——一个基于“抓热点新闻”的真实数据故事

做分布式采集这几年，我越来越确信一件事：**真正决定一个采集系统能不能跑得稳、跑得久、跑得快的，从来不是抓取逻辑，而是调度层。**  
是的，写采集的人最后都会发现：爬得快不快，看你请求发得多不多；爬得稳不稳，看你任务发得好不好。

你可能也经历过类似的场景：  
Playwright、Selenium 配置得飞快，代理池也搭好了，worker 也开了几十个，但系统真正一跑起来，问题接二连三——任务堆在队列没人取、worker 忙得要死、任务乱跳、重复抓取、队列挤压、卡死、雪崩。

这时候你才会认真看向后台那三位老朋友——  
**Redis、Kafka、Celery。**

它们是分布式调度的“三件套”，但性格完全不同：  
Redis 简洁迅速、Kafka 超强吞吐、Celery 模块齐全。  
到底该怎么选？不如让它们在**真实场景**里跑一轮。

于是我做了下面的实验：

> **统一抓取“今日头条热点新闻( https://www.toutiao.com) Redis、Kafka、Celery 分别调度同样的任务，看它们的区别到底在哪里。**
>

下面正式进入故事。

---

# 一、数据目标：抓取今日头条热点新闻
为了让三种调度方案都有统一的“赛道”，我们把抓取任务定义得尽量一致：

**目标数据：**

+ 新闻标题
+ 详情页 URL
+ 发布时间（如能获取）
+ 来源频道（热点 / 娱乐 / 财经等）

**为什么选今日头条？**  
因为它是典型的“更新速度快 + 内容流动频繁”的数据源，特别适合测试调度系统在高频、密集任务场景下的表现。

热点新闻每几分钟就会刷新一批，这对调度层是很大的压力测试。

# 二、抓取方式：同一逻辑 + 三种调度方式
为了公平，我们让三套系统共用同一抓取逻辑：

+ Playwright 负责渲染和抓取
+ 爬虫代理负责隐藏 IP
+ 调度层只负责分发 URL，不参与抓取逻辑

这样可以把差异集中到“调度”本身，而不是抓取代码。

下面是统一的核心采集代码。

## Playwright 热点新闻抓取（含代理配置）
```python
"""
Playwright 抓取今日头条热点新闻（适配 Redis / Kafka / Celery）
"""

import asyncio
from playwright.async_api import async_playwright

# ==== 代理配置（16YUN示例）====
PROXY_HOST = "proxy.16yun.cn"   # 代理域名
PROXY_PORT = "12345"            # 代理端口
PROXY_USER = "username"         # 用户名
PROXY_PASS = "password"         # 密码


async def fetch_page(url):
    """抓取页面标题（示例简化版）"""
    async with async_playwright() as p:
        browser = await p.chromium.launch(proxy={
            "server": f"http://{PROXY_HOST}:{PROXY_PORT}",
            "username": PROXY_USER,
            "password": PROXY_PASS
        })
        page = await browser.new_page()

        try:
            await page.goto(url, timeout=20000)
            title = await page.locator("title").inner_text()
            return {"url": url, "title": title}
        except Exception as e:
            return {"url": url, "error": str(e)}
        finally:
            await browser.close()
```

接下来，我们只替换调度方式。

# 三、三种调度方式：它们到底怎么“分任务”？
下面我用“对比描述”的方式，而不是表格，让三者的风格区别更加自然地呈现出来。

## 1）Redis：速度最快的轻量分发员
Redis 在调度系统里就像一个“特别干脆的同事”：  
不绕弯、不写日记、不记状态、你丢任务它就发，任务一拿走就没了。

它的逻辑非常简单：  
**往队列塞任务 → worker 从队列取任务 → 执行**

代码示例：

```python
# Redis 调度
import redis
import asyncio

redis_cli = redis.Redis(host="localhost", port=6379, db=0)
QUEUE = "task_queue"

async def worker():
    while True:
        _, task = redis_cli.brpop(QUEUE)
        url = task.decode()

        result = await fetch_page(url)
        print("Redis Worker:", result)
```

Redis 的特点很好记：  
**快、轻、简单、好用，是采集队列里最常见的方案。**

## 2）Kafka：为大流量而生的吞吐怪兽
Kafka 的定位完全不一样。  
如果说 Redis 是“轻量队列”，Kafka 就是“物流系统”。

它能做到：

+ 单机十几万 QPS
+ 压力再大也不崩
+ 有回溯（offset）
+ 有分区（partition）
+ 有消费组（consumer group）

也就是说：  
**你任务发得再多，Kafka 都吃得下。**

代码示例：

```python
from aiokafka import AIOKafkaConsumer
import asyncio

async def kafka_worker():
    consumer = AIOKafkaConsumer(
        "task_topic",
        bootstrap_servers="localhost:9092",
        group_id="crawler_group"
    )
    await consumer.start()
    try:
        async for msg in consumer:
            url = msg.value.decode()
            result = await fetch_page(url)
            print("Kafka Worker:", result)
    finally:
        await consumer.stop()
```

