分享前的小唠叨：

针对一些小站的话，单机Scrapy爬虫方式完全够用，杀鸡焉用牛刀？
针对一些大站的话，这个时候可能就显得有些无力了。这个时候如果你还是继续选择单机Scrapy采集… 过了几天后…
老大或者老板：嗨！采集的怎么样了？数据都采集完了吧？
你说：这个网站数据量真的是巨大啊！我都跑了三天三夜了。正采集着呢！放心吧，我刚初步瞄了一下应该再采三天三夜基本就差不多了！ 说到这里！
Ta可能扛着40米的牛刀正朝你走来…

看到上面这几句对话，你就可以猜到我们本次文章的主题啦！对，分布式爬虫！！！

什么是分布式爬虫？

分布式爬虫就是多台计算机上都安装爬虫程序，重点是联合采集。

其实搜索引擎都是爬虫，负责从世界各地的网站上爬取内容，当你搜索关键词时就把相关的内容展示给你，只不过他们那都是非常大的爬虫，爬的内容量也超乎想象，所以也就无法再用单机爬虫去实现了，而是考虑使用分布式爬虫。要想更加清楚的理解上图并使用分布式爬虫，我们首先了解下之前一直使用的单机Scrapy。

Scrapy单机爬虫中有一个本地爬取队列Queue，这个队列是利用deque模块实现的。如果新的Request生成就会放到队列里面，随后Request被Scheduler调度。之后，Request交给Downloader执行爬取，简单的调度架构如下图所示。

单机爬虫的问题：

如果两个Scheduler同时从队列Queue里面取Request，每个Scheduler都有其对应的Downloader，如果爬取的机器带宽是足够的且正常爬取，不考虑队列存取压力的情况下，爬取效率则会翻倍。

于是为了提高效率Scheduler可以扩展多个，Downloader也可以扩展多个。而爬取队列Queue则始终为一个即共享爬取队列。之所以保持一个共享爬取队列是保证Scheduer从队列里调度某个Request之后，其他Scheduler不会重复调度此Request，就可以做到多个Schduler同步爬取。

通过上图我们了解到，需要做的就是在多台主机上同时运行爬虫任务协同爬取，而协同爬取的前提就是共享爬取队列。这样各台主机就不需要各自维护爬取队列，而是从共享爬取队列存取 Request。但是各台主机还是有各自的 Scheduler 和 Downloader，所以调度和下载功能分别完成。

要实现上面👆设计的思路，使用什么实现共享队列Queue的功能？如果我们还要兼顾性能，并且能达到更好的存取效率，基于内存的Redis就是最好的选择。Redis可以支持多种数据结构，存取的操作也非常简单。

Scrapy_redis安装与使用

很多人都知道Scrapy它是一个通用的爬虫框架，但是并不能支持分布式。而Scrapy-redis则是为了更方便的实现Scrapy分布式采集而提供了以redis为基础的组件，Scrapy-Redis 库已经为我们提供了 Scrapy 分布式的队列、调度器、去重等功能。所以Scrapy_redis是一套基于Scrapy框架之上的一套组件，它是一个提供可以支持分布式的组件，Scrapy-redis重写了Scrapy一些比较关键的代码，从而用来替换Scrapy本身的一些东西，让Scrapy拥有了支持分布式的功能。

scrapy-redis安装

安装：pip install scrapy–redis

详细内容可以参照其站点：https://github.com/rmax/scrapy-redis
可以使用git下载源代码：

git clone https://github.com/rmax/scrapy–redis.git

scrapy原生架构：

原生架构中有调度器Scheduler、Spiders、Item Pipeline等部分。

调度器(Scheduler)：调度器维护request 队列，每次执行取出一个request。

Spiders：Spider是Scrapy用户编写用于分析response，提取item以及跟进额外的URL的类。每个spider负责处理一个特定(或一些)网站。

Item Pipeline：Item Pipeline负责处理被spider提取出来的item。典型的处理有清理、验证数据及持久化(例如存取到数据库中)。

Scrapy-redis架构图

scrapy-redis在scrapy的架构上增加了redis，基于redis的特性拓展了如下组件：

1）Scheduler（调度器）

Scrapy 改造了 python 本来的 collection.deque(双向队列)形成了⾃⼰的Scrapy queue，但是 Scrapy 多个 spider 不能共享待爬队列 Scrapy queue， 即 Scrapy 本 身不⽀持爬⾍分布式，scrapy-redis是把Scrapy框架中的 Scrapy queue 换成 redis数 据库，从同⼀个 redis-server 存放要爬取的 request。

Scrapy 中跟“待爬队列”直接相关的就是调度器 Scheduler ，它负责对新的request 进⾏⼊列操作（即加⼊Scrapy queue），取出下⼀个要爬取的 request（从 Scrapy queue 中取出）等操作。

它把待爬队列按照优先级建⽴了⼀个字典结构，⽐如：

{ 优先级 0 : 队列0， 优先级 1 : 队列1， 优先级 2 : 队列2 }

然后根据 request 中的优先级，来决定该⼊哪个队列，出列时则按优先级较⼩的优先出列。

为了管理这个⽐较⾼级的队列字典，Scheduler 需要提供⼀系列 的⽅法。但是原来的 Scheduler 已经⽆法使⽤，所以使⽤Scrapy-redis 的scheduler 组件。

