scrapy | scrapy-redis实现分布式爬取：原理，实战案例（虚拟机）_blog jobbole

1.概念：分布式爬虫

由于需要爬取的数据量大，任务多，一台机器效率太低，需要多台机器共同协作处理。分布式爬虫将多台主机组合起来， 共同完成一个爬取任务，快速高效地提高爬取效率。

分布式爬虫可以分为若干个分布式层级，不同的应用可能由其中部分层级构成。

大型分布式爬虫主要分为以下3个层级：分布式数据中心、分布式抓取服务器及分布式爬虫程序。整个爬虫系统由全球多个分布式数据中心共同组成，每个数据中心又由多台高速网络连接的抓取服务器构成，而每台服务器又可以部署多个爬虫程序。通过多层级的分布式爬虫体系，才可能保证抓取数据的及时性和全面性。

作为一个分布式爬虫，是需要有一个Master端（核心服务器）的，在Master端，会搭建一个数据库，用来存储start_urls、request、items。Master的职责是负责url指纹判重，Request的分配，以及数据的存储（一般在Master端会安装一个mongodb用来存储items）。出了Master之外，还有一个角色就是slaver（爬虫程序执行端），它主要负责执行爬虫程序爬取数据，并将爬取过程中新的Request提交到Master的数据库中。

如上图，假设我们有四台电脑：A， B， C， D ，其中任意一台电脑都可以作为 Master端 或 Slaver端。整个流程是： 

1. 首先Slaver端从Master端拿任务（Request、url）进行数据抓取，Slaver抓取数据的同时，产生新任务的Request便提交给 Master 处理；
2. Master端只有一个数据库，负责将未处理的Request去重和任务分配，将处理后的Request加入待爬队列，并且存储爬取的数据。

2.背景

Scrapy 是一个通用的爬虫框架，但是不支持分布式。有能人改变了scrapy的队列调度，将起始的网址从start_urls里分离出来，改为从redis数据库读取，多个客户端可以同时读取同一个redis，从而实现了分布式的爬虫。

Redis，非关系型数据库，Key-Value形式存储，结构灵活，是内存中的数据结构存储系统，处理速度快，性能好；并且能提供队列、集合等多种存储结构，方便队列维护。

Scrapy-redis是为了更方便地实现Scrapy分布式爬取，而提供了一些以redis为基础的组件(仅有组件)。通过Scrapy-re