案例7：错误处理与鲁棒性设计：企业级网页提取系统的稳定性保障
项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ll/llm-scraper 场景挑战
企业级应用对稳定性要求极高，某电商比价平台的llm-scraper实现初期经常因各种异常（网站改版、网络波动、反爬机制）导致服务中断。通过系统化的错误处理和重试机制设计，系统可用性从85%提升至99.9%。
企业级错误处理架构
企业级鲁棒性实现代码
import { chromium } from 'playwright'
import { z } from 'zod'
import { openai } from '@ai-sdk/openai'
import LLMScraper from './../src'
import { exponentialBackoff, retry } from 'ts-retry-promise'
import winston from 'winston'
// 1. 完善的日志系统
const logger = winston.createLogger({
level: 'info',
format: winston.format.combine(
winston.format.timestamp(),
winston.format.json()
),
transports: [
new winston.transports.File({ filename: 'error.log', level: 'error' }),
new winston.transports.File({ filename: 'combined.log' })
]
})
// 2. 错误类型定义
enum ScrapeErrorType {
URL_INVALID = 'URL_INVALID',
PAGE_LOAD_FAILED = 'PAGE_LOAD_FAILED',
LLM_CALL_FAILED = 'LLM_CALL_FAILED',
DATA_VALIDATION_FAILED = 'DATA_VALIDATION_FAILED',
RATE_LIMITED = 'RATE_LIMITED',
UNKNOWN_ERROR = 'UNKNOWN_ERROR'
}
class ScrapeError extends Error {
type: ScrapeErrorType
url: string
retryable: boolean
constructor(message: string, type: ScrapeErrorType, url: string, retryable = false) {
super(message)
this.type = type
this.url = url
this.retryable = retryable
this.name = 'ScrapeError'
}
}
// 3. 重试策略配置
const retryStrategies = {
// 网络错误使用指数退避重试
network: exponentialBackoff({
delay: 1000, // 初始延迟1秒
maxDelay: 10000, // 最大延迟10秒
maxRetries: 3 // 最多重试3次
}),
// LLM错误使用固定间隔重试
llm: {
delay: 2000, // 固定延迟2秒
maxRetries: 2 // 最多重试2次
},
// 数据修复重试
dataFix: {
delay: 1000,
maxRetries: 1
}
}
// 4. 浏览器操作封装（带重试和错误处理）
async function safeBrowserOperation(url: string, operation: (page) => Promise<any>) {
let browser
let context
let page
try {
// 启动浏览器（带错误处理）
browser = await chromium.launch({
headless: 'new',
args: [
'--no-sandbox',
'--disable-setuid-sandbox',
'--disable-blink-features=AutomationControlled' // 反反爬
],
timeout: 30000
})
// 创建隐身上下文（隔离环境）
context = await browser.newContext({
userAgent: 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/112.0.0.0 Safari/537.36',
permissions: ['geolocation'],
geolocation: { latitude: 39.9042, longitude: 116.4074 }, // 随机地理位置
viewport: { width: 1280 + Math.floor(Math.random() * 200), height: 720 + Math.floor(Math.random() * 200) }
})
// 添加反检测脚本
await context.addInitScript(() => {
delete (window as any).navigator.webdriver
// 其他反反爬措施...
