Serverless爬虫架构揭秘：动态IP、冷启动与成本优化

一、问题背景：旧技术的瓶颈

在传统爬虫架构中，我们通常部署任务在本地机器或虚拟机中，搭配定时器调度任务。虽然这种方式简单，但存在以下明显缺陷：

• 固定IP易被封禁：目标网站如拼多多会通过IP频率监控限制访问，固定IP方案下爬虫极易被封。
• 资源浪费严重：24小时运行主机，即使无任务也在消耗计算资源。
• 扩展性差：任务激增时难以快速扩容，应对突发流量需求困难。
• 冷启动延迟高：传统爬虫框架启动缓慢，尤其在动态渲染网页时表现不佳。

因此，新的爬虫解决方案亟需弹性调度、高并发处理、成本可控、IP动态轮换等特性，Serverless + 代理IP技术逐渐成为新一代主流方案。

二、技术架构图 + 核心模块拆解

技术架构图：Serverless 爬虫架构图

                +----------------------------+
                |      定时触发器（如Cron）   |
                +----------------------------+
                           |
                           v
+--------------------------------------------------------+
|           Serverless 函数（如AWS Lambda）              |
| +------------------+   +----------------------------+  |
| | Cookie/UserAgent |-->| 请求拼多多API（目标网站）   |  |
| | 设置模块         |   +----------------------------+  |
| +------------------+                                    |
| +---------------------------+                           |
| | 代理IP池调用（亿牛云）     |                           |
| +---------------------------+                           |
| +---------------------------+                           |
| | HTML解析与数据提取模块    |                           |
| +---------------------------+                           |
| +---------------------------+                           |
| | 数据清洗与上传数据库       |                           |
| +---------------------------+                           |
+--------------------------------------------------------+
                           |
                           v
                  +--------------------+
                  | 存储服务（如S3、RDS） |
                  +--------------------+

核心模块拆解

三、性能对比数据 + 行业应用案例

性能对比实验（传统架构 vs Serverless）

结论：Serverless + 代理IP方案在启动效率、成本控制、扩展能力方面优势显著。

行业应用案例

• 电商情报平台 A：通过Serverless爬虫采集拼多多商品数据，完成日均100万条数据采集，缩短任务调度成本90%。
• 价格对比平台 B：基于该架构实现跨平台价格追踪，部署即用，无需维护主机，部署成本下降60%。

四、技术演化树：从“单机爬虫”到“Serverless智能爬虫”

单机爬虫
   │
   ├─ 多进程爬虫（支持并发） 
   │
   ├─ 分布式爬虫（Scrapy-Redis）
   │
   ├─ 容器化爬虫（Docker + K8s）
   │
   └─ Serverless爬虫（+动态代理 +函数调度） ← 当前方案

五、代码实现：使用Serverless函数采集拼多多商品信息

以下代码基于 Python 3 编写，适用于Serverless函数部署（如AWS Lambda、阿里云函数计算等）：

import requests
import random

# 亿牛云代理配置 www.16yun.cn
PROXY_HOST = "proxy.16yun.cn"
PROXY_PORT = "12345"
PROXY_USER = "16YUN"
PROXY_PASS = "16IP"

# 拼接代理地址
proxy_meta = f"http://{PROXY_USER}:{PROXY_PASS}@{PROXY_HOST}:{PROXY_PORT}"
proxies = {
    "http": proxy_meta,
    "https": proxy_meta
}

# 模拟常见的浏览器User-Agent
user_agents = [
    "Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 13_2_3 like Mac OS X)...",
    "Mozilla/5.0 (Linux; Android 10; SM-G975F Build/QP1A.190711.020)..."
]

# 设置cookie（可选：如需模拟登录状态）
cookies = {
    "__mta": "1234567890.1.1.1.1",
    "api_uid": "abcd1234",
    # 可以根据实际情况补充更多cookie
}

# 模拟目标商品页的接口地址（举例）
def fetch_product_data():
    url = "https://mobile.yangkeduo.com/proxy/api/api/oec/itemList?size=10&offset=0&list_id=xxx"

    headers = {
        "User-Agent": random.choice(user_agents),
        "Accept": "application/json",
        "Referer": "https://mobile.yangkeduo.com/",
    }

    try:
        response = requests.get(url, headers=headers, cookies=cookies, proxies=proxies, timeout=10)
        response.raise_for_status()

        data = response.json()
        for item in data.get("items", []):
            product = item.get("goods_name")
            price = item.get("price")
            comments = item.get("comment_count")
            print(f"商品：{product}, 价格：{price/100:.2f}元, 评论数：{comments}")
    except Exception as e:
        print("请求失败：", e)

# 启动函数（可作为Serverless函数入口）
if __name__ == "__main__":
    fetch_product_data()

六、总结与未来趋势

Serverless 爬虫架构已经成为对抗网站限制、降低运维成本的重要解决方案。配合高质量代理IP，能有效提高数据采集成功率。