也比较多，影响可读性，因此就不贴出爬取的代码。

若你对这代码感兴趣，能够点击原文链接查看详细内容！

#5. 监控脚本  

考虑到可能要增长爬虫到监控中，所以这里使用了热更新对监控进行动态配置。

配置文件 influx_settings.conf 主要用于热更新相关设置。

# [须要监控的 MongoDB 数据的 数据库名 和 集合名]
[db]
db_collection_dict = {
    'learn_selenium_doubandianying': 'movie_info',
    }

# [设置循环间隔时间]
[time]
interval = 15

如何动态读取这个配置文件的设置呢？须要写一个脚原本监控。代码以下：

import ast
import time
import pymongo
import traceback
from configparser import ConfigParser
from influxdb import InfluxDBClient
from datetime import datetime
from os.path import getmtime

# 配置 influxdb
client = InfluxDBClient(host='localhost', port=8086) # influxdb默认端口为8086

# 建立 database
client.create_database('Spider')
# switch 到 database
client.switch_database('Spider')

# 设定配置文件
config_name = 'influx_settings.conf'

WATCHED_FILES = [config_name]
WATCHED_FILES_MTIMES = [(f, getmtime(f)) for f in WATCHED_FILES]  

_count_dict = {}
_size_dict = {}

# 获取配置文件中的设置
def parse_config(file_name):
    try:
        # 建立一个配置文件对象
        cf = ConfigParser() 
        # 打开配置文件
        cf.read(file_name)
        # 获取配置文件中的统计频率
        interval = cf.getint('time', 'interval')
        # 获取配置文件中要监控的 dbs 和 collection
        dbs_and_collections = ast.literal_eval(cf.get('db', 'db_collection_dict'))
        return interval, dbs_and_collections

    except:
        print(traceback.print_exc())
        return None


# 从 MongoDB 获取数据，并写入 InfluxDB
def insert_data(dbs_and_collections):

    # 链接 MongoDB 数据库
    mongodb_client = pymongo.MongoClient(host='127.0.0.1',port=27017)  # 直接使用默认地址端口链接 MongoDB

    for db_name, collection_name in dbs_and_collections.items():

        # 数据库操做，建立 collection 集合对象
        db = mongodb_client[db_name]
        collection = db[collection_name]

        # 获取 collection 集合大小
        collection_size = round(float(db.command("collstats", collection_name).get('size')) / 1024 / 1024, 2)

        # 获取 collection 集合内数据条数
        current_count = collection.count()

        # 初始化数据条数，当程序刚执行时，条数初始量就设置为第一次执行时获取的数据
        init_count = _count_dict.get(collection_name, current_count)
        # 初始化数据大小，当程序刚执行时，大小初始量就设置为第一次执行时获取的数据大小
        init_size = _size_dict.get(collection_name, collection_size)

        # 获得数据条数增加量
        increase_amount = current_count - init_count        
        # 获得数据大小增加量
        increase_collection_size = collection_size - init_size

        # 获得当前时间
        current_time = datetime.utcnow().strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ')

        # 赋值
        _count_dict[collection_name] = current_count
        _size_dict[collection_name] = collection_size

        # 构建
        json_body = [
            {
                "measurement": "crawler",
                "time": current_time,
                "tags": {
                    "spider_name": collection_name
                },
                "fields": {
                    "count": current_count,
                    "increase_count": increase_amount,
                    "size": collection_size,
                    "increase_size": increase_collection_size

                }
            }
        ]
        # 将获取
        if client.write_points(json_body):
            print('成功写入influxdb！',json_body)


def main():
    # 获取配置文件中的监控频率和MongoDB数据库设置
    interval, dbs_and_collexctions = parse_config(config_name)

    # 若是配置有问题则报错
    if (interval or dbs_and_collexctions) is None:
        raise ValueError('配置有问题，请打开配置文件从新设置！')

    print('设置监控频率：', interval)
    print('设置要监控的MongoDB数据库和集合：', dbs_and_collexctions)

    last_interval = interval
    last_dbs_and_collexctions = dbs_and_collexctions

    # 这里实现配置文件热更新
    for f, mtime in WATCHED_FILES_MTIMES:
        while True:
            # 检查配置更新状况，若是文件有被修改，则从新获取配置内容
            if getmtime(f) != mtime:
                # 获取配置信息
                interval, dbs_and_collections = parse_config(config_name)
                print('提示：配置文件于 %s 更新！' % (time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")))

                # 若是配置有问题，则使用上一次的配置
                if (interval or dbs_and_collexctions) is None:
                    interval = last_interval
                    dbs_and_collexctions = last_dbs_and_collexctions

                else:
                    print('使用新配置！')
                    print('新配置内容:', interval, dbs_and_collexctions)
                    mtime = getmtime(f)

            # 写入 influxdb 数据库
            insert_data(dbs_and_collexctions)

            # 使用 sleep 设置每次写入的时间间隔
            time.sleep(interval)

if __name__ == '__main__':
    main()

来试着运行一下

python3 influx_monitor.py 

运行，获得下图内容，表示监控脚本运行成功。

另建窗口，修改配置文件 influx_settings.conf

# 修改间隔时间为8秒
interval = 8

切换至第一次运行 influxDB 的窗口，会提示配置更新，说明配置热更新生效。

#6. 配置 Grafana 

首先打开 Chrome 浏览器，输入 http://127.0.0.1:3000 登陆 grafana 页面。

链接本地 influxDB 数据库，操做以下图。
在红色方框内选择 Type 类型为 InfluxDB，并输入URL：http://localhost:8086

在红框内输入influxDB数据库名称

新建 dashboard

新建 graph 类型 dashboard

修改 dashboard 设置

点击红色方框修改设定

修改 dashboard 配置

设置监控的数据对象

在监控脚本中，写入influxDB的代码以下，其中 "measurement" 对应 表名，"fields" 对应写入的字段；

"measurement": "crawler",
                "fields": {
                    "count": current_count,
                    "increase_count": increase_amount,
                    "size": collection_size,
                    "increase_size": increase_collection_size
   }

#7. 运行爬虫文件

启动 MongoDB 数据库服务。

brew services mongodb start

新建一个 terminal 窗口，运行爬虫文件。

爬虫文件运行成功

咱们能够在刚刚打开的控制台里查看效果展现：

本文来自读者投稿，小明对原文进行了大量的修剪及排版使得内容更适应公众号手机阅读。如需文中说起的代码，请点击左下方原文连接进行查看。