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在采集数据时，可通过优化代码、合理配置资源、利用外部工具等方式降低服务器CPU占用，以下是详细介绍：
优化代码逻辑
算法优化：选用时间复杂度低的算法，避免复杂嵌套循环与递归。比如查找数据时，用哈希表代替线性搜索，能显著减少CPU计算量。
减少重复计算：对多次使用的计算结果进行缓存。例如在循环中多次用到某一函数的返回值，可将其结果存储在变量里，后续直接调用该变量。
控制数据采集频率
设置合理间隔：在代码里设定每次请求的时间间隔，避免短时间高频访问。如每10 - 30秒发起一次请求，降低CPU在短时间内处理大量请求的负担。
限制并发请求数：控制同时发起的请求数量，防止瞬间流量过大。例如，将并发请求数限制在3 - 5个，分批次进行数据采集。
优化数据处理方式
流式处理：采用流式处理方式，一边采集一边将数据直接写入磁盘，而非全部缓存在内存中再进行批量写入。这样能减少内存和CPU的使用，提高处理效率。
分批处理数据：不要一次性加载和处理所有采集到的数据，可将数据分成小批次进行处理。例如每次处理100条或1000条数据，降低单次处理的数据量，减轻CPU压力。
合理配置服务器资源
选择合适规格服务器：根据数据采集任务的规模和复杂度，选择CPU性能适中的云服务器。避免使用过高配置造成资源浪费，或过低配置导致CPU过载。
多服务器分布式采集：若数据采集任务量极大，可使用多台云服务器进行分布式采集。将任务均匀分配到不同服务器上，降低单台服务器的CPU负载。
利用外部工具与技术
使用消息队列：引入消息队列（如RabbitMQ、Kafka）对采集任务进行异步处理。采集程序将采集到的数据发送到消息队列，由专门的消费者程序从队列中取出数据进行处理，避免采集程序和处理程序相互阻塞，降低CPU占用。
启用压缩与解压缩：在数据传输过程中，对数据进行压缩处理，减少数据传输量和处理时间。在服务器端再进行解压缩操作，降低CPU在数据处理上的消耗。
