八爪鱼采集，云采集任务启动优化

你有没有遇到过，明明有一堆节点闲着，数据采集进度却慢得让人抓狂？其实啊，很多时候并不是节点不够，而是启动任务的方法不太对，导致节点空转，效率低得离谱。今天呢，我就来跟大家聊聊怎么通过优化云采集任务的启动方式，把节点利用率拉满，数据采得又快又稳！

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为什么要优化启动？

说白了，就是为了不浪费资源。账号里那么多云节点，如果安排不好任务，它们就只能干瞪眼，既浪费钱又浪费时间。而且节点在不同任务之间切换，来回折腾也得花不少时间的，对吧？所以呢，启动任务的时候，就得动点脑筋，尽量让节点一直有事干，还尽可能减少来回切换。

云节点分配是怎么回事？

咱们来举个很接地气的例子哈。

比如你有5个节点，同时能跑5个任务。假设一下，你一口气启动了10个优先级一样的任务，这些任务在云端都会被拆成很多子任务。像任务A会变成a1、a2、a3……这样的一堆小任务，任务B、C、D……也是一样。

这时候，系统是怎么分配节点的呢？

• 节点1去跑A的子任务ax
• 节点2去跑B的子任务bx
• 节点3去跑C的子任务cx
• 节点4去跑D的子任务dx
• 节点5去跑E的子任务ex

剩下的F到J这5个任务只能先等等，排队中。

等到某个节点比如节点1把ax跑完了，它就会从所有剩下的子任务里随机捡一个新的子任务继续干，可能是A的a2，也可能是J的jn，完全看运气。

但问题来了：

因为节点是随机捡的，A任务可能一会跑一点，停一会，再跑一点，进度超级慢。而且啊，节点在任务之间来回切换，光是切换就得浪费一堆时间！

久而久之就会发现，明明节点都在忙，数据增长却龟速，像是机器在瞎忙活一样，效率低得不行。

怎么优化启动方式？

知道了问题出在哪，咱们就好对症下药啦。优化的核心目标其实很简单：让节点少闲着，少来回折腾，把效率拉到最高！

下面我来分享几个实用的方法啊：

1. 分批次启动任务

不要一股脑把所有任务全丢上去，让它们自己乱抢节点。应该分批来启动，比如一小时一个批次。

每个批次内的任务，最好都能在一个小时内干完。这样节点就不会累积一堆没完成的任务，拖慢后面的进度。

如果一个批次里的任务太多，超时了还没采完，下一个批次又来了，那事情就又乱套了，节点又得在旧任务和新任务之间来回切换，累死累活不出活。

2. 给任务设置优先级

即使是同一个批次里的任务，也别全都平起平坐，要给它们分个高低先后。

比如你一个批次里有20个任务，可以分成4组，每组5个任务。优先级高的那组先抢节点，后面的慢慢排队。

每组里的任务数量，最好跟节点数量差不多或者略多一点点。这样节点就不会闲着，能一直忙活着。

另外，子任务多、数据量大、着急要数据的任务，云占有量就设置大一点，让它多分点节点。至于那些子任务少的，云占有量就别瞎拉高了，免得浪费。

不过有个小细节哈，如果某个任务本身就没法拆太多子任务，比如只有3个子任务，即使你给它设了5个节点，它也用不了，还是得看实际情况来调。

3. 调整同时运行的任务数

别以为同时跑得多就好，乱跑一通只会更慢。

比如你设置同时跑5个任务，但这5个任务全都是不能拆分的单任务，那不是白白浪费节点吗？只有5个节点在工作，其余的全闲着。

所以，最好让这5个任务里，有的是可以拆一堆子任务的，有的是小单体任务，搭配着来。这样才不会出现节点扎堆闲着的情况。

设置的时候记住一点：这几个同时运行的任务加在一起，子任务数量一定要超过节点数。不然节点闲着真的很可惜！

4. 根据任务耗时来安排批次

如果能大致知道每个任务需要多少时间采完数据，就可以更科学地安排批次了。

比如都需要差不多2小时的任务，放一批；需要4小时的，放另一批。尽量让同一批次里的任务耗时接近，这样节点使用节奏才不会断断续续的，效率也能最大化。

最后嘛，我自己的感觉是，云采集启动优化其实就像是在排兵布阵，不是单纯地往上扔任务，而是要有计划地安排。节点用得好，数据刷刷刷地就上来了，用得不好，节点一堆，结果慢得要命。所以呀，提前规划好每个批次、优先级、云占有量这些细节，真的能省心又高效！

你平时在用云采集的时候，是不是也遇到过节点闲着却数据上不来的情况呢？要不要试试上面这套方法，搞不好能让你的采集效率翻几倍呢！😄

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