怎样优化TikTok Scraper的大规模数据处理性能？

2025-08-23

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性能优化进阶方案

针对海量数据采集任务，推荐以下优化策略：

系统级优化::
1. 在Linux服务器运行工具，避免Windows环境资源限制
2. セットアップ--max-connections 10控制并发连接数（根据服务器配置调整）
任务分片技术::
- 将大型采集任务按时间分段：
  node index.js hashtag 标签 --since 20230101 --until 20230115
- 利用するsplit命令分割大型用户列表文件
内存管理技巧::
- 増加--no-cache参数禁用内存缓存（适合长期运行任务）
- 通常使用history -c清理历史记录
结果处理优化::
- 利用する--output参数将结果直接写入数据库（需配置MySQL等连接）
- 使い始める--quiet模式减少控制台输出开销

监控建议：配合pm2等进程管理工具监控内存使用，当超过80%时自动重启任务。对于超大规模采集（10万+数据），建议分布式部署多个采集节点。