2）Duplication Filter（requst的去重过滤器）

Scrapy 中⽤集合实现这个 request 去重功能，Scrapy 中把已经发送的 request指纹放⼊到⼀个集合中，把下⼀个 request 的指纹拿到集合中⽐对，如果该指纹存在于集合中，说明这个 request 发送过了，如果没有则继续操作。这个核⼼的判重功能是这样实现的：

def request_seen(self, request): # self.request_figerprints 就是⼀个指纹集合 fp = self.request_fingerprint(request) # 这就是判重的核⼼操作 if fp in self.fingerprints: return True self.fingerprints.add(fp) if self.file: self.file.write(fp + os.linesep)

在scrapy-redis中去重是由 Duplication Filter 组件来实现的，它通过redis的set不重复的特性，巧妙的实现了Duplication Filter去重

scrapy-redis调度器从引擎接受request，将request的指纹存入redis的set检查是否重复，并将不重复的request push写入redis的request queue。

引擎请求request(Spider发出的）时，调度器从redis的request queue队列里根据优先级pop 出⼀个request 返回给引擎，引擎将此request发给spider处理。

举个栗子：
我们现在有一个爬虫，它已经运行采集了一段时间，但是这个时候呢，可能因为人为操作或者异常情况导致它中断了。那么我们再执行的时候它会接着读取redis数据库里面的请求指纹，之前采集过的它自然就不会再去发送了。
如果这个爬虫我们用Scrapy来做的话，它就不能像以上情况一样，一旦中断内存就会被清空了，再次采集就要从头继续了！也就是说一招回到解放前…

3）Item Pipeline（将Item存储在redis中以实现分布式处理）

引擎将(Spider 返回的)爬取到的 Item 给 Item Pipeline，scrapy-redis 的Item Pipeline 将爬取到的 Item 存⼊redis 的 items queue。

修改过 Item Pipeline 可以很⽅便的根据 key 从 items queue 提取 item，从⽽实现 items processes 集群。

4）Base Spider

不在使用scrapy原有的Spider类，重写的RedisSpider继承了Spider和RedisMixin这两个类，RedisMixin是用来从redis读取url的类。

当我们生成一个Spider继承RedisSpider时，调用setup_redis函数，这个函数会去连接redis数据库，然后会设置signals(信号)：

一个是当抓到一个item时的signal，会调用item_scraped函数，这个函数会调用schedule_next_request函数，获取下一个request。

Scrapy-Redis分布式策略

分布式爬取的结构采用的是主从模式。

主从模式，就是由一台服务器充当 master，若干台服务器充当 slave，master 负责管理所有连接上来的 slave，包括管理 slave 连接、任务调度与分发、结果回收并汇总等；每个 slave 只需要从 master 那里领取任务并独自完成任务最后上传结果即可，期间不需要与其他 slave 进行交流。这种方式简单易于管理。

即设置一个Master服务器和多个Slave服务器，Master端管理Redis数据库和分发下载任务，Slave部署Scrapy爬虫提取网页和解析提取数据，最后将解析的数据存储在同一个MongoDb数据库中。

**优点：**Scrapy-redis默认使用的就是这种策略，我们实现起来很简单，因为任务调度等工作Scrapy-redis都已经帮我们做好了，我们只需要继RedisSpider、指定redis_key就行了。

**缺点：**Scrapy-redis调度的任务是Request对象，里面信息量比较大（不仅包含url，还有callback函数、headers等信息），导致的结果就是会降低爬虫速度、而且会占用Redis大量的存储空间。当然我们可以重写方法实现调度url。

特别强调：

使用Scrapy-redis是要使用本地的redis数据库的，所以必须要提前安装好Redis数据库。

windows版 https://github.com/tporadowski/redis/releases windows操作系统，64位版，截至发文，已经更新到了5.0.10，网上大部分教程却只停留在3.X版本。点击上面链接，即可下载（我用的是IDM下载插件）。如果觉得版本高的话，还可以点击“Next”，去下一页查找。

Linux版： https://redis.io/ 点击，即可下载，在redis官网上只能下载Linux版本

Mac版： 使用Homebrew安装命令：brew install redis 安装完毕之后会有启动提示：
使用redis-cli连接redis服务

因为Master端需要slave端进行远程访问需要修改配置文件：

修改redis.conf配置文件中的下列项：

注释默认配置中所有的绑定bind，以允许所有的IP都可以访问 有的博客讲还需要加一条 bind 0.0.0.0 实测不加也可以，只要把原本所有的bind都注释即可

bind 127.0.0.1 <—-注释掉这句话

取消注释，设置密码，因为允许任意IP访问，强烈建议配置密码避免redis裸奔
否则马上就有一些挖矿病毒进入迅速占据你的虚拟机
requirepass 你的密码

修改no 为yes，允许redis后台运行
daemonize yes

修改yes为no，关闭保护模式，允许远程任意IP访问
protected-mode no

Scrapy-redis实战

搭建redis分布式，Master端Mac的IP地址为：192.168.2.1

1)Master端按指定配置文件启动 redis-server，示例：
Mac系统：sudo redis-server /usr/local/etc/redis.conf
Windows系统：命令提示符(管理员)模式下执行 redis-server.exe redis.windows.conf读取默认配置即可

2)Master端启动本地redis-cli

3)slave端启动redis-cli -h 192.168.2.1 –a running，-h参数表示连接到指定主机的redis数据库, -a参数表示需要密码

4) 再启动一个slave端查看存入的数据

预告：分布式爬虫之IP代理池和Cookies池

Scrapy整体的系统功能架构图如下图：