读完这篇，你大概不会再随便选异步或协程了

本文探讨了品牌舆情监控中处理大规模数据抓取的技术方案选择。作者面临从抓取几十万小红书帖子到百万评论的挑战，对比了异步IO（asyncio+aiohttp）和多协程（gevent）两种主流方案。通过实验发现：异步IO更适合高并发场景，稳定性更好；gevent编写更简单但易受延迟波动影响。最终采用折中方案——用asyncio处理高并发请求和风控，用gevent进行数据解析和清洗。这一混合架构在实战中表

亿牛云爬虫专家

225人浏览 · 2025-11-20 10:58:08

亿牛云爬虫专家 · 2025-11-20 10:58:08 发布

如果你做过品牌舆情监控，你应该懂我当时的心情：
业务突然甩过来一句——

“能不能把小红书上跟这 20 个品牌相关的帖子和评论都抓一下？我们要看下这段时间的舆情走势。”

听上去轻飘飘的，但背后的含义是：你马上要面对几十万帖子、上百万评论，还得保证第二天数据全到位。

而那会儿的我，坐在电脑前盯着代码，只在想一个问题：

“这破事我到底用异步 IO 写好，还是用多协程堆上来更靠谱？”

你现在看到的这篇文章，就是我在那次项目里的一次完整复盘。没什么高大上的理论，全是踩过坑后的实际经验。

一、故事的起点：规模变大后，旧方案一夜之间不够用了

我最早用的还是当年项目里那套“线程池 + 队列”的老套路。本来抓点简单数据还挺顺畅，但一旦规模变到几万、几十万，尴尬的事情开始发生：

线程数越调越多，速度反而越来越慢
程序 CPU 占用不高，网络延迟却乱得像买彩票
动不动就来个“半小时没响应”，我甚至怀疑是代理挂了

看着那一堆“超时”和“失败重试”，我心里很明确一句话：

换架构的时间到了。

但具体换成什么？
按现在主流说法，不外乎两条技术路线：

异步 IO（asyncio + aiohttp）
多协程（gevent）

理论上都不错，但“理论归理论”，现实里谁跑得更快，得自己试。

二、问题线索：到底慢在哪？不是 CPU，而是 IO

为了搞清问题根源，我做了几个很粗暴的测试。
结果倒也不复杂：

第一条线索：线程数不是越大越好
线程从 50 开到 200，整体耗时不降反升。原因很简单：阻塞 IO + 频繁上下文切换，这组合本身就在拉慢脚步。

第二条线索：小红书接口延迟波动很大
他们的接口有风控，一旦流量大，延迟能飙到 5 秒。再加上代理 IP 本身可能抖动，你永远不知道下一次请求会不会突然“喝咖啡去了”。

总结下来就是一句话：

这是纯粹的 IO 密集场景。

既然是 IO 密集，那自然要在“等待”上下功夫，于是我决定让 asyncio 和 gevent 真刀真枪跑一场。

三、技术突破：异步 IO vs 多协程，我把两套方案都写了一遍并跑了实验

为了让体验更贴近真实环境，我把项目里用的爬虫代理加上去（如果你用别的代理也一样，把域名、端口、账号替换就行）。

下面是两套核心测试代码（为了阅读清爽，我只保留必需部分）。

方案 A：asyncio + aiohttp（异步 IO）

import asyncio
import aiohttp

# ==== 代理配置 参考亿牛云爬虫加强版 www.16yun.cn ====
PROXY_HOST = "proxy.16yun.cn"
PROXY_PORT = "12345"
PROXY_USER = "username"
PROXY_PASS = "password"

proxy_url = f"http://{PROXY_USER}:{PROXY_PASS}@{PROXY_HOST}:{PROXY_PORT}"

headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0",
    "Cookie": "your-cookie-here"
}

TARGET_URL = "https://www.xiaohongshu.com/explore/XXXXX"

async def fetch(session, url):
    try:
        async with session.get(url, proxy=proxy_url, timeout=10) as resp:
            return await resp.text()
    except Exception as e:
        print("请求失败:", e)
        return None

async def main():
    async with aiohttp.ClientSession(headers=headers) as session:
        tasks = [fetch(session, TARGET_URL) for _ in range(200)]
        results = await asyncio.gather(*tasks)
        print("成功数量：", sum(1 for r in results if r))

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

方案 B：gevent + requests（多协程）

import gevent
from gevent import monkey
monkey.patch_all()

import requests

# ==== 代理配置 参考亿牛云爬虫加强版 www.16yun.cn====
PROXY_HOST = "proxy.16yun.cn"
PROXY_PORT = "12345"
PROXY_USER = "username"
PROXY_PASS = "password"

proxy_auth = f"http://{PROXY_USER}:{PROXY_PASS}@{PROXY_HOST}:{PROXY_PORT}"

proxies = {
    "http": proxy_auth,
    "https": proxy_auth
}

headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0",
    "Cookie": "your-cookie-here"
}

TARGET_URL = "https://www.xiaohongshu.com/explore/XXXXX"

def fetch(url):
    try:
        r = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies, timeout=10)
        return r.text
    except Exception as e:
        print("请求失败:", e)
        return None

def run_test():
    jobs = [gevent.spawn(fetch, TARGET_URL) for _ in range(200)]
    gevent.joinall(jobs)
    results = [j.value for j in jobs]
    print("成功数量：", sum(1 for r in results if r))

if __name__ == "__main__":
    run_test()