爬虫教程（ 4 ） --- 分布式爬虫 scrapy-redis、集群1、分布式爬虫 scrapy - redis2、scrapy-redis-cluster ( 集群版_1 )3、scrapy-redis-sentinel( 集群版_2 )

1、分布式爬虫 scrapy - redis

scrapy 分布式爬虫

文档：http://doc.scrapy.org/en/master/topics/practices.html#distributed-crawls

Scrapy 并没有提供内置的机制支持分布式(多服务器)爬取。不过还是有办法进行分布式爬取， 取决于您要怎么分布了。

如果您有很多spider，那分布负载最简单的办法就是启动多个Scrapyd，并分配到不同机器上。

如果想要在多个机器上运行一个单独的spider，那您可以将要爬取的 url 进行分块，并发送给spider。 例如:

首先，准备要爬取的 url 列表，并分配到不同的文件 url 里:

http://somedomain.com/urls-to-crawl/spider1/part1.list
http://somedomain.com/urls-to-crawl/spider1/part2.list
http://somedomain.com/urls-to-crawl/spider1/part3.list

接着在3个不同的 Scrapd 服务器中启动 spider。spider 会接收一个(spider)参数 part ， 该参数表示要爬取的分块:

curl http://scrapy1.mycompany.com:6800/schedule.json -d project=myproject -d spider=spider1 -d part=1
curl http://scrapy2.mycompany.com:6800/schedule.json -d project=myproject -d spider=spider1 -d part=2
curl http://scrapy3.mycompany.com:6800/schedule.json -d project=myproject -d spider=spider1 -d part=3

scrapy-redis 分布式爬虫

scrapy-redis 巧妙的利用 redis 队列实现 request queue 和 items queue，利用 redis 的 set 实现 request 的去重，将 scrapy 从单台机器扩展多台机器，实现较大规模的爬虫集群

Scrapy-Redis 架构分析

scrapy 任务调度是基于文件系统，这样只能在单机执行 crawl。

scrapy-redis 将待抓取 request 请求信息 和 数据 items 信息 的存取放到 redis queue 里，使多台服务器可以同时执行 crawl 和 items process，大大提升了数据爬取和处理的效率。

 scrapy-redis 是基于 redis 的 scrapy 组件，主要功能如下：

• 分布式爬虫。多个爬虫实例分享一个 redis request 队列，非常适合大范围多域名的爬虫集群
• 分布式后处理。爬虫抓取到的 items push 到一个 redis items 队列，这就意味着可以开启多个 items processes 来处理抓取到的数据，比如存储到 Mongodb、Mysql
• 基于 scrapy 即插即用组件。Scheduler + Duplication Filter、Item Pipeline、 Base Spiders

scrapy 原生架构

分析 scrapy-redis 的架构之前先回顾一下 scrapy 的架构

• 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)。

如上图所示，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：

• 调度器(Scheduler) 

  scrapy-redis 调度器通过 redis 的 set 不重复的特性，
  巧妙的实现了Duplication Filter去重(DupeFilter set存放爬取过的request)。
  
  Spider 新生成的 request，将 request 的指纹到 redis 的 DupeFilter set 检查是否重复，
  并将不重复的request push写入redis的request队列。
  
  调度器每次从 redis 的 request 队列里根据优先级 pop 出一个 request, 
  将此 request 发给 spider 处理。

• Item Pipeline

  将 Spider 爬取到的 Item 给 scrapy-redis 的 Item Pipeline，
  将爬取到的 Item 存入 redis 的 items 队列。可以很方便的从 items 队列中提取 item，
  从而实现 items processes 集群

总结

scrapy-redis 巧妙的利用 redis 实现 request queue 和 items queue，利用 redis 的 set 实现 request 的去重，将 scrapy 从单台机器扩展多台机器，实现较大规模的爬虫集群

scrapy-redis 安装

文档: https://scrapy-redis.readthedocs.org.

