MKCMS系统架构如何实现自动采集？

在实际部署 MKCMS 时，自动采集往往是系统能否独立运营的关键。不同于手工录入，自动采集要求后端在高并发、容错和数据一致性之间找到平衡点。

系统整体架构概览

MKCMS 的采集功能由四层结构组成：调度层负责任务分配，爬虫层执行 HTTP 请求并下载页面，解析层抽取影片元数据，持久层把结构化信息写入 MySQL 与 ElasticSearch。每层通过 Redis 队列解耦，保证即使爬虫节点宕机，调度中心仍能重新派发。

采集调度与任务队列

调度器采用 Laravel 的 schedule 命令，每 5 分钟读取 collect_jobs 表的待执行记录。任务被包装成 JSON，推入 redis:queue:collect。工作进程使用 php artisan queue:work redis --sleep=3 持续监听，抢占式消费确保高峰期仍能保持 50 条/秒的采集速率。

• 任务生成：基于关键词或 RSS 自动生成。
• 队列分层：high、normal、low 三档优先级。
• 失败重试：Redis 的 retry 集合记录 3 次以内的失败。

内容抓取与解析流程

爬虫层基于 Guzzle + Symfony DomCrawler，实现了对目标站点的并发下载。下载完毕后，解析器会先走正则预筛选，再交给 XPath 抽取标题、导演、上映年份以及播放地址。为防止被目标站点封禁，系统内置了 IP 代理池和随机 User‑Agent。

// 简化版采集任务示例
$client = new GuzzleHttpClient(['timeout' => 8, 'proxy' => $proxyPool->get()]);
$response = $client->get($url);
$html = (string) $response->getBody();

$crawler = new SymfonyComponentDomCrawlerCrawler($html);
$title = $crawler->filter('h1.title')->text();
$playUrl = $crawler->filter('a.play')->attr('href');

// 写入数据库
DB::table('videos')->updateOrInsert(
    ['source_url' => $url],
    ['title' => $title, 'play_url' => $playUrl, 'status' => 'active']
);

异常处理与数据校验

每一步都配备了细粒度的异常捕获。网络超时、解析为空、字段不符合正则规则时，系统会把异常信息写入 collect_logs，并触发 Slack 机器人报警。进入持久层前，数据会经过 Laravel 的 Validator 检查，确保 title、play_url 不为空且符合 URL 格式。

“一次部署后，原本需要两个人手动更新的片库，自动采集把工作时间压缩到 10 分钟以内。”——某中小型影视站技术负责人

把上述模块按需组合，MKCMS 就能在不依赖人工干预的情况下，日均抓取上千部新片，保持内容库的鲜活度。这就是 MKCMS 在实际项目中常用的采集套路