一、更新策略
互联网是实时变化的，具有很强的动态性。网页更新策略主要是决定何时更新之前已经下载过的页面。常见的更新策略又以下三种：
1.历史参考策略
顾名思义，根据页面以往的历史更新数据，预测该页面未来何时会发生变化。一般来说，是通过泊松过程进行建模进行预测。
2.用户体验策略
尽管搜索引擎针对于某个查询条件能够返回数量巨大的结果，但是用户往往只关注前几页结果。因此，抓取系统可以优先更新那些现实在查询结果前几页中的网页，而后再更新那些后面的网页。这种更新策略也是需要用到历史信息的。用户体验策略保留网页的多个历史版本，并且根据过去每次内容变化对搜索质量的影响，得出一个平均值，用这个值作为决定何时重新抓取的依据。
3.聚类抽样策略
前面提到的两种更新策略都有一个前提：需要网页的历史信息。这样就存在两个问题：***，系统要是为每个系统保存多个版本的历史信息，无疑增加了很多的系统负担;第二，要是新的网页完全没有历史信息，就无法确定更新策略。
这种策略认为，网页具有很多属性，类似属性的网页，可以认为其更新频率也是类似的。要计算某一个类别网页的更新频率，只需要对这一类网页抽样，以他们的更新周期作为整个类别的更新周期。基本思路如图：
二、分布式抓取系统结构
一般来说，抓取系统需要面对的是整个互联网上数以亿计的网页。单个抓取程序不可能完成这样的任务。往往需要多个抓取程序一起来处理。一般来说抓取系统往往是一个分布式的三层结构。如图所示：
最下一层是分布在不同地理位置的数据中心，在每个数据中心里有若干台抓取服务器，而每台抓取服务器上可能部署了若干套爬虫程序。这就构成了一个基本的分布式抓取系统。
对于一个数据中心内的不同抓去服务器，协同工作的方式有几种：
1.主从式(Master-Slave)
主从式基本结构如图所示：
对于主从式而言，有一台专门的Master服务器来维护待抓取URL队列，它负责每次将URL分发到不同的Slave服务器，而Slave服务器则负责实际的网页下载工作。Master服务器除了维护待抓取URL队列以及分发URL之外，还要负责调解各个Slave服务器的负载情况。以免某些Slave服务器过于清闲或者劳累。
这种模式下，Master往往容易成为系统瓶颈。
2.对等式(Peer to Peer)
对等式的基本结构如图所示：
在这种模式下，所有的抓取服务器在分工上没有不同。每一台抓取服务器都可以从待抓取在URL队列中获取URL，然后对该URL的主域名的hash值H，然后计算H mod m(其中m是服务器的数量，以上图为例，m为3)，计算得到的数就是处理该URL的主机编号。
举例：假设对于URL www.baidu.com，计算器hash值H=8，m=3，则H mod m=2，因此由编号为2的服务器进行该链接的抓取。假设这时候是0号服务器拿到这个URL，那么它将该URL转给服务器2，由服务器2进行抓取。
这种模式有一个问题，当有一台服务器死机或者添加新的服务器，那么所有URL的哈希求余的结果就都要变化。也就是说，这种方式的扩展性不佳。针对这种情况，又有一种改进方案被提出来。这种改进的方案是一致性哈希法来确定服务器分工。其基本结构如图所示：
一致性哈希将URL的主域名进行哈希运算，映射为一个范围在0-232之间的某个数。而将这个范围平均的分配给m台服务器，根据URL主域名哈希运算的值所处的范围判断是哪台服务器来进行抓取。
如果某一台服务器出现问题，那么本该由该服务器负责的网页则按照顺时针顺延，由下一台服务器进行抓取。这样的话，及时某台服务器出现问题，也不会影响其他的工作。