Kafka 的关键词只有四个字：  
**大规模场景。**

尤其适合实时新闻流、舆情流、财经行情流。

## 3）Celery：全功能任务调度中心
Celery 就属于“自带态度的老大哥”：  
它不只发任务，还会：

+ 管状态
+ 管任务结果
+ 自动重试
+ 链式调度
+ 分布式执行
+ Web 后台管理任务队列

这对“采集 → 清洗 → 分析 → 存储”这种流水线场景特别适合。

代码示例：

```python
from celery import Celery
import asyncio

app = Celery(
    'tasks',
    broker='redis://localhost:6379/0',  # 调度层
    backend='redis://localhost:6379/1'  # 结果存储
)

@app.task
def crawl_task(url):
    return asyncio.run(fetch_page(url))
```

如果说 Redis 是快递柜、Kafka 是物流公司，那 Celery 就是“带工单系统的调度中心”。

# 四、可视化对比：不用表格，用真实场景说话
我把开发者最常问的 3 个问题拿出来，用“场景对比”形式展示三者各自的强项。

## 场景 1：有十几万条 URL，要求尽快分给几十台机器
**Redis 胜。**

为什么？

+ 操作 O(1)
+ 消息格式简单
+ Worker 取任务就走
+ 延迟低

Redis 的风格就是——“快且准，不废话”。

## 场景 2：数据源实时更新、吞吐巨大（比如热点新闻流）
**Kafka 无敌。**

理由很直接：

+ 你发 100 万条它也能稳住
+ 分区让它横向扩展非常容易
+ offset 让它既能实时消费又能回溯

头条这种“新闻流”场景，可以说是 Kafka 的天然舞台。

## 场景 3：任务不只要抓，还要状态、结果、重试、再派发
**Celery 更合适。**

典型用途：  
抓取 → 萃取字段 → NLP → 存库 → 通知

Celery 让你可以把整个链路变成一个个任务的组合。

# 五、洞察分析：三件套到底怎么选？
把三种调度方式在“头条热点抓取”的场景里跑了一圈，得出的结论非常接地气：

### ● Redis —— 最适合轻量抓取，任务量大但逻辑简单
它是**高并发采集队列**的默认首选。

### ● Kafka —— 最适合数据流、实时热点、新闻推送类系统
你一旦遇到“吞吐爆发型”的场景，Kafka 的扩展性就是天花板级别。

### ● Celery —— 最适合任务流程化的“采集 + 后处理”系统
当你的任务链路变长，就会感觉 Celery 真的太香了。

# 最实用的选型建议（业内普遍实践）
+ **先用 Redis，80% 的采集场景都够用。**
+ **数据量大、并发爆、更新密 → 换 Kafka。**
+ **任务变成流程、需要状态管理 → 选 Celery。**

如果你现在卡在调度选型，  
那我给你的建议就是一句话：

**从 Redis 开始，不要犹豫。跑不动了再升级。**





做分布式采集这几年，我越来越确信一件事：真正决定一个采集系统能不能跑得稳、跑得久、跑得快的，从来不是抓取逻辑，而是调度层。  是的，写采集的人最后都会发现：爬得快不快，看你请求发得多不多；爬得稳不稳，看你任务发得好不好。

Redis、Kafka 与 Celery：分布式调度三件套的性能权衡

做分布式采集这几年，我越来越确信一件事：真正决定一个本文探讨了分布式采集系统中调度层的重要性，并比较了Redis、Kafka和Celery三种调度工具在抓取头条热点新闻任务中的表现。实验结果表明，Redis适合轻量抓取，Kafka适合高吞吐数据流，而Celery适合任务流程化的系统。建议从Redis开始，根据需求逐步升级。

数据库

架构设计

后端

分布式采集系统调度层选型指南：Redis轻量快速适合简单高并发任务，Kafka吞吐强劲应对实时热点数据流，Celery功能完善管理复杂任务流程。针对今日头条热点新闻抓取测试，建议从Redis入手，数据量大换Kafka，任务流程化用Celery。

压力测试

数据流

Redis

Kafka

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Redis、Kafka 与 Celery：分布式调度三件套的性能权衡

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