• 安装 scrapy-redis：pip install scrapy-redis

scrapy-redis 源码截图：

可以看到 scrapy-redis 的 spiders.py 模块，导入了 scrapy.spiders 的 Spider、CrawlSpider，然后重新写了两个类 RedisSpiders、RedisCrawlSpider，分别继承 Spider、CrawlSpider，所以如果要想从 redis 读取任务，需要把自己写的 spider 继承 RedisSpiders、RedisCrawlSpider，而不是 scrapy 的 Spider、CrawlSpider。。。

scrapy-redis 使用 项目案例( 抓取校花网图片 )

：http://www.521609.com/daxuexiaohua/

：https://www.51tietu.net/xiaohua/

( scrapy_redis.spiders 下有两个类 RedisSpider 和 RedisCrawlSpider，能够使 spider 从 Redis 读取 start_urls，然后执行爬取，若爬取过程中返回更多的 request url，那么它会继续进行直至所有的 request 完成之后，再从 redis start_urls 中读取下一个 url，循环这个过程 )

创建 scrapy-redis 的工程目录

方法 1：命令行执行：scrapy startproject MyScrapyRedis，然后自己写的 spider 继承 RedisSpider 或者 RedisCrawlSpider ，设置对应的 redis_key ，即队列的在 redis 中的 key。注意：这个需要手动 在 setting.py 里面配置设置。( 参考配置：https://github.com/rmax/scrapy-redis )

 方法 2：使用 scrapy-redis 的 example 来修改。先从 github ( https://github.com/rmax/scrapy-redis ) 上拿到 scrapy-redis 的 example，然后将里面的 example-project 目录移到指定的地址。

tree 查看项目目录

 修改 settings.py ( 参考配置：https://github.com/rmax/scrapy-redis )

下面列举了修改后的配置文件中与 scrapy-redis 有关的部分，middleware、proxy 等内容在此就省略了。

# Scrapy settings for example project
#
# For simplicity, this file contains only the most important settings by
# default. All the other settings are documented here:
#
#     http://doc.scrapy.org/topics/settings.html
#

BOT_NAME = 'example'

SPIDER_MODULES = ['example.spiders']
NEWSPIDER_MODULE = 'example.spiders'

# USER_AGENT = 'scrapy-redis (+https://github.com/rolando/scrapy-redis)'

# Obey robots.txt rules
ROBOTSTXT_OBEY = False


DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"

# The class used to detect and filter duplicate requests.
# The default (RFPDupeFilter) filters based on request fingerprint using
# the scrapy.utils.request.request_fingerprint function.
# In order to change the way duplicates are checked you could subclass RFPDupeFilter and
# override its request_fingerprint method. This method should accept scrapy Request object
# and return its fingerprint (a string).

# By default, RFPDupeFilter only logs the first duplicate request.
# Setting DUPEFILTER_DEBUG to True will make it log all duplicate requests.
DUPEFILTER_DEBUG = True

# 指定使用 scrapy-redis 的 Scheduler
SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"

# 在 redis 中保持 scrapy-redis 用到的各个队列，从而允许暂停和暂停后恢复
SCHEDULER_PERSIST = True

# 指定排序爬取地址时使用的队列，默认是按照优先级排序
SCHEDULER_QUEUE_CLASS = "scrapy_redis.queue.SpiderPriorityQueue"
# SCHEDULER_QUEUE_CLASS = "scrapy_redis.queue.SpiderQueue"
# SCHEDULER_QUEUE_CLASS = "scrapy_redis.queue.SpiderStack"

# 只在使用 SpiderQueue 或者 SpiderStack 是有效的参数,，指定爬虫关闭的最大空闲时间
SCHEDULER_IDLE_BEFORE_CLOSE = 10

ITEM_PIPELINES = {
    'example.pipelines.ExamplePipeline': 300,
    'example.pipelines.MyRedisPipeline': 400,
    # 'scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline': 400,
}

LOG_LEVEL = 'DEBUG'

# Introduce an artifical delay to make use of parallelism. to speed up the
# crawl.
# DOWNLOAD_DELAY = 1

# 指定redis的连接参数
# REDIS_PASS是我自己加上的redis连接密码，需要简单修改scrapy-redis的源代码以支持使用密码连接redis
REDIS_HOST = '127.0.0.1'
REDIS_PORT = 6379
# Custom redis client parameters (i.e.: socket timeout, etc.)
REDIS_PARAMS = {}
# REDIS_URL = 'redis://user:pass@hostname:9001'

