一句话结论先放在前面：

> **全量采集难在成本，增量采集难在“你不知道自己漏了什么”。**
>

我就是在一次真实事故之后，才真正理解这句话的。

### 事情是怎么发生的？
我们做的是行业数据采集，最早用的是最土但最稳的方案：  
**每天全量跑一遍，失败了就重跑。**

后来数据量上来，代理 IP 成本越来越高，于是决定“优化”——  
改成增量采集，只抓新数据。

刚上线那几天一切正常：

+ 请求量降了
+ 速度快了
+ 代理费也下来了

直到业务同事突然问了一句：

> 最近几天的数据，是不是变少了？
>

系统没报错，任务是成功的，但数据确实丢了，而且**补不回来**。

### 后来我们才意识到一个关键区别
**全量采集几乎是无状态的，  
****增量采集本质上是一个强状态系统。**

很多坑，不踩一次根本意识不到。

### 为什么增量采集这么容易出问题？
说几个最核心的。

**第一，时间戳不可信**  
延迟发布、二次编辑、列表排序变化，都会让你“以为采过，其实没有”。

**第二，游标一旦推进，失败就是永久的**  
全量失败可以重跑，增量失败通常已经“翻篇”了。

**第三，分页在增量模式下不稳定**  
新数据插入、排序权重变化，分页不再是固定序列。

**第四，代理 IP 会放大不一致性**  
不同 IP、不同缓存节点，看到的“最新数据”并不一样。

最可怕的是：  
**这些失败大多不会报错。**

### 我们后来是怎么修的？
核心思路只有一句话：

> **别追求“精准增量”，要追求“可回溯”。**
>

做法也很工程化：

+ 每次增量都回退一个安全时间窗口
+ 允许重复抓
+ 用唯一 ID 去重
+ 游标只在“全部成功”后推进

宁可多抓，不要漏抓。

### 核心实现代码（简化版）
**代理IP配置**

```python
# 16YUN爬虫代理配置
PROXIES = {
    "http": "http://用户名:密码@域名:端口",
    "https": "http://用户名:密码@域名:端口"
}
```

**给增量起点留缓冲区**

```python
from datetime import datetime, timedelta

def get_safe_start_time(last_time_str):
    """
    不直接从上次时间点开始
    回退一段时间，防止漏采
    """
    last_time = datetime.strptime(last_time_str, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
    return (last_time - timedelta(minutes=10)).strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
```

**请求数据（默认是不可靠的）**

```python
import requests

def fetch_list_page(start_time):
    response = requests.get(
        "https://example.com/api/list",
        params={"start_time": start_time},
        proxies=PROXIES,
        timeout=10
    )
    response.raise_for_status()
    return response.json()
```

**用唯一 ID 去兜底**

```python
def save_items(items, existing_ids):
    new_items = []
    for item in items:
        if item["id"] not in existing_ids:
            new_items.append(item)

    if new_items:
        print(f"写入 {len(new_items)} 条新数据")
```

**游标只在成功后推进**

```python
def update_cursor(max_time):
    print(f"游标更新至：{max_time}")
```

### 什么情况下，真的该用增量采集？
比较安全的前提是：

+ 数据可以重复，但不能丢
+ 有去重机制
+ 有失败回溯能力
+ 能接受系统复杂度上升

如果你的数据：

+ 排序经常变
+ 发布有延迟
+ 又要求“绝对完整”

那增量采集，很可能不是优化，而是隐患。

### 最后一句工程师的实话
全量采集其实不丢人，  
它只是费资源，但逻辑诚实。

增量采集看起来高级，  
但它要求你开始认真对待**状态、不确定性和失败成本**。

当你开始纠结“增量该怎么设计”的时候，  
你已经不是在写爬虫了，  
而是在做一个长期运行的数据系统。

——这也是很多人第一次真正被爬虫工程教育的地方。



我们做的是行业数据采集，最早用的是最土但最稳的方案：  每天全量跑一遍，失败了就重跑。

增量采集为什么比全量采集更难？

文档讨论了数据采集中的全量与增量采集问题。增量采集虽节省资源，但易出错，如时间戳不可靠、游标推进后失败无法恢复、分页不稳定和代理IP不一致性。解决方案包括回退时间窗口、允许重复抓取、用唯一ID去重和成功后再推进游标。增量采集适用于可重复、有去重和失败回溯能力的场景。全量采集虽费资源，但逻辑简单可靠。

大数据

后端

网络与通信

数据采集全量与增量方案对比：全量采集成本高但稳定，增量采集易漏数据但节省资源。增量采集四大陷阱：时间戳不可信、游标不可逆、分页不稳定、代理IP不一致。解决方案采用"可回溯增量"策略，设置安全时间窗口、唯一ID去重、成功后才推进游标。工程师建议：数据完整性要求高时，全量采集更可靠；增量采集需考虑状态管理与失败成本。

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