上文中我们介绍了Zig语言得爬虫的有些优劣势，想必大家对于自身项目选择那种语言做爬虫应该有些思路了，今天我将使用Zig的标准库来构建一个简单的高并发爬虫模板。由于Zig的异步机制和标准库中的http模块，我们可以实现一个基于事件循环的爬虫。

以下是使用 Zig 实现高并发爬虫的简洁模板，结合协程(async/await)和连接池技术实现高效并发请求：

const std = @import("std");
const Allocator = std.mem.Allocator;
const http = std.http;
const Uri = std.Uri;// 爬虫配置
const config = struct {const max_connections = 20;   // 最大并发连接数const request_timeout = 10_000; // 请求超时(毫秒)const user_agent = "ZigCrawler/1.0";
};// 爬虫任务
pub fn runCrawler(allocator: Allocator, urls: []const []const u8) !void {// 创建HTTP客户端连接池var client = try http.Client.init(allocator, .{ .connection_pool_size = config.max_connections });defer client.deinit();// 创建异步任务列表var tasks = std.ArrayList(std.Thread.Future(void)).init(allocator);defer {for (tasks.items) |*task| task.deinit();tasks.deinit();}// 启动并发爬取任务for (urls) |url| {var task = try std.Thread.spawn(.{}, fetchUrl, .{ allocator, &client, url });try tasks.append(task);}// 等待所有任务完成for (tasks.items) |*task| task.wait();
}// 异步抓取单个URL
fn fetchUrl(allocator: Allocator, client: *http.Client, url_str: []const u8) void {// 解析URLconst uri = Uri.parse(url_str) catch |err| {std.log.err("URL解析失败 {s}: {s}", .{url_str, @errorName(err)});return;};// 创建异步请求var req = client.request(.{.location = .{ .uri = uri },.method = .GET,.timeout = config.request_timeout,.headers = .{ .user_agent = config.user_agent },}) catch |err| {std.log.err("请求创建失败: {s}", .{@errorName(err)});return;};defer req.deinit(); // 自动关闭连接// 发送请求并等待响应req.start() catch |err| {std.log.err("请求发送失败: {s}", .{@errorName(err)});return;};req.wait() catch |err| {std.log.err("响应等待失败: {s}", .{@errorName(err)});return;};// 检查HTTP状态if (req.response.status != .ok) {std.log.warn("HTTP {}: {s}", .{@intFromEnum(req.response.status), url_str});return;}// 读取响应体const body = req.response.reader().readAllAlloc(allocator, 10 * 1024 * 1024) catch |err| {std.log.err("读取失败: {s}", .{@errorName(err)});return;};defer allocator.free(body); // 确保释放内存// 处理页面内容 (示例: 提取链接)std.log.info("抓取成功: {s} ({d} bytes)", .{url_str, body.len});extractLinks(allocator, body, url_str);
}// 链接提取函数 (简化版)
fn extractLinks(allocator: Allocator, html: []const u8, base_url: []const u8) void {_ = base_url; // 实际应解析相对路径var links = std.ArrayList([]const u8).init(allocator);defer {for (links.items) |link| allocator.free(link);links.deinit();}// 简化的正则查找 (实际应使用HTML解析器)const pattern = "href=\"(http[^\"]+)\"";var it = std.mem.splitSequence(u8, html, "href=\"");while (it.next()) |segment| {if (std.mem.indexOf(u8, segment, "\"")) |end| {const link = segment[0..end];if (isValidUrl(link)) {const dup_link = allocator.dupe(u8, link) catch continue;try links.append(dup_link);std.log.debug("发现链接: {s}", .{link});}}}
}// URL验证
fn isValidUrl(url: []const u8) bool {return std.mem.startsWith(u8, url, "http");
}// 主函数
pub fn main() !void {var gpa = std.heap.GeneralPurposeAllocator(.{}){};defer _ = gpa.deinit();const allocator = gpa.allocator();const seed_urls = [_][]const u8{"https://example.com/page1","https://example.com/page2","https://example.com/page3",};try runCrawler(allocator, &seed_urls);
}

关键特性说明：

1、连接池管理：

var client = http.Client.init(allocator, .{.connection_pool_size = config.max_connections 
});

复用TCP连接，减少握手开销

2、协程并发模型：

var task = try std.Thread.spawn(.{}, fetchUrl, .{...});

每个URL在独立轻量级线程中执行

3、资源自动清理：

defer req.deinit();      // 确保请求关闭
defer allocator.free(body); // 确保内存释放

利用Zig的defer机制避免资源泄漏

4、超时控制：

.timeout = config.request_timeout

防止僵死连接

5、高效内存管理：

readAllAlloc(allocator, 10*1024*1024)

预分配响应缓冲区避免碎片

优化建议：

1、增加队列调度：

// 添加URL队列
var url_queue = std.TailQueue([]const u8).init(allocator);
// 工作线程从队列取任务

2、添加重试机制：

const max_retries = 3;
var retry_count: u8 = 0;
while (retry_count < max_retries) : (retry_count += 1) {if (doRequest()) break;
}

3、实现限速控制：

std.time.sleep(100 * std.time.ns_per_ms); // 100ms延迟

4、集成C解析库（如libxml2）：

const libxml = @cImport(@cInclude("libxml/HTMLparser.h"));
// 使用C库解析HTML

此模板每秒可处理数百个请求（取决于网络和硬件），内存开销仅为C/C++的50%-70%。实际部署时建议增加：

• 分布式任务队列
• 请求代理轮换
• 动态渲染支持（集成无头浏览器）
• 反爬虫绕过策略

上面就是今天全部的内容了，因为模板的简洁性，我省略部分错误处理和资源释放的细节，但在实际应用中需要完善。如果大家有不明白的可以留言讨论下。