# Override the default request headers:
DEFAULT_REQUEST_HEADERS = {
    'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,*/*;q=0.8',
    'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.8',
    'Connection': 'keep-alive',
    'Accept-Encoding': 'gzip, deflate, sdch',
}

查看 pipeline.py。注意：RedisPipeline 往 redis 写 item 数据时进行了序列化( 可以查看 RedisPipeline 的 _process_item 方法即刻看到进行了序列化)，为了看到原始数据的 item，这里自定义了一个 MyRedisPipeline，继承自 RedisPipeline，重写 _process_item 方法，不进行序列化，直接把数据写到 redis 里。

# Define your item pipelines here
#
# Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting
# See: http://doc.scrapy.org/topics/item-pipeline.html

import json
from datetime import datetime
from scrapy_redis.pipelines import RedisPipeline


class ExamplePipeline(object):

    def process_item(self, item, spider):
        item["crawled"] = str(datetime.now().replace(microsecond=0))
        item["spider"] = spider.name
        return item


class MyRedisPipeline(RedisPipeline):

    def _process_item(self, item, spider):
        key = self.item_key(item, spider)
        # data = self.serialize(item)
        self.server.rpush(key, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        return item

也可以不用重写，通过在 setting.py 里面配置 REDIS_ITEMS_SERIALIZER = 'json.dumps' 即可使用 json 序列化( # scrapy-redis 默认使用 ScrapyJSONEncoder 进行项目序列化 #You can use any importable path to a callable object. #REDIS_ITEMS_SERIALIZER = 'json.dumps'，通过查看 scrapy-redis 的 pipelines.py )

参考：https://www.cnblogs.com/Alexephor/p/11446167.html

修改 items.py，增加我们最后要保存的 Profile 项

class Profile(Item):
    # 提取头像地址
    header_url = Field()
    # 提取相册图片地址
    pic_urls = Field()

    username = Field()
    # 提取内心独白
    monologue = Field()
    age = Field()
    # youyuan
    source = Field()
    source_url = Field()

    crawled = Field()
    spider = Field()

RedisSpider 示例

以 example 下 mycrawler_redis.py 举例

运行：scrapy runspider example/spiders/myspider_redis.py

push urls to redis：redis-cli lpush myspider:start_urls http://baidu.com

RedisCrawlSpider 示例

首先添加任务，push urls to redis：( add_task.py )：

示例代码

import json
from scrapy.utils.project import get_project_settings
from scrapy_redis.connection import get_redis_from_settings
from scrapy_redis import connection
from scrapy_redis.queue import PriorityQueue


# def _encode_request(self, request):
#     """Encode a request object"""
#     obj = request_to_dict(request, self.spider)
#     return self.serializer.dumps(obj)
#
#
# def _decode_request(self, encoded_request):
#     """Decode an request previously encoded"""
#     obj = self.serializer.loads(encoded_request)
#     return request_from_dict(obj, self.spider)


def add_task_to_redis():
    redis_key = 'start_urls:yy_spider_request'

    url_string = 'http://www.youyuan.com/find/beijing/mm18-25/advance-0-0-0-0-0-0-0/p1/'

    # 方法 1
    server = get_redis_from_settings(get_project_settings())
    server.lpush(redis_key, url_string)
    # server.zadd(redis_key, url_string, 1000)

    # 方法 2
    # server = connection.from_settings(get_project_settings())
    # server.execute_command('ZADD', redis_key, 1000, url_string)


if __name__ == '__main__':
    # temp = 'test json string'
    # print(json.dumps(temp))
    add_task_to_redis()
    pass

添加完任务，可以看到 redis 里面 的 start_urls:yy_spider_request 已经有添加的任务

添加任务到 Redis 有序集合(sorted set)

思考：

• 现在添加的任务是到 redis 的 list 里面，怎么添加任务到 redis 的 有序集合中 ？？？
• 怎么实现队列中添加的任务是 json 格式的字符串 ？？？
• 使用布隆去重代替 scrapy_redis (分布式爬虫)自带的 dupefilter ？？？

