折腾“薄雾”更新日志追踪记
话说回来，这个叫“薄雾”（Mist）的小玩意儿，大家也知道，就是我业余时间弄着玩的一个内容聚合器。它的核心功能之一，就是得第一时间抓取几个关键信息源的更新日志。最近接了个大活儿，要盯死那个主要内容源的官方网站，把他们的更新日志精准地同步过来。这活儿看着简单，从头到尾跑一遍，我才知道有多要命。
我一开始想得简单，心说不就是一个官网嘛直接用老办法，Curl走起，抓数据，解析HTML节点就完事儿了。结果人家官网现在搞了新花样，可能是不想让外部工具随便抓，加了一堆看起来挺高大上的反爬机制。
我第一次去尝试抓取的时候，返回的数据包里全都是前端渲染后的空壳子。浏览器里看着数据内容好好的，但用程序一抓回来，关键的日志内容一个字节都没有，全是JS生成的动态内容。我当时就有点冒火了，这不是明摆着给我找麻烦吗？
我对着那个前端代码，磨了整整两天。先是分析它的请求瀑布流，追溯数据是在哪个阶段被载入的。他们把关键数据藏得特别深，用了Vue/React那一套东西，所有东西都得等页面加载完了才开始注入。
我当时真的想骂人，但活儿得干。我先是尝试用一些headless浏览器方案，比如Puppeteer，让它模拟用户跑完整个渲染流程。这个方案虽然能拿到数据，但资源消耗太大，跑一次成本太高，而且部署起来特麻烦，我的小服务器根本扛不住它这么玩。
避开前端渲染的弯路
实在没办法，我只好转头去琢磨他们后台的数据逻辑。我盯死了网络请求，过滤掉那些花里胡哨的资源加载，专心找那个真正提供更新日志内容的API接口。
果然，功夫不负有心人。他们有一个隐藏的API接口，是专门给他们内部系统或者某个移动端调用的，返回的是纯净的JSON数据。我立马去摸索，去试探，拼了几次请求头，模拟了不同的User-Agent，总算撞开了这个口子。
但这里又出了个岔子。这个API接口虽然能拿到数据，但是它需要特定的认证参数。我当时又花了半天时间去逆向他们的认证逻辑。发现，他们用了一个很老套的签名算法，只要提取出页面的一个特定token，再做一次MD5哈希，就能拼出有效的请求。
整个过程，从最初的自信满满，到中间的骂骂咧咧，再到的柳暗花明，我感觉自己像是在跟一座虚拟的城堡打仗。
这活儿为啥不能马虎？
你们可能觉得，不就是一个更新日志同步吗，至于折腾成这样，用得着这么稳定吗？说句不好听的，我以前有个老东家，就是搞那个线上教育平台的，他们的课程更新和教师信息变动，就靠一个爬虫去抓数据。
那阵子，我每天晚上都得盯着日志看，生怕那个破系统出问题。有一次，因为目标网站的HTML结构调整了两个像素，导致我们系统抓取的数据错位了，把一个热门老师的课程价格直接写成了零。
我当时凌晨三点被电话叫醒，爬起来，冲到公司，对着那个代码敲了四个小时，才把那个巨大的bug给堵上。那次事故直接导致公司损失了快小几十万。从那以后，我对这种依赖外部数据源的系统，简直是PTSD。我必须把这条日志追踪逻辑焊死，确保它下次更新也能扛得住。
最终的实践方案与稳定化
搞定那个隐藏API和认证逻辑之后，剩下的就是工程化的事情了。
我赶紧套了一个稳定的定时任务机制。我用了Redis来做数据缓存和版本比对。具体步骤如下：
- 新建了一个独立的微服务模块，专门负责数据拉取，跟主业务彻底隔离开。
- 每隔十五分钟，这个服务就会调用API，拉取最新的日志列表。
- 比对Redis里存储的上一次快照。
- 如果发现新的条目，立即写入到数据库，并推送通知给前端。
- 更新Redis里的快照，替换旧版本。
我专门开了一个新的Go routine去跑这个任务，用我习惯的Kratos框架封装了一下，虽然有点大材小用，但胜在稳定可靠。我还在代码里设置了三次重试机制，万一第一次请求失败，它会自动等待五秒钟再尝试。这个“薄雾”更新日志的同步功能已经跑了两周了，一次错误都没出，终于让我能安心睡个踏实觉了。
这就是我对“薄雾/迷雾”更新日志功能从头到尾的实践和记录。遇到外部依赖，一定要把防护墙建得足够高，不然半夜被叫起来修bug的滋味，可真不好受。