2024年分布式爬虫原理之分布式爬虫原理(1)，2024年最新腾讯社招测试面试

最新推荐文章于 2024-07-17 21:01:15 发布

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本文讨论了如何从海量在线学习资料中构建系统化的学习路径，强调了知识体系的重要性。以Scrapy分布式爬虫为例，介绍了如何利用Redis维护共享爬取队列，以及Python在去重技术中的应用。鼓励IT从业者和新手加入学习社区，共同提升技术能力。

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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。

如果两个Scheduler同时从队列里面取Request，每个Scheduler都有其对应的Downloader，那么在带宽足够、正常爬取且不考虑队列存取压力的情况下，爬取效率会有什么变化？没错，爬取效率会翻倍。

这样，Scheduler可以扩展多个，Downloader也可以扩展多个。而爬取队列Queue必须始终为一个，也就是所谓的共享爬取队列。这样才能保证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。这就是分布式爬虫的基本雏形，简单调度架构如下图所示。

我们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。如果不考虑队列存取性能消耗，爬取效率还是会成倍提高。

二、维护爬取队列

那么这个队列用什么来维护？首先需要考虑的就是性能问题。我们自然想到的是基于内存存储的Redis，它支持多种数据结构，例如列表（List）、集合（Set）、有序集合（Sorted Set）等，存取的操作也非常简单。

Redis支持的这几种数据结构存储各有优点。

列表有lpush()、lpop()、rpush()、rpop()方法，我们可以用它来实现先进先出式爬取队列，也可以实现先进后出栈式爬取队列。
集合的元素是无序的且不重复的，这样我们可以非常方便地实现随机排序且不重复的爬取队列。
有序集合带有分数表示，而Scrapy的Request也有优先级的控制，我们可以用它来实现带优先级调度的队列。

我们需要根据具体爬虫的需求来灵活选择不同的队列。

三、如何去重

Scrapy有自动去重，它的去重使用了Python中的集合。这个集合记录了Scrapy中每个Request的指纹，这个指纹实际上就是Request的散列值。我们可以看看Scrapy的源代码，如下所示：

import hashlib
def request_fingerprint(request, include_headers=None):
if include_headers:
include_headers = tuple(to_bytes(h.lower())
for h in sorted(include_headers))
cache = _fingerprint_cache.setdefault(request, {})
if include_headers not in cache:
fp = hashlib.sha1()
fp.update(to_bytes(request.method))
fp.update(to_bytes(canonicalize_url(request.url)))
fp.update(request.body or b’')
if include_headers:
for hdr in include_headers:
if hdr in request.headers:
fp.update(hdr)
for v in request.headers.getlist(hdr):
fp.update(v)
cache[include_headers] = fp.hexdigest()
return cache[include_headers]

request_fingerprint()就是计算Request指纹的方法，其方法内部使用的是hashlib的sha1()方法。计算的字段包括Request的Method、URL、Body、Headers这几部分内容，这里只要有一点不同，那么计算的结果就不同。计算得到的结果是加密后的字符串，也就是指纹。每个Request都有独有的指纹，指纹就是一个字符串，判定字符串是否重复比判定Request对象是否重复容易得多，所以指纹可以作为判定Request是否重复的依据。

那么我们如何判定重复呢？Scrapy是这样实现的，如下所示：

def __init__(self):
self.fingerprints = set()

def request_seen(self, request):
fp = self.request_fingerprint(request)
if fp in self.fingerprints:
return True
self.fingerprints.add(fp)

在去重的类RFPDupeFilter中，有一个request_seen()方法，这个方法有一个参数request，它的作用就是检测该Request对象是否重复。这个方法调用request_fingerprint()获取该Request的指纹，检测这个指纹是否存在于fingerprints变量中，而fingerprints是一个集合，集合的元素都是不重复的。如果指纹存在，那么就返回True，说明该Request是重复的，否则这个指纹加入到集合中。如果下次还有相同的Request传递过来，指纹也是相同的，那么这时指纹就已经存在于集合中，Request对象就会直接判定为重复。这样去重的目的就实现了。

Scrapy的去重过程就是，利用集合元素的不重复特性来实现Request的去重。

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