防禁封策略 --- 分布式实战

以 丁香园用药助手( http://drugs.dxy.cn/ ) 项目为例。架构示意图如下：

首先通过药理分类采集一遍，按照drug_id排序，发现：

我们要完成 http://drugs.dxy.cn/drug/[50000-150000].htm

正常采集：

异常数据情况包括如下：

• 药品不存在

• 当采集频率过快，弹出验证码

• 当天采集累计操作次数过多，弹出禁止

这个时候就需要用到代理

项目流程

1. 创建项目

scrapy startproject drugs_dxy

# 创建 spider
cd drugs_dxy/
scrapy genspider -t basic Drugs dxy.cn

2. items.py 下添加类 DrugsItem

class DrugsItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    #药品不存在标记
    exists = scrapy.Field()
    #药品id
    drugtId = scrapy.Field()
    #数据
    data = scrapy.Field()
    #标记验证码状态
    msg = scrapy.Field()
    pass

3. 编辑 spider 下 DrugsSpider 类

# -*- coding: utf-8 -*-

# from drugs_dxy.items import DrugsItem
import re
import scrapy
from scrapy.spiders import Spider


class DrugsSpider(Spider):
    name = "Drugs"
    allowed_domains = ["dxy.cn"]
    size = 60

    def __init__(self):
        super(DrugsSpider, self).__init__()
        self.temp = None

    def start_requests(self):
        for i in range(50000, 50000 + self.size, 1):
            url = f'http://drugs.dxy.cn/drug/{i}.htm'
            yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse)

    def parse(self, response, **kwargs):
        self.temp = None
        # drug_Item = DrugsItem()
        drug_item = dict()
        drug_item["drugId"] = int(re.search(r'(d+)', response.url).group(1))
        if drug_item["drugId"] >= 150000:
            return

        url = f'http://drugs.dxy.cn/drug/{drug_item["drugId"] + self.size}.htm'

        yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse)

        if '药品不存在' in response.body:
            drug_item['exists'] = False
            yield drug_item
            return

        if '请填写验证码继续正常访问' in response.body:
            drug_item["msg"] = '请填写验证码继续正常访问'
            return

        drug_item["data"] = {}
        details = response.xpath("//dt")

        for detail in details:
            detail_name = detail.xpath('./span/text()').extract()[0].split(':')[0]
            if detail_name == u'药品名称':
                drug_item['data'][u'药品名称'] = {}
                try:
                    detail_str = detail.xpath("./following-sibling::*[1]")
                    detail_value = detail_str.xpath('string(.)').extract()[0]
                    detail_value = detail_value.replace('r', '').replace('t', '').strip()
                    for item in detail_value.split('n'):
                        item = item.replace('r', '').replace('n', '').replace('t', '').strip()
                        name = item.split(u'：')[0]
                        value = item.split(u'：')[1]
                        drug_item['data'][u'药品名称'][name] = value
                except BaseException as ex:
                    pass
            else:
                detail_str = detail.xpath("./following-sibling::*[1]")
                detail_value = detail_str.xpath('string(.)').extract()[0]
                detail_value = detail_value.replace('r', '').replace('t', '').strip()
                # print detail_str,detail_value
                drug_item['data'][detail_name] = detail_value
        yield drug_item


if __name__ == '__main__':
    from scrapy import cmdline
    cmdline.execute('scrapy crawl Drugs'.split())
    pass

4. Scrapy代理设置

4.1 在 settings.py 文件里

1)启用 scrapy_redis 组件

# Enables scheduling storing requests queue in redis.
SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"

# Ensure all spiders share same duplicates filter through redis.
DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"

# Configure item pipelines
# See http://scrapy.readthedocs.org/en/latest/topics/item-pipeline.html
ITEM_PIPELINES = {
    'scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline': 300
}

# Specify the host and port to use when connecting to Redis (optional).
REDIS_HOST = '101.200.170.171'
REDIS_PORT = 6379

# Custom redis client parameters (i.e.: socket timeout, etc.)
REDIS_PARAMS  = {}
#REDIS_URL = 'redis://user:pass@hostname:9001'
REDIS_PARAMS['password'] = 'redis_password'

2) 启用 DownLoader 中间件；httpproxy

# Enable or disable downloader middlewares
# See http://scrapy.readthedocs.org/en/latest/topics/downloader-middleware.html
DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
    'drugs_dxy.middlewares.ProxyMiddleware': 400,
    'scrapy.downloadermiddlewares.httpproxy.HttpProxyMiddleware': None,
}

