分布式爬虫原理简单介绍
1.在了解分布式爬虫之前先看看爬虫流程会好理解一些
1.1 爬虫算法流程
1.2 scrapy框架简介
Scrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架。可以应用在包括数据挖掘，
信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。其最初是为了页面抓取 (更确切来说, 网络抓取 )所设计的，
也可以应用在获取API所返回的数据(例如 Amazon Associates Web Services ) 或者通用的网络爬虫。
Scrapy用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和自动化测试。
1.2.1 scrapy流程图
1.3 分布式爬虫概念
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。
分布式爬虫流
两者的比较来看后者多了一个redis组件，主要影响两个地方：第一个是调度器。第二个是数据的处理。
分布式策略图
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：
- 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；
- 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。
1.4scrapy-redis
由上面的流程图可知，光靠scrapy是完成不了分布式任务的，还需要用到redis配合，而其中就需要scrapy-redis这个依赖。
pip isntall scrapy-redis #这个包不大，如果你实在下不动，加‘-i’参数换个国内源
2.拓展组件
scrapy-redis在scrapy的架构上增加了redis，基于redis的特性拓展了如下四种组件：Scheduler，Duplication Filter，Item Pipeline，Base Spider。
4.1 Scheduler（新的调度器）
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不能共享待爬取队列Scrapy queue，即Scrapy本身不支持爬虫分布式，scrapy-redis 的解决是把这个Scrapy queue换成redis数据库（也是指redis队列），从同一个redis-server存放要爬取的request，便能让多个spider去同一个数据库里读取。
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（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，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。
4.2 Duplication Filter（指纹去重）
Scrapy中用集合set( )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。
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DuplicationFilter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。
4.3 Item Pipeline
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。
4.4 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spider空闲时候的signal，会调用spider_idle函数，这个函数调用schedule_next_request函数，保证spider是一直活着的状态，并且抛出DontCloseSpider异常。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。
4.5 总结
这套组件通过重写scheduler和spider类，实现了调度、spider启动和redis的交互；
实现新的dupefilter和queue类，达到了判重和调度容器和redis的交互，因为每个主机上的爬虫进程都访问同一个redis数据库，所以调度和判重都统一进行统一管理，达到了分布式爬虫的目的；当spider被初始化时，同时会初始化一个对应的scheduler对象，这个调度器对象通过读取settings，配置好自己的调度容器queue和判重工具dupefilter；
每当一个spider产出一个request的时候，scrapy引擎会把这个reuqest递交给这个spider对应的scheduler对象进行调度，scheduler对象通过访问redis对request进行判重，如果不重复就把他添加进redis中的调度器队列里。当调度条件满足时，scheduler对象就从redis的调度器队列中取出一个request发送给spider，让他爬取；
当spider爬取的所有暂时可用url之后，scheduler发现这个spider对应的redis的调度器队列空了，于是触发信号spider_idle，spider收到这个信号之后，直接连接redis读取strart_url池，拿去新的一批url入口，然后再次重复上边的工作。
4.6 优缺点
Slaver端从Master端拿任务（Request/url/ID）进行数据抓取，在抓取数据的同时也生成新任务，并将任务抛给Master。Master端只有一个Redis数据库，负责对Slaver提交的任务进行去重、加入待爬队列。
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，我们只需要继承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。
参考原文：https://segmentfault.com/a/1190000014333162?utm_source=channel-hottest
