MiniCatch 是一个专为个人自动追剧场景设计的 Web 应用。它不仅解决了“手动刷新资源站查看剧集更新、下载资源时忘记最近观看进度”等追剧常见痛点，更在架构上经历了多次迭代优化，最终实现了高效、弹性、低资源占用的自动追剧体验。

1. 真实痛点驱动的架构演进

在 MiniCatch 之前，个人追剧主要依赖手动刷新资源站页面，既浪费时间又容易遗漏更新。早期尝试用简单脚本定时抓取，但很快遇到以下问题：

• 反爬虫与 Cloudflare 防护：资源站采用了 Cloudflare 和多重反爬机制，传统 HTTP 脚本很难获取内容。
• 资源消耗大：为应对反爬虫，必须用 Chrome Headless 等浏览器模拟，单机长期运行 Chrome 占用大量内存和 CPU。
• 进度管理混乱：剧集多、更新慢，用户很容易忘记自己看到哪一集，缺乏统一的进度记录和管理。
• 剧集生命周期复杂：有些剧集一年才更新一次，频繁检测既浪费资源又无意义，需要灵活的追踪控制。

早期方案

最初采用 Clojure 单体爬虫，定时拉起 Chrome 后台执行，虽然能抓取数据，但程序常驻内存需求极大，资源利用率低。后续将爬虫与 Web 服务拆分，爬虫脚本通过 API 与 Web 服务交互，并将爬虫迁移到阿里云函数计算（FC）等弹性环境，提升了弹性，但 JVM 的 Web 服务依然偏重，维护和部署成本高。

架构优化

最终，MiniCatch 采用 Go 语言重构，整体架构进一步优化：

• 服务端与爬虫彻底解耦：Web 服务端微服务部署，负责剧集管理、进度记录和通知推送；爬虫作为独立任务，支持在云函数等弹性环境中定时运行，按需拉起 Chrome，极大降低主服务资源占用。
• 标准化任务与回调接口：所有爬虫任务通过标准接口定义，支持多种实现方式，便于扩展和维护。
• 现代 Web UI：提供直观的前端界面，支持剧集添加、进度修改、追踪暂停/恢复等操作，提升用户体验。
• 轻量级数据库：采用 SQLite 持久化所有数据，无需额外数据库服务，部署和迁移极为方便。

2. 当前架构的核心优点

低资源占用与高弹性

• Go 语言实现，内存占用极低，适合长期运行（内存占用 <6MB，启动速度 <30ms）。
• 爬虫任务云端弹性调度，Chrome 只在需要时启动，极大节省服务器资源（云函数调用开销 ~0.5元/年/30分钟定时调用）。
• 主服务与爬虫解耦，单点故障风险低，维护简单（爬虫可以位于任意不可信、不稳定环境中，无需担心宕机风险）。

反爬虫适应性强

• 支持基于 Chrome Headless 的浏览器模拟爬取，绕过 Cloudflare 等反爬机制。
• 爬虫可在阿里云函数等平台定时运行，按需扩容，成本可控。

自动化与易用性

• 定时自动检测剧集更新，发现新集数自动入库并推送通知，无需人工干预。
• 进度自动记录，UI 可随时查看和修改，彻底解决“忘记看到第几集”的问题。
• 支持对任意剧集暂停/恢复追踪，灵活应对不同剧集的更新周期。

现代化体验

• 前后端分离，UI 现代简洁，操作直观。
• Slack Webhook 通知，消息推送及时，支持扩展到其他平台。

易于部署与维护

• 单一二进制文件部署，无需复杂依赖。
• SQLite 持久化，数据迁移和备份简单。
• 配置灵活，适应本地、容器、云端等多种运行环境。

3. 总结

MiniCatch 的架构优化，源于对个人追剧场景的深刻理解和多次实践。它用最小的资源消耗，实现了自动检测、进度管理、弹性爬虫和即时通知等核心功能。无论是部署在本地还是云端，MiniCatch 都能为个人用户带来极致的自动追剧体验。