3) 设置禁止跳转(code=301、302)，超时时间90s

DOWNLOAD_TIMEOUT = 90
REDIRECT_ENABLED = False

4.2 在 drugs_dxy 目录下创建 middlewares.py 并编辑 (settings.py 同级目录)

# -*- coding: utf-8 -*-
import random
import base64
import Queue
import redis

class ProxyMiddleware(object):
    def __init__(self, settings):
        self.queue = 'Proxy:queue'
        # 初始化代理列表
        self.r = redis.Redis(host=settings.get('REDIS_HOST'),port=settings.get('REDIS_PORT'),db=1,password=settings.get('REDIS_PARAMS')['password'])

    @classmethod
    def from_crawler(cls, crawler):
        return cls(crawler.settings)

    def process_request(self, request, spider):
        proxy={}
        source, data = self.r.blpop(self.queue)
        proxy['ip_port']=data
        proxy['user_pass']=None

        if proxy['user_pass'] is not None:
            #request.meta['proxy'] = "http://YOUR_PROXY_IP:PORT"
            request.meta['proxy'] = "http://%s" % proxy['ip_port']
            #proxy_user_pass = "USERNAME:PASSWORD"
            encoded_user_pass = base64.encodestring(proxy['user_pass'])
            request.headers['Proxy-Authorization'] = 'Basic ' + encoded_user_pass
            print "********ProxyMiddleware have pass*****" + proxy['ip_port']
        else:
            #ProxyMiddleware no pass
            print request.url, proxy['ip_port']
            request.meta['proxy'] = "http://%s" % proxy['ip_port']

    def process_response(self, request, response, spider):
        """
        检查response.status, 根据status是否在允许的状态码中决定是否切换到下一个proxy, 或者禁用proxy
        """
        print("-------%s %s %s------" % (request.meta["proxy"], response.status, request.url))
        # status不是正常的200而且不在spider声明的正常爬取过程中可能出现的
        # status列表中, 则认为代理无效, 切换代理
        if response.status == 200:
            print 'rpush',request.meta["proxy"]
            self.r.rpush(self.queue, request.meta["proxy"].replace('http://','')) 
        return response

    def process_exception(self, request, exception, spider):
        """
        处理由于使用代理导致的连接异常
        """
        proxy={}
        source, data = self.r.blpop(self.queue)
        proxy['ip_port']=data
        proxy['user_pass']=None

        request.meta['proxy'] = "http://%s" % proxy['ip_port']
        new_request = request.copy()
        new_request.dont_filter = True
        return new_request

redis-scrapy

settings.py 千万不能添加：LOG_STDOUT=True

2、scrapy-redis-cluster ( 集群版_1 )

scrapy_redis_cluster ( 已经不在维护 )：https://github.com/thsheep/scrapy_redis_cluster
scrapy-redis-cluster ：https://pypi.org/project/scrapy-redis-cluster

scrapy-redis-cluster 已经不在维护 ！！！！！

scrapyd-redis 的集群版

• 此包Python名称：scrapy-redis-cluster
• 目前版本： scrapy-redis-cluster 0.4
• 最后维护时间：Jul 5, 2018
• 摘要：scrapyd-redis的集群版
• 安装命令：pip install scrapy-redis-cluster
• 其它：scrapy-redis-cluster 这个Python第三方库的作者没有提供更多的项目描述信息了，2019-11-10 23:44:14。

scrapy-redis 使用 redis 集群进行分布式爬取

正常情况单机的redis可以满足scrapy-redis进行分布式爬取，可是如果单机的redis的内存过小，很容易导致系统内存不够，读取数据缓慢，如果使用docker运行redis，更加可能导致redis的容器的进程被杀掉。(笔者就曾经经常遇到这种情况，机器内存才8GB，上面跑了N个docker容器，一旦内存吃紧，某个容器就被kill掉，导致爬虫经常出问题)。
使用redis集群可以增加redis集体内存，防止出现上面的情况。
scrapy redis-cluster 很简单，只需要按照以下步骤：

1. 安装库：pip install scrapy-redis-cluster

2. 修改 settings 文件

# Redis集群地址
REDIS_MASTER_NODES = [
    {"host": "192.168.10.233", "port": "30001"},
    {"host": "192.168.10.234", "port": "30002"},
    {"host": "192.168.10.235", "port": "30003"},
]

