如果你做过品牌舆情监控，你应该懂我当时的心情：  
业务突然甩过来一句——

> “能不能把小红书上跟这 20 个品牌相关的帖子和评论都抓一下？我们要看下这段时间的舆情走势。”
>

听上去轻飘飘的，但背后的含义是：**你马上要面对几十万帖子、上百万评论，还得保证第二天数据全到位。**

而那会儿的我，坐在电脑前盯着代码，只在想一个问题：

> “这破事我到底用异步 IO 写好，还是用多协程堆上来更靠谱？”
>

你现在看到的这篇文章，就是我在那次项目里的一次完整复盘。没什么高大上的理论，全是踩过坑后的实际经验。

## **一、故事的起点：规模变大后，旧方案一夜之间不够用了**
我最早用的还是当年项目里那套“线程池 + 队列”的老套路。本来抓点简单数据还挺顺畅，但一旦规模变到几万、几十万，尴尬的事情开始发生：

+ 线程数越调越多，速度反而越来越慢
+ 程序 CPU 占用不高，网络延迟却乱得像买彩票
+ 动不动就来个“半小时没响应”，我甚至怀疑是代理挂了

看着那一堆“超时”和“失败重试”，我心里很明确一句话：

> **换架构的时间到了。**
>

但具体换成什么？  
按现在主流说法，不外乎两条技术路线：

+ 异步 IO（asyncio + aiohttp）
+ 多协程（gevent）

理论上都不错，但“理论归理论”，现实里谁跑得更快，得自己试。

## **二、问题线索：到底慢在哪？不是 CPU，而是 IO**
为了搞清问题根源，我做了几个很粗暴的测试。  
结果倒也不复杂：

**第一条线索：线程数不是越大越好**  
线程从 50 开到 200，整体耗时不降反升。原因很简单：阻塞 IO + 频繁上下文切换，这组合本身就在拉慢脚步。

**第二条线索：小红书接口延迟波动很大**  
他们的接口有风控，一旦流量大，延迟能飙到 5 秒。再加上代理 IP 本身可能抖动，你永远不知道下一次请求会不会突然“喝咖啡去了”。

总结下来就是一句话：

> **这是纯粹的 IO 密集场景。**
>

既然是 IO 密集，那自然要在“等待”上下功夫，于是我决定让 asyncio 和 gevent 真刀真枪跑一场。

## **三、技术突破：异步 IO vs 多协程，我把两套方案都写了一遍并跑了实验**
为了让体验更贴近真实环境，我把项目里用的爬虫代理加上去（如果你用别的代理也一样，把域名、端口、账号替换就行）。

下面是两套核心测试代码（为了阅读清爽，我只保留必需部分）。

# **方案 A：asyncio + aiohttp（异步 IO）**
```python
import asyncio
import aiohttp

# ==== 16YUN代理配置  ====
PROXY_HOST = "proxy.16yun.cn"
PROXY_PORT = "12345"
PROXY_USER = "username"
PROXY_PASS = "password"

proxy_url = f"http://{PROXY_USER}:{PROXY_PASS}@{PROXY_HOST}:{PROXY_PORT}"

headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0",
    "Cookie": "your-cookie-here"
}

TARGET_URL = "https://www.xiaohongshu.com/explore/XXXXX"

async def fetch(session, url):
    try:
        async with session.get(url, proxy=proxy_url, timeout=10) as resp:
            return await resp.text()
    except Exception as e:
        print("请求失败:", e)
        return None

async def main():
    async with aiohttp.ClientSession(headers=headers) as session:
        tasks = [fetch(session, TARGET_URL) for _ in range(200)]
        results = await asyncio.gather(*tasks)
        print("成功数量：", sum(1 for r in results if r))

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

# **方案 B：gevent + requests（多协程）**
```python
import gevent
from gevent import monkey
monkey.patch_all()

import requests

#  ==== 16YUN代理配置  ====
PROXY_HOST = "proxy.16yun.cn"
PROXY_PORT = "12345"
PROXY_USER = "username"
PROXY_PASS = "password"

proxy_auth = f"http://{PROXY_USER}:{PROXY_PASS}@{PROXY_HOST}:{PROXY_PORT}"

proxies = {
    "http": proxy_auth,
    "https": proxy_auth
}

headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0",
    "Cookie": "your-cookie-here"
}

TARGET_URL = "https://www.xiaohongshu.com/explore/XXXXX"

def fetch(url):
    try:
        r = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies, timeout=10)
        return r.text
    except Exception as e:
        print("请求失败:", e)
        return None

def run_test():
    jobs = [gevent.spawn(fetch, TARGET_URL) for _ in range(200)]
    gevent.joinall(jobs)
    results = [j.value for j in jobs]
    print("成功数量：", sum(1 for r in results if r))

if __name__ == "__main__":
    run_test()
```

## **四、重点对比：不是谁“更强”，而是谁“更适合你当前的规模”**
把这两套方案跑了三轮之后，我得出的结论非常不“技术正确”，但却很现实。

我简单用几个关键点总结一下：

### **1. 并发越大，异步 IO 的优势越明显**
当并发量从几百飙到几千时，asyncio 的稳定性和吞吐确实更优。  
它就像那种“慢热但耐打”的选手，启动稍慢，但一旦上强度，能一直保持稳定。

### **2. gevent 写起来更顺手，但遇到延迟抖动时更容易卡顿**
gevent 最大的优点就是“写起来像 synchronous”，心智负担低。  
但缺点也很明显：  
某个请求卡住，很可能拖累整个协程池，导致批次抖动。

### **3. 风控层面，异步整体更温和，gevent 更快被侦测到异常流量**
这个结论一开始我没想到，但后来多次测试都复现了：  
**gevent 的 burst 性更强，小红书更容易对它敏感。**

### **4. 维护成本：异步写久了累，多协程写着舒服**
这是心理层面，但你我都懂：

异步代码太复杂的时候，人会变得非常不想维护。

## **五、最后的选择：我没有站队，而是把两套方案融合在一起**
在做了几周的数据验证后，我最后采用了一个很“工程化”的折衷方案：

**高并发调度：用 asyncio**

它负责发请求、控制节奏、应对风控，是整个系统的大脑。

**数据解析与轻度 CPU 工作：用 gevent**

把 HTML/JSON 的解析、内存中的数据清洗交给 gevent，写起来轻松，性能也不错。

这套组合拳从上线到稳定运行，一直没掉过链子。  
数据量再大也不慌，风控也没有异常波动。



“能不能把小红书上跟这 20 个品牌相关的帖子和评论都抓一下？我们要看下这段时间的舆情走势。”

读完这篇，你大概不会再随便选异步或协程了

本文讲述了作者在面对小红书上20个品牌的帖子和评论抓取任务时，如何从旧的线程池+队列方案转向异步IO（asyncio+aiohttp）和多协程（gevent）技术，并对比两者性能。最终，作者将两者结合，使用asyncio处理高并发请求，gevent进行数据解析和轻度CPU工作，实现了稳定高效的舆情监控系统。

编程语言

后端

网络与通信

品牌舆情监控实战：面对小红书百万级数据抓取，对比异步IO与多协程方案。测试发现异步IO在高并发下更稳定，gevent编写更简单但易被风控。最终采用asyncio+gevent混合架构，实现高效稳定的舆情监控系统。

数据清洗

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