Crawlee项目中使用Puppeteer在Docker部署时的超时问题分析与解决
2025-05-12 03:06:01作者:薛曦旖Francesca
问题背景
在使用Crawlee 3.9.1进行内部文档爬取时,开发人员遇到了一个特殊的问题:当应用部署在基于apify/actor-node-puppeteer-chrome:20的Docker容器中并在AWS EKS上运行时,某些特定页面会出现导航超时错误。有趣的是,这个问题在本地开发环境(包括本地Docker环境)中完全不会出现,只有在生产环境部署时才会发生。
错误表现
系统会先显示警告信息:
WARN PuppeteerCrawler: Reclaiming failed request back to the list or queue. Navigation timed out after 60 seconds.
随后在重试达到最大次数后显示错误:
ERROR PuppeteerCrawler: Request failed and reached maximum retries. Navigation timed out after 60 seconds.
问题排查过程
初步尝试
开发人员尝试了多种方法来解决这个问题:
- 尝试不同的Docker镜像
- 测试不同版本的Puppeteer
- 调整浏览器版本
- 添加
--disable-gpu标志 但所有这些尝试都未能解决问题。
深入分析
当开发人员转而使用纯Puppeteer实现爬虫时,发现了类似的超时问题,但错误信息略有不同:
TimeoutError: Navigation timeout of 30000 ms exceeded
通过启用Puppeteer的调试模式(DEBUG="puppeteer:*"),发现了一个关键线索:系统在尝试加载Google字体资源时出现了超时:
Failed to load resource: net::ERR_TIMED_OUT
根本原因
问题源于以下几个因素的组合:
- 跨域资源加载:页面尝试加载Google字体等外部资源,这些请求可能受到了已设置cookie的影响
- 环境差异:生产环境的TCP keepalive超时设置可能比本地环境更长(某些Linux发行版默认设置为2小时)
- 请求拦截缺失:默认情况下没有对非目标域名的请求进行过滤
解决方案
方法一:禁用导航超时(临时方案)
page.setDefaultNavigationTimeout(0);
方法二:请求拦截(推荐方案)
page.setDefaultNavigationTimeout(0);
page.setRequestInterception(true);
page.on('request', req => {
if(!req.isInterceptResolutionHandled()) {
const url = new URL(req.url());
if(url.hostname !== domain) {
return req.abort();
} else {
return req.continue();
}
}
});
技术原理
- 请求拦截:通过拦截非目标域名的请求,避免了外部资源加载导致的超时问题
- 性能优化:这种方法不仅解决了超时问题,还能显著提高爬取速度,因为不再需要等待无关资源的加载
- 资源控制:减少了不必要的网络流量和资源消耗
最佳实践建议
- 对于爬虫项目,建议始终启用请求拦截,只允许目标域名的请求
- 在生产环境部署前,应该模拟生产环境的网络条件进行测试
- 对于关键爬取任务,考虑实现自定义的重试逻辑和错误处理机制
- 监控和记录所有被拦截的请求,以便后续分析和优化
总结
这个案例展示了在复杂环境中部署网络爬虫时可能遇到的隐蔽问题。通过系统性的排查和深入的技术分析,开发人员不仅解决了当前问题,还总结出了可推广的最佳实践。关键在于理解不同环境下的网络行为差异,并实施适当的请求控制策略。
对于使用Crawlee或Puppeteer的开发人员来说,请求拦截是一个强大而必要的技术,它不仅能解决超时问题,还能提高爬虫的效率和可靠性。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 Launch4j中文版:Java应用程序打包成EXE的终极解决方案 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 基于Matlab的等几何分析IGA软件包:工程计算与几何建模的完美融合 XMODEM协议C语言实现:嵌入式系统串口文件传输的经典解决方案 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
416
3.2 K
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
681
160
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
Ascend Extension for PyTorch
Python
230
259
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
689
327
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
663