百万级数据爬取稳如狗：Scrapy-Redis分布式实战（多IP并发+自动去重）

一、前言：单机爬虫的“百万级”噩梦

做过大规模数据爬取的同学，都懂单机爬虫的痛点：

前阵子接了个爬取某行业电商平台商品数据的需求，目标是100万条商品详情。一开始用普通Scrapy单机爬虫跑，结果跑了不到5万条就卡住了——CPU占用率飙升到90%+，请求频繁超时，还因为IP被封直接断爬。更要命的是，中途服务器重启，之前爬取的进度全丢，只能从头再来。

后来算了笔账：单机爬虫按每秒3条请求算，100万条需要100多个小时，还不算IP被封、程序崩溃的时间。显然，单机架构根本扛不住百万级数据的爬取需求。

折腾了一圈，最终用Scrapy-Redis搭建了分布式爬虫集群，配合多IP代理池和自动去重机制，不仅把爬取效率提升了5倍，还实现了24小时无间断稳爬，100万条数据3天就搞定了，中途断网、重启都不影响进度。

这篇文章就把整个实战过程拆解开，从架构设计、环境搭建，到分布式改造、多IP配置、稳定性优化，再到踩坑记录，全程干货，新手跟着步骤也能搭建出自己的分布式爬虫集群。

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二、核心架构：为什么Scrapy-Redis能扛住百万级爬取？

Scrapy-Redis的核心是“分布式协同”，通过Redis共享队列和去重集合，让多个爬虫节点（ Slave ）同时工作，解决单机的性能和稳定性瓶颈。

1. 单机Scrapy vs Scrapy-Redis分布式

对比维度	单机Scrapy