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前言

scrpy-redis分布式

下图是scrpy-redis官方提供的架构图，按我理解，与原生scrapy的差异主要是把名单队列服务器化，也是存储在redis服务中，从而实现分布式。（当然还有piplines采集结果数据的存储差异化，它也可以存储到redis中，实现数据存储分布式）

其实一套完整、健全的采集框架可以在scrapy-redis的基础上加入代理池服务，cookie池服务，数据存储服务等等，一般来说不会把解析流程放在采集时做，每个环节只做自己的事情，不要越界，所有后面还会有解析入库服务（听听就好，这套流程搞起来太麻烦了，一般开发都是直接scrapy项目集成搞定）。想法还是要有的，这套流程不只是解耦，更是为了监控和日志统计。

碎语

scrapy-redis分布式实现流程网上有很多教程，参考源码和博客教程后（看是看得懂，关键还是得实践），在这些基础上，整理出自己的实现经验。

实现流程

1. 安装scrapy-redis包

pip install scrapy-redis

2. sessting配置文件中添加下面配置信息
   这是最基本的配置

DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"
SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"
SCHEDULER_PERSIST = True
# SCHEDULER_QUEUE_CLASS = "scrapy_redis.queue.SpiderPriorityQueue"
# SCHEDULER_QUEUE_CLASS = "scrapy_redis.queue.SpiderQueue"
# SCHEDULER_QUEUE_CLASS = "scrapy_redis.queue.SpiderStack"# redis
REDIS_HOST = '127.0.0.1'
REDIS_PORT = 6379
# REDIS_ENCODING = 'utf-8'
# REDIS_PARAMS = {'password': 'redispasswordqwe'}  # 如果有密码的话

3. 采集脚本修改必要参数
   scrapy脚本的一般样式如下
   
   接入scrapy-reids后的一般样式如下
   
   到一步其实我们就已经实现好代码层的改动了，只要运行成功就表示已经接入成功
4. 往redis写入名单
   运行后发现采集脚本的逻辑并没有执行，且程序一直在运行着，这是因为scrapy-redis会一直监听redis队列，只要往redis写入名单队列，scrapy-redis就会自动拿到名单并执行采集脚本的逻辑，所以这一步我们需要往redis写入对应的key的名单。

lpush dmoz:start_urls http://www.dmoz-odp.org/  # scrapy-redis的采用的start_urls是列表结构

原生命令or工具

写入成功后就可以看到程序跑起来了。

扩展

使用scrapy-redis后，一般情况下在某个脚本编号下redis会生成三个key，分别是

其中

1. start_urls是初始名单队列，使用的是列表数据结构
2. dupefilter是去重队列，这个只有你开启了去重机制才会生成，默认是不开启的，使用的是集合数据结构
3. requests是scheduler名单队列，我们知道所有名单都是由scheduler发送给调度器的，而scheduler的名单一般是两个来源，一个是初始名单队列；另一个是由Spider提取后发送到scheduler的，这一步就会生成这个key，并且它是有积分优先级机制的（priority），所以它使用的是有序集合数据结构

所有其实我们也可以直接生成requests名单队列，当然生成方式会相对复杂，这个后面分享分享~

结束

好了，分享就到这了，有啥错误的地方请指正~