说实话，每次看到服务器带宽被莫名其妙吃满的报警，我的第一反应就是「又有人没管好自己的爬虫脚本吧？」这可不是空穴来风，去年我们公司就遇到过好几次因为爬虫脚本写得不够完善，导致整个机房的出口带宽被占满的尴尬情况。你知道吗？一个看似普通的爬虫脚本，如果不加限制，能在短短几小时内产生几十万次请求，这流量堪比小型DDoS攻击了！
爬虫脚本的”胃口”到底有多大？
我曾在一个客户的服务器上发现过一个「失控」的爬虫脚本，它每秒钟能发送超过500个请求。想象一下，一小时的流量就是180万次请求！更可怕的是，这个脚本竟然还在for循环里出了问题，导致同样的URL被反复抓取…说实话，看到监控图上那条像摩天大楼一样垂直上升的带宽曲线，我的血压都跟着上来了。
为什么爬虫特别容易造成带宽问题？
爬虫脚本成为带宽杀手的主要原因有几个：首先是请求频率缺乏控制，很多开发者贪图效率忽略了设置合理的delay时间；其次是重试机制设计不当，一旦遇到错误就不停重试；还有最可怕的 – 递归抓取深度失控，就像黑洞一样把整个网站的链接都吞噬掉。有一次我遇到一个脚本把目标网站的整站镜像都抓下来了，你知道这会导致多少重复内容被下载吗？
从监控数据看爬虫异常
判断带宽问题是否由爬虫引起其实有几个明显特征。最常见的指标是请求IP的集中度 – 如果发现短时间内有大量请求都来自同一个IP，十有八九是爬虫惹的祸。还有就是请求的规律性，人工访问会有随机性，而爬虫访问往往像精确的节拍器一样稳定。我习惯用「流量曲线与用户活跃度的相关性」来判断 – 如果半夜带宽还跟白天一样高，那肯定有问题！
给爬虫开发者的几点建议
作为一个过来人，我有几点血泪教训要分享：一定要设置合理的请求间隔（最低1-2秒）；实现指数退避的重试机制；限制递归深度；最最重要的是 – 在本地测试没问题不代表线上也能正常工作！我曾经遇到过一个脚本在本地跑得很好，但到了服务器上因为网络延迟不同，很快就失控了。所以一定要在测试环境先用小规模数据跑通整个流程。
总而言之，爬虫虽好，可不能贪快。带宽资源就像水龙头里的水，一旦打开过头就会造成浪费甚至灾难。各位开发者们在写爬虫时，别忘了给它拴上「缰绳」啊！
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