画镜网络：当要抓取的页面达到百万级甚至更多时，单台机器往往撑不住。一是带宽和处理器跟不上，二是同一个IP频繁请求，很容易被网站限制访问。这时就需要把任务分给多台机器一起做，也就是分布式的思路。
但分布式爬虫不是简单地把机器堆在一起就行，真正的难点在于三个问题怎么平衡：任务怎么分、重复链接怎么避免、以及数据状态怎么保持一致。
任务调度方面，通常会用一个消息队列来当“任务池”，比如Kafka或RabbitMQ。抓取链接经过去重后放进队列里，多台机器各自从中取任务去执行。调度策略也分不同场景：如果想要完整镜像整个网站，可以用广度优先；如果想专注某个垂直领域，深度优先更合适；如果只关心高价值内容，可以给链接先排个权重，优先抓重要的页面。
去重是另一个麻烦事。单机时常用布隆过滤器，内存占用很小，但有一定误判率——可能把新链接误当成已抓过的。到了分布式环境，多台机器需要共享一个去重集合，通常会引入Redis这样的中央存储。但这样一来，每次请求都要查远程库，网络延迟就成了新瓶颈。2026年比较常见的做法是“分层去重”：每台机器先用本地布隆过滤器快速筛一遍，只对疑似重复的再去Redis核对，这样能减少九成以上的远程调用。
状态一致性问题在增量抓取里尤其突出。网站内容会更新，爬虫得判断哪些页面已经抓过但已经变了。常用的办法是看HTTP返回头里的更新时间或ETag，也可以计算内容哈希来比对。对于需要JavaScript渲染的页面，还可以对比DOM结构特征，而不是直接比文本，这样更准一些。
架构上，虽然主从模式还是主流，但在超大规模集群里，去中心化的节点协商机制更有优势——某个节点出故障时，其他节点能自动接管它的任务，不用中心服务器来安排。
说到底，分布式爬虫更像一套协作流程，合理设计任务分发、去重和更新策略，才能在效率和稳定性之间找到平衡点。