# 使用的哈希函数数，默认为6  
BLOOMFILTER_HASH_NUMBER = 6

# Bloomfilter使用的Redis内存位，30表示2 ^ 30 = 128MB，默认为22 (1MB 可去重130W URL)  
BLOOMFILTER_BIT = 22

# 不清空redis队列  
SCHEDULER_PERSIST = True  
# 调度队列  
SCHEDULER = "scrapy_redis_cluster.scheduler.Scheduler"  
# 去重 
DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis_cluster.dupefilter.RFPDupeFilter"  
# queue  
SCHEDULER_QUEUE_CLASS = 'scrapy_redis_cluster.queue.PriorityQueue'

3、scrapy-redis-sentinel( 集群版_2 )

scrapy-redis-sentinel ：https://github.com/crawlaio/scrapy-redis-sentinel

pypi 地址：https://pypi.org/project/scrapy-redis-sentinel/

基于原项目 scrpy-redis：https://github.com/rmax/scrapy-redis

进行修改，修改内容如下：

1. 添加了 Redis 哨兵连接支持
2. 添加了 Redis 集群连接支持
3. 添加了 Bloomfilter 去重

安装第三方库：pip install scrapy-redis-sentinel

原版本 scrpy-redis 的所有配置都支持。优先级：哨兵模式 > 集群模式 > 单机模式

配置示例

# ----------------------------------------Bloomfilter 配置-------------------------------------
# 使用的哈希函数数，默认为 6
BLOOMFILTER_HASH_NUMBER = 6

# Bloomfilter 使用的 Redis 内存位，30 表示 2 ^ 30 = 128MB，默认为 30   (2 ^ 22 = 1MB 可去重 130W URL)
BLOOMFILTER_BIT = 30

# 是否开启去重调试模式 默认为 False 关闭
DUPEFILTER_DEBUG = False

# ----------------------------------------Redis 单机模式-------------------------------------
# Redis 单机地址
REDIS_HOST = "172.25.2.25"
REDIS_PORT = 6379

# REDIS 单机模式配置参数
REDIS_PARAMS = {
    "password": "password",
    "db": 0
}

# ----------------------------------------Redis 哨兵模式-------------------------------------

# Redis 哨兵地址
REDIS_SENTINELS = [
    ('172.25.2.25', 26379),
    ('172.25.2.26', 26379),
    ('172.25.2.27', 26379)
]

# REDIS_SENTINEL_PARAMS 哨兵模式配置参数。
REDIS_SENTINEL_PARAMS= {
    "service_name":"mymaster",
    "password": "password",
    "db": 0
}

# ----------------------------------------Redis 集群模式-------------------------------------

# Redis 集群地址
REDIS_STARTUP_NODES = [
    {"host": "172.25.2.25", "port": "6379"},
    {"host": "172.25.2.26", "port": "6379"},
    {"host": "172.25.2.27", "port": "6379"},
]

# REDIS_CLUSTER_PARAMS 集群模式配置参数
REDIS_CLUSTER_PARAMS= {
    "password": "password"
}

# ----------------------------------------Scrapy 其他参数-------------------------------------

# 在 redis 中保持 scrapy-redis 用到的各个队列，从而允许暂停和暂停后恢复，也就是不清理 redis queues
SCHEDULER_PERSIST = True  
# 调度队列  
SCHEDULER = "scrapy_redis_sentinel.scheduler.Scheduler"  
# 去重 
DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis_sentinel.dupefilter.RFPDupeFilter"  

# 指定排序爬取地址时使用的队列
# 默认的 按优先级排序( Scrapy 默认)，由 sorted set 实现的一种非 FIFO、LIFO 方式。
# SCHEDULER_QUEUE_CLASS = 'scrapy_redis_sentinel.queue.SpiderPriorityQueue'
# 可选的 按先进先出排序(FIFO)
# SCHEDULER_QUEUE_CLASS = 'scrapy_redis_sentinel.queue.SpiderStack'
# 可选的 按后进先出排序(LIFO)
# SCHEDULER_QUEUE_CLASS = 'scrapy_redis_sentinel.queue.SpiderStack'

注：当使用集群时单机不生效

spiders 使用

原版本 scrpy-redis 使用方式

from scrapy_redis.spiders import RedisSpider

class Spider(RedisSpider):
    ...

