elixir web crawler 分布式网络爬虫
ElixirWebCrawler是一个基于Elixir语言实现的分布式网络爬虫项目。Elixir作为一种函数式编程语言，运行在Erlang VM（BEAM）上，具备优异的并发性能和容错性，非常适合构建分布式系统，如网络爬虫。
Elixir的优势：
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并发性：Elixir借助于Erlang VM，可以轻松处理大量并发连接，这在处理大规模网页抓取时非常有用。如果你对其他编程语言的分布式爬虫实现感兴趣，可以参考Python分布式网络爬虫，其实现方式与Elixir有着本质的不同。
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容错性：Elixir的进程模型使得系统具有很高的容错性，即使部分组件出错，整个系统也能保持运行。如果想了解其他系统的容错处理策略，不妨看看Go语言爬虫软件源码高并发分布式，这可能会给你一些新的思路。
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模块化设计：Elixir的模块和函数定义使其代码结构清晰，易于维护和扩展。相比之下，crawler分布式爬虫系统源码展示了不同语言实现的模块化架构，可以作为参考。
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OTP库支持：Elixir可以利用OTP（Open Telecom Platform）库，提供了一套标准的模式来处理分布式系统的常见问题，如状态管理、错误恢复等。你可以通过ICE分布式网络编程了解其他编程语言如何处理类似问题。
分布式爬虫的基本架构：
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工作节点：网络爬虫通常由多个工作节点组成，每个节点负责抓取和处理一部分网页。类似的设计可以在hadoop分布式网络爬虫中找到。
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任务调度器：调度器负责分配抓取任务给各个工作节点，可以是中央调度器或采用更复杂的分布式调度算法。GoGo语言编写单机版并发版分布式版网络爬虫展示了不同的调度策略，这些策略同样值得参考。
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链接发现：通过解析HTML文档，找到新的链接进行抓取，可以使用正则表达式或解析库如Floki。分布式舆情爬虫系统纯手写中也展示了类似的链接发现和解析技术。
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数据存储：抓取的数据通常会存储在数据库或文件系统中，可能还需要进行去重处理。关于数据存储和去重的更多信息，可以参考scrapy分布式爬虫教学。
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反爬策略：应对网站的反爬策略，如设置合理的请求间隔、模拟浏览器行为、使用代理IP等。更多关于反爬策略的讨论，可以在大数据分布式爬虫中找到。
ElixirWebCrawler可能包含的组件：
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Scrapy-like框架：类似于Python的Scrapy，提供一套完整的爬虫开发框架，包括中间件、请求/响应处理等。对于不同语言的类似框架，scrapy分布式爬虫全集是一个不错的参考。
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HTTP客户端库：如HTTPoison，用于发送HTTP请求并处理响应。如果你更偏好Python，可以了解Python分布式爬虫，它提供了不同的HTTP处理库。
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HTML解析库：例如Floki或Angle，用于解析HTML文档，提取所需数据。java的分布式爬虫中也包含了类似的HTML解析技术。
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链接去重机制：使用ETS（Erlang Term Storage）或分布式数据库实现链接的去重。参考分布式Python爬虫必备，你可以了解到Python中如何实现去重机制。
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调度算法：例如轮询、优先级队列等，确保任务公平、高效地分配到各个工作节点。更多关于调度算法的信息，可以在laravel分布式并发锁中找到。
分布式爬虫的关键技术：
