提升Java爬虫的效率和稳定性可以从以下几个方面进行：
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限制请求频率与休眠时间：为了避免触发网站的反爬虫机制，合理的请求频率控制至关重要。通过引入
time.sleep()等方式设定间隔，可以模拟人工浏览的行为，避免过快的请求频率被识别为异常流量。 -
优化数据提取与存储：合理利用内存缓存可以减少磁盘I/O操作，提高性能。例如，使用Guava Cache进行数据缓存。
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使用异步请求库：如
aiohttp，它支持异步HTTP客户端，可以显著提高并发请求的效率。异步请求允许你在等待一个请求完成的同时，继续执行其他任务，从而提高整体的爬取速度。 -
多线程或多进程：通过并行化请求，可以充分利用多核CPU的优势。
requests库结合threading模块可以实现多线程，而multiprocessing模块则可以实现多进程。 -
使用代理IP：由于许多网站对同一IP地址的访问频率有限制，使用代理IP可以绕过这些限制，提高爬虫的可持续性和稳定性。代理IP还可以帮助避开反爬虫机制。
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异常处理与重试机制：网络请求可能会因为多种原因失败，如网络波动或服务器问题。实现重试机制可以在请求失败时自动重试。
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并发控制：当爬取大量页面时，过多的并发请求可能会导致服务器压力过大，甚至被封禁。合理控制并发量是必要的。
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用户代理轮换：使用固定的用户代理可能会导致爬虫被识别并封禁。轮换用户代理可以模拟正常用户行为。
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使用持久连接（如HTTP Keep-Alive）：减少建立连接的开销。
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合理设置超时时间：以避免长时间等待特定请求。
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适当增加请求并发数：但需注意不要过高导致目标网站认为是攻击而限制访问。
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利用HTTP缓存机制减少重复请求。
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构建分布式爬虫系统：当数据量大且单机处理能力有限时，可以构建分布式爬虫系统，将任务分发到多台机器上进行并行处理。
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遵守robots.txt协议：尊重网站的robots.txt文件规则，以免无意中违反协议导致IP被封锁。
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使用中间件和队列系统：通过消息队列和中间件组织爬虫架构，这样既可以解耦爬取与存储过程，又能更方便地管理和控制爬取速度。
通过上述措施，可以有效提升Java爬虫的效率和稳定性，实现高效、稳定、可靠的数据爬取。
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