})
page = await context.newPage()
// 设置页面加载超时和错误处理
page.setDefaultTimeout(30000)
page.on('pageerror', error => {
logger.error(`页面错误: ${error.message}, URL: ${url}`)
})
// 执行操作
return await operation(page)
} finally {
// 确保资源释放，即使出错也执行
if (page) await page.close().catch(e => logger.warn(`关闭页面失败: ${e}`))
if (context) await context.close().catch(e => logger.warn(`关闭上下文失败: ${e}`))
if (browser) await browser.close().catch(e => logger.warn(`关闭浏览器失败: ${e}`))
}
}
// 5. 主提取函数（带完整错误处理）
async function enterpriseScrape(url, schema, options = {}) {
const startTime = Date.now()
const traceId = generateTraceId() // 生成唯一追踪ID
const result = {
success: false,
data: null,
error: null,
metadata: {
traceId,
duration: 0,
retries: {
network: 0,
llm: 0,
dataFix: 0
}
}
}
try {
// 1. 输入验证
if (!isValidUrl(url)) {
throw new ScrapeError('无效的URL格式', ScrapeErrorType.URL_INVALID, url)
}
logger.info(`开始提取: ${url}`, { traceId, url })
// 2. 页面加载（带重试）
const pageContent = await retry(
async () => {
return await safeBrowserOperation(url, async (page) => {
// 导航到页面
const response = await page.goto(url, {
waitUntil: 'domcontentloaded',
timeout: 30000
})
// 检查HTTP错误状态码
if (response && !response.ok()) {
if (response.status() === 429) {
throw new ScrapeError(`请求过于频繁，被限流`, ScrapeErrorType.RATE_LIMITED, url, true)
}
throw new ScrapeError(`HTTP错误: ${response.status()}`, ScrapeErrorType.PAGE_LOAD_FAILED, url, response.status() >= 500)
}
// 检查是否被反爬拦截
const title = await page.title()
if (title.includes('验证码') || title.includes('安全验证')) {
throw new ScrapeError('遇到反爬验证，需要人工处理', ScrapeErrorType.PAGE_LOAD_FAILED, url, false)
}
// 返回页面内容
return await page.content()
})
},
retryStrategies.network,
{
onRetry: (error, attempt) => {
result.metadata.retries.network = attempt
logger.warn(`页面加载重试 ${attempt}，错误: ${error.message}`, { traceId, attempt, error: error.message })
}
}
)
// 3. LLM提取（带重试）
const llm = openai.chat('gpt-4o', { timeout: 20000 })
const scraper = new LLMScraper(llm)
const llmResult = await retry(
async () => {
return await scraper.run(pageContent, schema, {
...options,
prompt: '严格按照提供的schema提取和验证数据，不要添加额外信息'
})
},
retryStrategies.llm,
{
onRetry: (error, attempt) => {
result.metadata.retries.llm = attempt
logger.warn(`LLM提取重试 ${attempt}，错误: ${error.message}`, { traceId, attempt, error: error.message })
},
shouldRetry: (error) => {
// 只重试特定类型的错误
const retryableErrors = ['timeout', 'rate_limit', 'internal_error']
return retryableErrors.some(code => error.message.toLowerCase().includes(code))
}
}
)
// 4. 数据验证和修复
let validatedData
try {
validatedData = schema.parse(llmResult.data)
} catch (validationError) {
// 尝试数据修复
logger.warn(`数据验证失败，尝试修复`, { traceId, error: validationError.message })
validatedData = await retry(
async () => {
// 使用LLM尝试修复数据
const fixResult = await fixInvalidData(llmResult.data, schema, validationError)
return schema.parse(fixResult) // 重新验证修复后的数据
},
retryStrategies.dataFix,
{
onRetry: (error, attempt) => {
result.metadata.retries.dataFix = attempt
