Python爬蟲從入門到放棄（二十）之 Scrapy分散式原理

關於Scrapy工作流程回顧

Scrapy單機架構

上圖的架構其實就是一種單機架構，只在本機維護一個爬取隊列，Scheduler進行調度，而要實現多態伺服器共同爬取數據關鍵就是共享爬取隊列。

分散式架構

我將上圖進行再次更改

這裡重要的就是我的隊列通過什麼維護？

這裡一般我們通過Redis為維護，Redis，非關係型資料庫，Key-Value形式存儲，結構靈活。

並且redis是內存中的數據結構存儲系統，處理速度快，提供隊列集合等多種存儲結構，方便隊列維護

如何去重？

這裡藉助redis的集合，redis提供集合數據結構，在redis集合中存儲每個request的指紋

在向request隊列中加入Request前先驗證這個Request的指紋是否已經加入集合中。如果已經存在則不添加到request隊列中，如果不存在，則將request加入到隊列並將指紋加入集合

如何防止中斷？如果某個slave因為特殊原因宕機，如何解決？

這裡是做了啟動判斷，在每台slave的Scrapy啟動的時候都會判斷當前redis request隊列是否為空

如果不為空，則從隊列中獲取下一個request執行爬取。如果為空則重新開始爬取，第一台叢集執行爬取向隊列中添加request

如何實現上述這種架構？

這裡有一個scrapy-redis的庫，為我們提供了上述的這些功能

scrapy-redis改寫了Scrapy的調度器，隊列等組件，利用他可以方便的實現Scrapy分散式架構

前提是要安裝scrapy_redis模塊：pip install scrapy_redis這裡的爬蟲代碼是用的之前寫過的爬取知乎用戶信息的爬蟲

替換scrapy調度器

SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"

添加去重的class

DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"

添加pipeline

如果添加這行配置，每次爬取的數據也都會入到redis資料庫中，所以一般這裡不做這個配置

ITEM_PIPELINES = {

"scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline": 300

}

共享的爬取隊列，這裡用需要redis的連接信息

這裡的user:pass表示用戶名和密碼，如果沒有則為空就可以

REDIS_URL = "redis://user:pass@hostname:9001"

設置為為True則不會清空redis里的dupefilter和requests隊列

這樣設置後指紋和請求隊列則會一直保存在redis資料庫中，默認為False，一般不進行設置

SCHEDULER_PERSIST = True

設置重啟爬蟲時是否清空爬取隊列

這樣每次重啟爬蟲都會清空指紋和請求隊列,一般設置為False

SCHEDULER_FLUSH_ON_START=True

將上述更改後的代碼拷貝的各個伺服器，當然關於資料庫這裡可以在每個伺服器上都安裝數據，也可以共用一個數據，我這裡方面是連接的同一個mongodb資料庫，當然各個伺服器上也不能忘記：所有的伺服器都要安裝scrapy,scrapy_redis,pymongo

這樣運行各個爬蟲程序啟動後，在redis資料庫就可以看到如下內容，dupefilter是指紋隊列，requests是請求隊列

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