n8n 大規模爬蟲指南：精通 Split In Batches，高效處理數百個目標 URL

你已經學會了如何在 n8n 中建立一個能抓取單一網頁的爬蟲。但真正的挑戰，往往發生在你試圖將規模從「1」擴大到「100」甚至「1000」的時候。

想像一下，你準備了一個包含 500 個商品 URL 的列表，準備將它們全部餵給你的爬蟲工作流。你滿懷信心地按下執行，結果卻遇到了災難性的後果：

記憶體崩潰 (Memory Crash): n8n 實例因為一次性試圖處理 500 筆資料而記憶體耗盡，整個流程直接崩潰。
速率限制 (Rate Limit): 你的爬蟲在成功抓取了前 50 個頁面後，開始收到大量的 429 Too Many Requests 錯誤，最終被目標網站的伺服器徹底封鎖。

這些問題，都是從「單點抓取」邁向「大規模爬取 (Large-Scale Scraping)」時必然會遇到的效能與穩定性瓶頸。而解決這一切問題的核心鑰匙，就藏在 n8n 一個看似簡單、實則極其強大的節點之中——Split In Batches。

這篇文章將是你的 n8n 大規模爬蟲終極指南。我們將深入解析 Split In Batches 節點如何成為你爬蟲流程的「流量管制閥門」，並手把手教你如何利用它來解決記憶體問題、完美應對速率限制，讓你能夠充滿信心地處理數百、甚至數千個爬取目標。

零基礎帶你完成屬於自己的n8n自動化流程

內容目錄

當爬蟲從「單點」走向「全面」：大規模抓取遇到的兩大瓶頸

在我們深入解決方案之前，必須先清楚地認識到，當處理的 URL 數量從個位數變成百位數時，你的工作流會面臨兩種截然不同的壓力。

瓶頸一：記憶體壓力 (Memory Pressure)

n8n 的自動迴圈機制雖然方便，但它的運作方式是：上一個節點會一次性地將所有 500 筆 URL 資料（500 個 Items）全部載入到記憶體中，然後再傳遞給下一個節點。如果每個後續步驟（例如 Browserless）都需要耗費一定的記憶體來處理單筆資料，那麼 500 筆資料同時在記憶體中排隊等待處理，就很容易瞬間榨乾你伺服器的所有 RAM，導致整個 n8n 服務崩潰。

瓶頸二：請求壓力 (Request Pressure)

即使你的伺服器記憶體夠大，能夠承受 500 筆資料，但 n8n 的極高執行效率，會讓它在幾秒鐘內，就將這 500 次的爬取請求，如洪水般地全部發送到目標網站的伺服器。這將 100% 觸發我們在「Rate Limit 指南」中提到的速率限制，導致你的 IP 被封鎖。

你的 n8n 流量管制閥：`Split In Batches` 節點的核心原理

Split In Batches 節點，就是為了解決上述兩個問題而生的。它的中文直譯是「分割成批次」，其核心功能也正如其名：將一個包含大量 Items 的巨大資料流，切割成數個規模較小、可被輕鬆管理的「批次 (Batch)」。

你可以把它想像成一個水庫的閘門。上游的水庫（你的目標 URL 列表）一次性釋放了 500 萬噸的水（500 個 Items），如果直接衝向下游，將會引發洪水（記憶體崩潰與 Rate Limit）。Split In Batches 節點的作用，就是在中間建立一個調節閘門，讓水流能夠一批一批地、有控制地、平穩地流向下游。

這個節點的核心設定只有一個：Batch Size (批次大小)。它決定了「每個小隊伍要有多少人」，也就是每一批要包含多少筆資料。

實戰演練一 (效能優化)：批次處理模式，穩定抓取大量數據

讓我們來解決第一個問題：記憶體崩潰。

目標： 我們有一個包含 1000 個 URL 的列表，需要逐一抓取。我們希望 n8n 一次只在記憶體中處理 10 筆資料。
流程設計： Set (準備 URL 列表) -> Split In Batches -> HTTP Request -> ...

Set 節點:
- 建立一個名為 urls 的陣列，裡面包含了 1000 個網址。
Split In Batches 節點:
- Field to Split Out: {{ $json.urls }} (告訴節點我們要對 urls 這個陣列進行分割)。
- Batch Size: 10。
- 解說： 這個節點執行後，會將原本的 1 個 Item（包含 1000 個 URL），轉換成 1000 / 10 = 100 個新的 Items。每一個新的 Item，都包含了一個 items 欄位，裡面存放著 10 筆 URL 資料。
下游的爬蟲邏輯 (HTTP Request 等):
- 現在，下游的節點會執行 100 次（因為有 100 個批次）。在每一次執行中，它們處理的都只是 10 筆資料，記憶體負擔極小，從而徹底避免了崩潰的風險。正如我們在「n8n 效能優化」中所強調的，批次處理是處理大規模數據的基礎。

實戰演練二 (穩定性)：結合 `Wait` 節點，完美應對速率限制

現在，讓我們來解決第二個問題：IP 被封鎖。

目標： 爬取 500 個頁面，目標網站的速率限制是「每分鐘 60 次請求」。
流程設計： ... -> Split In Batches -> Wait -> HTTP Request -> ...

Split In Batches 節點:
- Batch Size: 我們可以設定為 60（或一個更保險的數字，如 50）。
Wait 節點:
- 在 Split In Batches 和 HTTP Request 之間，插入一個 Wait 節點。
- Time: 60
- Unit: Seconds

運作解析： 這個工作流會這樣執行：

Split In Batches 先放出第一批 50 筆 URL。
這 50 筆資料流向下一個 Wait 節點，整個流程在此暫停 60 秒。
60 秒後，流程繼續，HTTP Request 節點開始高速處理這 50 筆 URL 的抓取。
當這 50 筆全部抓完後，流程回到 Split In Batches，放出第二批 50 筆 URL，再次進入 Wait 節點暫停 60 秒…
如此循環，我們就完美地將請求頻率，控制在了「每分鐘 50 次」的安全範圍內。

進階技巧：`Batch Size` 為 1 的「逐一執行」模式與錯誤處理

當你將 Batch Size 設定為 1 時，Split In Batches 就會化身為一個嚴格的「For-Each 迴圈」控制器。它會確保你的 500 個 URL，是一筆一筆、按順序地被下游節點處理。

何時使用？

順序敏感的任務： 當後一筆資料的處理，必須等待前一筆完成時。
更精細的延遲控制： 如果你想在每一次請求之間，都加入一個微小的延遲（例如 0.5 秒），你就必須使用 Batch Size: 1 的模式。

搭配錯誤處理： 在 Split In Batches 的迴圈中，如果其中一筆 URL 抓取失敗，預設會導致整個工作流中斷。最佳實踐是，在迴圈內部的 HTTP Request 節點上，啟用錯誤處理。這樣，即使第 100 個 URL 抓取失敗，n8n 也可以記錄下這個錯誤，然後繼續處理第 101 個 URL，確保整個大規模抓取任務的完整性。