logger.warn(`数据修复重试 ${attempt}`, { traceId, attempt })
}
}
)
}
// 5. 成功结果处理
result.success = true
result.data = validatedData
logger.info(`提取成功`, { traceId, url, duration: Date.now() - startTime })
return result
} catch (error) {
// 错误处理和分类
if (error instanceof ScrapeError) {
result.error = {
type: error.type,
message: error.message
}
logger.error(`提取失败: ${error.message}`, { traceId, url, errorType: error.type, retryable: error.retryable })
} else {
result.error = {
type: ScrapeErrorType.UNKNOWN_ERROR,
message: error.message || '未知错误'
}
logger.error(`提取失败: ${error.message}`, { traceId, url, stack: error.stack })
}
// 对于可重试的错误，发送告警但不中断流程
if (error.retryable) {
// 发送告警通知
await sendAlert(`可重试错误: ${error.message}`, { traceId, url, error })
}
return result
} finally {
// 计算总耗时
result.metadata.duration = Date.now() - startTime
// 记录性能指标
recordMetrics({
url,
duration: result.metadata.duration,
success: result.success,
errorType: result.error?.type,
retries: result.metadata.retries
})
}
}
// 辅助函数：数据修复
async function fixInvalidData(invalidData, schema, validationError) {
const llm = openai.chat('gpt-4o-mini')
const fixPrompt = `以下数据未能通过schema验证:
数据: ${JSON.stringify(invalidData, null, 2)}
错误: ${validationError.message}
schema: ${JSON.stringify(schema._def, null, 2)}
请根据错误信息和schema修复数据，只返回修复后的JSON，不要添加额外解释。`
const { text } = await llm.generate(fixPrompt)
try {
return JSON.parse(text)
} catch (e) {
throw new Error(`数据修复失败: ${e.message}`)
}
}
// 工具函数
function isValidUrl(url) {
try {
new URL(url)
return true
} catch {
return false
}
}
function generateTraceId() {
return Date.now().toString(36) + Math.random().toString(36).substr(2, 5)
}
企业级特性详解
-
全链路追踪：
- 生成唯一traceId贯穿整个提取流程
- 详细记录每个步骤的耗时和重试次数
- 支持分布式追踪系统集成
-
智能重试机制：
- 区分可重试和不可重试错误
- 指数退避策略应对网络波动
- 按错误类型定制重试次数和间隔
-
反爬对抗策略：
- 模拟真实用户浏览器指纹
- 动态调整请求间隔和并发数
- 验证码检测和告警机制
-
数据质量保障：
- 严格的schema验证
- 自动数据修复机制
- 异常值检测和过滤
-
可观测性：
- 结构化日志记录
- 性能指标收集和监控
- 错误告警和自动恢复
企业级部署建议
-
多区域部署：
- 跨区域部署以避免地域网络问题
- 基于地理位置的请求路由
-
流量控制：
- 基于域名的请求频率限制
- 自动IP轮换机制
- 请求优先级队列
-
灾备方案：
- 降级策略：当LLM服务不可用时切换到规则提取
- 备用数据源：关键数据多源备份
- 手动操作入口：复杂情况允许人工介入
总结与最佳实践
llm-scraper作为新一代网页数据提取工具，通过结合浏览器自动化、大语言模型和结构化数据验证，解决了传统爬虫面临的诸多挑战。本文通过7个社区案例，展示了从基础数据提取到企业级系统构建的完整实践路径。
核心优势回顾
- 开发效率：大幅降低网页提取功能的开发时间（平均减少80%代码量）
- 适应性强：无需维护CSS选择器，网站改版后仍能正常工作
- 灵活性高：支持任意网页结构，从简单静态页面到复杂SPA应用
- 易于集成：简单API设计，轻松集成到现有工作流
不同场景的最佳实践指南
| 应用场景 | 推荐模型 | 性能优化重点 | 关键配置参数 |
|---|---|---|---|
| 简单数据提取 | gpt-4o-mini/llama3-8b | 缓存策略 | temperature=0, maxTokens=500 |
| 复杂结构化数据 | gpt-4o/gemini-pro | 提示工程 | 详细schema描述，示例引导 |
| 实时监控系统 | gpt-4o-mini | 流式处理 | stream=true, 短轮询间隔 |
| 本地部署需求 | gemma3-7b/llama3-8b | 硬件加速 | Ollama GPU配置，模型量化 |
| 企业级应用 | gpt-4o + 本地模型备份 | 错误处理与重试 | 完善的监控和告警机制 |
未来发展方向
- 多模态提取：结合图像识别能力，处理验证码和复杂视觉布局
- 自主学习能力：通过少量标注样本自动优化提取策略
- 更深度的工具整合：与数据分析、可视化工具的无缝集成
- 更低的使用门槛：无需编码的可视化配置界面
通过本文案例的实践经验，你可以快速掌握llm-scraper的核心用法，并根据自身需求灵活调整和扩展。无论是构建简单的数据聚合工具，还是企业级的监控系统，llm-scraper都能提供强大而灵活的技术支持。
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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
