大家都知道，想要爬取某宝的商品，如果只是用HttpURLConnection发个请求，失败率是很高的。一般想要保证成功率的话，都会选择真实的浏览器去抓取。

以前常用的解决方案是selenium或phantomjs，但是它两的环境配置太麻烦了，对程序员极度不友好，自从谷歌推出Puppeteer后，puppeteer迅速流行起来，获得大家一致称赞。它是一个NodeJS库，但今天并不是要使用它来爬取某宝商品，而是使用Java语言写的Jvppeteer，Jvppeteer与Puppeteer是同样的实现原理。

思路：

1. 使用多线程，一个线程负责一个页面的爬取，接下来的内内容会使用page代替页面
2. 创建与线程池线程数相同的page队列，放在LinkedBlockingQueue队列里，每当有爬取任务时，就从队列里取出一个page,爬取任务完成时，将page放回队列的后面。这样做的原因是重复利用page,减少页面的创建频率，但是要注意的是一个页面不能利用太久或者次数太多，防止出现crash的情况
3. 拦截图片和多媒体资源的加载，多媒体资源和图片的加载会极大影响页面的加载速度，从而影响爬虫效率，所以要拦截（可选）。
4. 我们选择获取整个页面内容，然后解析得到商品信息

代码实现

1.启动

 //指定启动路径，启动浏览器
        String path = new String("F:\\java教程\\49期\\vuejs\\puppeteer\\.local-chromium\\win64-722234\\chrome-win\\chrome.exe".getBytes(), "UTF-8");
        ArrayList<String> argList = new ArrayList<>();
        LaunchOptions options = new OptionsBuilder().withArgs(argList).withHeadless(false).withExecutablePath(path).build();
        argList.add("--no-sandbox");
        argList.add("--disable-setuid-sandbox");
        Browser browser = Puppeteer.launch(options);

2.page队列

  //启动一个线程池多线程抓取
        int threadCount = 5;
        ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(threadCount, threadCount, 30, TimeUnit.SECONDS, new LinkedBlockingDeque<>());
        CompletionService service = new ExecutorCompletionService(executor);
        //打开5个页面同时抓取，这些页面可以多次利用，这样减少创建网页带来的性能消耗
        LinkedBlockingQueue<Page> pages = new LinkedBlockingQueue<>();
        for (int i = 0; i < threadCount; i++) {
            Page page = browser.newPage();
            //拦截请求,可选
//            page.onRequest(request -> {
//                if ("image".equals(request.resourceType()) || "media".equals(request.resourceType())) {
//                    //遇到多媒体或者图片资源请求，拒绝，加载页面加载
//                    request.abort();
//                } else {//其他资源放行
//                    request.continueRequest();
//                }
//            });
//            page.setRequestInterception(true);
            pages.put(page);//往队列后面放,阻塞
        }

3.定义爬取线程

static class CrawlerCallable implements Callable<Object> {

        private LinkedBlockingQueue<Page> pages;
        
        public CrawlerCallable(LinkedBlockingQueue<Page> pages) {
            this.pages = pages;
        }

        @Override
        public Object call() {
            Page page = null;
            try {
                page = pages.take();
                PageNavigateOptions navigateOptions = new PageNavigateOptions();
                navigateOptions.setWaitUntil(Arrays.asList("domcontentloaded"));
                System.out.println("gotothreadName:"+Thread.currentThread().getName());
                page.goTo("https://item.taobao.com/item.htm?id=541605195654", navigateOptions);
                String content = page.content();
              //解析商品
                return parseItem(content);
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            } finally {
                if (page != null) {
                    try {
                        pages.put(page);//把已经抓取完的网页放回队列里
                    } catch (InterruptedException e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                }
            }
            return null;
        }
        
    }

4.关闭线程池，获取结果

 //结果集
        List<Future<Object>> futures = new ArrayList<>();
        //抓取100次
        long start = System.currentTimeMillis();
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            Future<Object> future = service.submit(new CrawlerCallable(pages));
            futures.add(future);
        }

        //关闭线程池
        executor.shutdown();
        //获取结果
        int i = 0;
        for (Future<Object> result : futures) {
            Object item = result.get();
            i++;
            System.out.println(i + ":" + Constant.OBJECTMAPPER.writeValueAsString(item));
        }
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("时间：" + (end - start));

在俺电脑测试，100个爬取任务只需要15s,速度还是非常的快。速度的快慢受到根据电配置以及带宽的影响，配置越好，速度越快。