修改 RedisSpider 引入方式后，scrapy-redis-sentinel 的使用方式

from scrapy_redis_sentinel.spiders import RedisSpider

class Spider(RedisSpider):
    ...

使用示例：

修改 setting.py文件

ITEM_PIPELINES = { 
    'scrapy_redis_sentinel.pipelines.RedisPipeline': 543,
}
 
# Bloomfilter 配置
# 使用的哈希函数数，默认为 6
BLOOMFILTER_HASH_NUMBER = 6
 
# Bloomfilter 使用的 Redis 内存位，30 表示 2 ^ 30 = 128MB，默认为 30   (2 ^ 22 = 1MB 可去重 130W URL)
BLOOMFILTER_BIT = 30
 
# 是否开启去重调试模式 默认为 False 关闭
DUPEFILTER_DEBUG = False
 
# Redis 集群地址
REDIS_MASTER_NODES = [
    {"host": "192.168.56.30", "port": "9000"},
    {"host": "192.168.56.31", "port": "9000"},
    {"host": "192.168.56.32", "port": "9000"},
]
 
# REDIS_CLUSTER_PARAMS 集群模式配置参数
REDIS_CLUSTER_PARAMS= {
    # "password": "password"
}
 
# scrapy其他参数
# 在 redis 中保持 scrapy-redis 用到的各个队列，从而允许暂停和暂停后恢复，也就是不清理 redis queues
SCHEDULER_PERSIST = True
# 调度队列
SCHEDULER = "scrapy_redis_sentinel.scheduler.Scheduler"
# 去重
DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis_sentinel.dupefilter.RFPDupeFilter"
 
# 指定排序爬取地址时使用的队列
# 默认的 按优先级排序( Scrapy 默认)，由 sorted set 实现的一种非 FIFO、LIFO 方式。
SCHEDULER_QUEUE_CLASS = 'scrapy_redis_sentinel.queue.SpiderPriorityQueue'
# 可选的 按先进先出排序(FIFO)
# SCHEDULER_QUEUE_CLASS = 'scrapy_redis_sentinel.queue.SpiderStack'
# 可选的 按后进先出排序(LIFO)
# SCHEDULER_QUEUE_CLASS = 'scrapy_redis_sentinel.queue.SpiderStack'

修改 spider

from scrapy_redis_sentinel.spiders import RedisSpider
 
class scrapy_spider(RedisSpider):
    ......

Redis 集群( Redis5.0.7集群搭建：https://blog.csdn.net/pcengineercn/article/details/104502061 )

经过调试，修复了一个bug(使用默认爬取队列时会报错)，需要将源码中的 PriorityQueue(位于 Python 安装目录 /lib/python3.6/site-packages/scrapy_redis_sentinel/queue.py)替换为如下

class PriorityQueue(Base):
    """Per-spider priority queue abstraction using redis' sorted set"""
 
    def __len__(self):
        """Return the length of the queue"""
        return self.server.zcard(self.key)
 
    def push(self, request):
        """Push a request"""
        data = self._encode_request(request)
        score = -request.priority
        # We don't use zadd method as the order of arguments change depending on
        # whether the class is Redis or StrictRedis, and the option of using
        # kwargs only accepts strings, not bytes.
        self.server.execute_command("ZADD", self.key, score, data)
 
    def pop(self, timeout=0):
        """
        Pop a request
        timeout not support in this queue class
        """
        if not isinstance(self.server, RedisCluster):
            # use atomic range/remove using multi/exec
            pipe = self.server.pipeline()
            pipe.multi()
            pipe.zrange(self.key, 0, 0).zremrangebyrank(self.key, 0, 0)
            results, count = pipe.execute()
            if results:
                return self._decode_request(results[0])
 
        # 使用集群的时候不能使用 multi/exec 来完成一个事务操作；使用lua脚本来实现类似功能
        pop_lua_script = """
        local result = redis.call('zrange', KEYS[1], 0, 0)
        local element = result[1]
        if element then
            redis.call('zremrangebyrank', KEYS[1], 0, 0)
            return element
        else
            return nil
        end
        """
        script = self.server.register_script(pop_lua_script)
        results = script(keys=[self.key])
        if results:
            return self._decode_request(results)