一句话结论先放在前面：
全量采集难在成本，增量采集难在“你不知道自己漏了什么”。
我就是在一次真实事故之后，才真正理解这句话的。
事情是怎么发生的？
我们做的是行业数据采集，最早用的是最土但最稳的方案：
每天全量跑一遍，失败了就重跑。
后来数据量上来，代理 IP 成本越来越高，于是决定“优化”——
改成增量采集，只抓新数据。
刚上线那几天一切正常：
- 请求量降了
- 速度快了
- 代理费也下来了
直到业务同事突然问了一句：
最近几天的数据，是不是变少了？
系统没报错，任务是成功的，但数据确实丢了，而且补不回来。
后来我们才意识到一个关键区别
全量采集几乎是无状态的，
**增量采集本质上是一个强状态系统。**
很多坑，不踩一次根本意识不到。
为什么增量采集这么容易出问题？
说几个最核心的。
第一，时间戳不可信
延迟发布、二次编辑、列表排序变化，都会让你“以为采过，其实没有”。
第二，游标一旦推进，失败就是永久的
全量失败可以重跑，增量失败通常已经“翻篇”了。
第三，分页在增量模式下不稳定
新数据插入、排序权重变化，分页不再是固定序列。
第四，代理 IP 会放大不一致性
不同 IP、不同缓存节点，看到的“最新数据”并不一样。
最可怕的是：
这些失败大多不会报错。
我们后来是怎么修的？
核心思路只有一句话：
别追求“精准增量”，要追求“可回溯”。
做法也很工程化：
- 每次增量都回退一个安全时间窗口
- 允许重复抓
- 用唯一 ID 去重
- 游标只在“全部成功”后推进
宁可多抓，不要漏抓。
核心实现代码（简化版）
代理IP配置
# 16YUN爬虫代理配置
PROXIES = {
"http": "http://用户名:密码@域名:端口",
"https": "http://用户名:密码@域名:端口"
}
给增量起点留缓冲区
from datetime import datetime, timedelta
def get_safe_start_time(last_time_str):
"""
不直接从上次时间点开始
回退一段时间，防止漏采
"""
last_time = datetime.strptime(last_time_str, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
return (last_time - timedelta(minutes=10)).strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
请求数据（默认是不可靠的）
import requests
def fetch_list_page(start_time):
response = requests.get(
"https://example.com/api/list",
params={
"start_time": start_time},
proxies=PROXIES,
timeout=10
)
response.raise_for_status()
return response.json()
用唯一 ID 去兜底
def save_items(items, existing_ids):
new_items = []
for item in items:
if item["id"] not in existing_ids:
new_items.append(item)
if new_items:
print(f"写入 {len(new_items)} 条新数据")
游标只在成功后推进
def update_cursor(max_time):
print(f"游标更新至：{max_time}")
什么情况下，真的该用增量采集？
比较安全的前提是：
- 数据可以重复，但不能丢
- 有去重机制
- 有失败回溯能力
- 能接受系统复杂度上升
如果你的数据：
- 排序经常变
- 发布有延迟
- 又要求“绝对完整”
那增量采集，很可能不是优化，而是隐患。
最后一句工程师的实话
全量采集其实不丢人，
它只是费资源，但逻辑诚实。
增量采集看起来高级，
但它要求你开始认真对待状态、不确定性和失败成本。
当你开始纠结“增量该怎么设计”的时候，
你已经不是在写爬虫了，
而是在做一个长期运行的数据系统。
——这也是很多人第一次真正被爬虫工程教育的地方。
