node实现蜘蛛池

编辑整理：整理来源：360问答，浏览量：56，时间：2022-12-04 10:21:01

node实现蜘蛛池，nodejs连接池，蜘蛛池如何搭建

1、node实现蜘蛛池

要实现这东西，关键的不是技术问题，因为技术上实现并不复杂，主要是资源的问题，因为需要维护站群，每个站点做的越像正规站，蜘蛛抓取量就多。网上很多卖蜘蛛池程序的，开价基本5、6k，小白们估计以为拿过来就能直接刷，然后收录就蹭蹭的涨，你交完钱后发现，其实就给你一套源码，让你回去自己填内容，然后挂载到网站底下刷，那么问题来了，你手里有那么多站么？下面说说刷百度指数。影响百度指数的主要是当日用户搜索量和新闻源曝光量。

1) 页面量级较大的站点使用蜘蛛池,的确是能短时间提升收录,达到一定的流量抬升.不过更科学的做法应该是,合理优化链接结构,该nofollow的地方就no掉,合理引导蜘蛛.嗯,的确目前看起来是没什么风险.但是你思考下,使用蜘蛛池的都是些什么站点.期望短期上排名,作弊的居多对吧.万一有一天这个被列为反作弊检测指标,那你不是得不偿失.

2) 页面量级小页面量级小,指的是你站点上的蜘蛛爬取量,已经足以覆盖你的每一个页面了.

那么,你再去买蜘蛛池促收录,相当于就是往灌满水的池子里继续注水.为了让池子早几个小时灌满,就去买这种服务,完全是无意义的浪费。

（推荐答案！）

2、nodejs连接池

　　mysql会为每个连接创建一个单独的线程来查询。不同于redis数据基本都在内存中，因为mysql会有大量的读取磁盘的IO操作，所以多个线程一起工作会比一个个查询要快。
　　
　　但是nodejs又是单线程的，它能不能同时发送多个请求到mysql服务器上呢？
　　这里要理解nodejs的运作，虽然nodejs内帮两已查导她期是一个主线程，但是它调用的IO血境微散企州指令等是通过另外的线程去做的，IO指令完成后就罪响消包核巴给主线程一个小任务片，也就是回调函数了。
　　这里有个很关键的点就是，nodejs主线程一个，但是IO线程会有多个。
　　因此如果用nodejs + mysql只用单个连接的话那么就利用不到mysq显施阶低织l能同时服务多个查询的优势了。应该使用类似下图的运作方式，nodejs 使用多个连接来连接mysql。多连接是需要连接池的，有连接池就避免了每次连接都要去创建销毁的消耗了。

3、nodejs数据库连接池

：建议使用中间件连接，操作数据库的代码更加简单。我们的后台接口就是用的中间件连接。nodejs的设计特点，使得他本身就很快，即使是读写数据库这样耗时的操作。用连接池的目的其实就是想就加快数据库的IO速度。因此如果用nodejs，使用普通连接足矣


连接池的作用就是为了提高性能。
连接池的作用：连接池是将已经创建好的连接保存在池中，当有请求来时，直接使用已经创建好的连接对数据库进行访问。这样省略了创建连接和销毁连接的过程。这样性能上得到了提高。
基本原理是这样的：
（1）建立数据库连接池对象（服务器启动）。
（2）按照事先指定的参数创建初始数量的数据库连接（即：空闲连接数）。
（3）对于一个数据库访问请求，直接从连接池中得到一个连接。如果数据库连接池对象中没有空闲的连接，且连接数没有达到最大（即：最大活跃连接数），创建一个新的数据库连接。
（4）存取数据库。
（5）关闭数据库，释放所有数据库连接（此时的关闭数据库连接，并非真正关闭，而是将其放入空闲队列中。如实际空闲连接数大于初始空闲连接数则释放连接）。
（6）释放数据库连接池对象（服务器停止、维护期间，释放数据库连接池对象，并释放所有连接）。
1 .连接池的概念和为什么要使用连接池？
连接池放了N个Connection对象，本质上放在内存当中，在内存中划出一块缓存对象，应用程序每次从池里获得Connection对象，而不是直接从数据里获得，这样不占用服务器的内存资源。
2 .如果不使用连接池会出现的情况：
a.占用服务器的内存资源
b.导致服务器的速度非常慢
3 .应用连接池的三种方式：
a.自定义连接池
b.使用第三方连接池
c.使用服务器自带的连接池
连接池一般比直接连接更有优越性,因为它提高了性能的同时还保存了宝贵的资源。在整个应用程序的使用过程,当中重复的打开直接连接将导致性能的下降。而池连接只在服务器启动时打开一次，从而消除了这种性能问题。
连接池主要考虑的是性能，每次获取连接和释放连接都有很大的工作量，会对性能有很大影响；而对资源来说起的是反作用，因为保存一定数量的连接是要消耗内存的。应用程序每次从池里获得Connection对象，而不是直接从数据里获得，这样不占用服务器的内存资源。所以一般要建立连接池，而连接的数量要适当，不能太大，太大会过多消耗资源。(所以，考虑2个方面，一个是内存，另一个是资源)。
连接池就是为了避免重复多次的打开数据库连接而造成的性能的下降和系统资源的浪费。

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