分布式爬虫选型避坑｜Celery vs Ray vs Apache Airflow 实战对比（附选型指南）
做分布式爬虫开发5年，从最初支撑日均10万条数据的中小规模爬虫，到现在负责千万级吞吐的企业级分布式爬虫集群，踩过最多的坑，不是反反爬，也不是数据清洗，而是框架选型错误。
很多新手搭建分布式爬虫时，会陷入“盲目追新”或“跟风选型”的误区——看到别人用Celery就跟着用，遇到性能瓶颈又盲目切换到Ray；或者误以为Airflow只能做调度，不能做分布式爬虫，白白浪费大量重构时间。
事实上，Celery、Ray、Apache Airflow 这三种主流方案，没有“最优解”，只有“最适配”。它们的核心定位、架构设计、性能表现差异极大，适配不同的爬虫规模、技术团队和业务需求。
本文不聊空洞的框架理论，全程以实战为核心，结合我过往5个分布式爬虫项目的落地经验，拆解这三种方案的核心原理、爬虫落地方式、性能实测、优缺点及踩坑记录，帮你快速理清选型逻辑，避免走弯路，找到最适合自己业务的分布式爬虫方案。
一、前置认知：分布式爬虫的核心需求（选型的前提）
在对比三种方案之前，我们先明确一个核心：分布式爬虫的本质，是“任务分发+节点协同+容错兜底” ，所有选型都要围绕自身的业务需求展开，脱离需求谈选型都是空谈。
结合实战场景，分布式爬虫的核心需求可分为4类，也是我们对比三种方案的核心维度：
- 任务调度能力：能否高效分发爬取任务（如URL队列分发）、支持定时/触发式任务，适配不同的爬取频率；
- 并发性能：单节点/多节点并发爬取能力，能否支撑目标数据量（日均10万条 vs 千万条）；
- 容错与可扩展性：任务失败后能否自动重试、节点宕机后能
