做爬虫最怕啥？当然是电脑突然卡死或者硬盘爆满！程序跑着跑着就挂了，数据也没存上，简直让人头大。别慌，这种情况其实很常见，咱们今天就聊聊怎么快速救火，让你在资源耗尽时能快速稳住局面。
在做爬虫项目时，遇到内存或硬盘资源耗尽确实很让人头疼。这里给你提供一些快速补救和长期优化的方法。我先用一个表格来汇总主要的应对策略，方便你快速了解：
资源类型问题现象快速补救措施长期优化策略
内存内存不足 (OOM) 错误重启爬虫优化代码逻辑，使用流式处理
内存占用持续增长检查并终止无用进程使用 JOBDIR 存储请求队列
硬盘磁盘空间不足清理临时文件、日志文件压缩存储数据、定期归档旧数据
inode 耗尽 (文件数超限)删除大量小文件合并小文件（如每日打包）
CPU/网络响应缓慢降低爬取频率、减少并发数优化解析算法、使用分布式爬虫
🧠 内存资源耗尽应对
快速补救：
立即释放内存：最直接的方法是重启爬虫程序，强制操作系统回收所有被占用的内存。
检查并清理系统：在终端使用 top 或 htop 命令查看内存使用情况，识别并终止不必要的进程。
长期优化：
优化代码逻辑：
避免深拷贝和内存滞留：谨慎处理大对象，使用浅拷贝 (copy.copy()) 而非深拷贝，及时释放不再使用的对象引用。
使用生成器 (Generator)：用 yield 返回数据，避免一次性构建巨大列表。
流式处理大响应内容：对于大文件或响应，使用流式模式（如在 requests 中设置 stream=True）来 incremental 处理。
调整爬虫框架设置：
Scrapy 使用 JOBDIR：设置 JOBDIR 可以将请求队列存到磁盘而非内存，显著减少内存占用。
优化并发和延迟：在 settings.py 中降低 CONCURRENT_REQUESTS、增加 DOWNLOAD_DELAY，减轻单机压力。
升级硬件或架构：
增加物理内存：如果预算允许，这是最直接的方法。
采用分布式爬虫：将任务分散到多台机器（如使用 Scrapy-Redis），减少单机负载。
💾 硬盘资源耗尽应对
快速补救：
释放磁盘空间：
查找并删除大的临时文件（如 find /tmp -type f -size +100M）。
清理爬虫生成的日志文件（如 Scrapy 的 .log 文件）。
若数据可重新爬取，可删除部分已爬取的原始数据文件。
处理 inode 耗尽：
使用 df -i 确认 inode 是否耗尽。
如果是在 Linux 系统下，大量小文件可能导致 inode 耗尽，即使磁盘空间未满。需要找到并删除这些多余的小文件，或者将大量小文件压缩合并（例如按天打包）来释放 inode。
长期优化：
优化存储策略：
压缩存储数据：例如，将文本文件（如 JSON, HTML）压缩为 .gz 或 .zip 格式存储。
使用数据库而非文件：考虑用 SQLite、MySQL 或 MongoDB 等数据库存储数据，它们通常比直接操作海量小文件更高效，且易于管理。
定期归档旧数据：将不再频繁访问的旧数据移动到其他存储介质或备份后删除。
选择性爬取：精确配置爬虫的 allowed_domains 和链接提取规则，避免爬取不必要页面的冗余数据。
⚙️ CPU/网络资源耗尽应对虽然你主要问内存和硬盘，但CPU和网络资源紧张也可能间接影响整体资源管理。
快速补救：
降低爬取频率和并发数：减少 CONCURRENT_REQUESTS，增加 DOWNLOAD_DELAY。
检查异常进程：使用 top 查看CPU占用高的进程，判断是否为爬虫异常（如陷入死循环）。
长期优化：
优化解析算法：使用高效的解析方法（如 lxml 代替简单的字符串匹配）。
分布式爬虫：分散负载。
🛡️ 预防优于补救：建立监控机制
设置资源阈值与警报：使用 cron 任务脚本监控磁盘和内存使用率，接近阈值时发送警报。
实现爬虫断点续爬：将爬取状态（如已爬URL）定期保存到数据库或文件。爬虫重启时能从中断处继续。
日志与异常处理：完善日志记录，捕获可能导致资源泄漏的异常（如网络超时、解析错误），确保资源被正确释放。
🧰 资源监控命令记住这几个常用的 Linux 命令来快速排查问题：
磁盘空间：df -h
目录大小：du -sh /path/to/dir
inode 使用：df -i
内存使用：free -h 或 top
查找大文件：find /path/to/search -type f -size +500M (查找大于500M的文件)
快速补救是“退烧药”，长期优化才是“强身健体”。建议从代码优化、架构调整和监控预警多方面着手，构建更健壮、可持续的爬虫系统。
希望这些建议能帮你有效应对和预防爬虫过程中的资源耗尽问题。
总之，爬虫资源崩了先别懵，重启程序、清理文件往往能应急。但长远看，还是得优化代码、做好监控，让爬虫跑得更稳当。记住这几招，下次再遇到类似问题就能轻松搞定啦！
