大規模データ処理用にTikTok Scraperのパフォーマンスを最適化するには？

2025-08-23

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高度なパフォーマンス最適化ソリューション

大規模なデータ収集作業には、以下の最適化戦略を推奨する：

システムレベルの最適化::
1. Linuxサーバー上でツールを実行し、Windows環境でのリソース制約を回避する
2. セットアップ--max-connections 10同時接続数の制御（サーバー構成に応じて調整）
タスクスライス技術::
- 大規模な収集タスクを時間セグメントに分割する：
  node index.js hashtag 标签 --since 20230101 --until 20230115
- 利用するsplitコマンドで大きなユーザーリスト・ファイルを分割する。
メモリ管理のヒント::
- 増加--no-cacheメモリキャッシュを無効にするパラメータ（長時間実行タスクに有効）
- 通常使用history -c明確な歴史
結果処理の最適化::
- 利用する--outputパラメータは、結果を直接データベースに書き込みます（MySQLなどの接続設定が必要です）。
- 使い始める--quietコンソール出力のオーバーヘッドを削減するモード

サーベイランスの推奨：協力pm2などのプロセス管理ツールでメモリ使用量を監視し、80%を超えると自動的にタスクを再起動します。超大規模収集（100,000以上のデータ）の場合は、複数の収集ノードの分散配置を推奨します。