Ray+Python分布式集群实战：千万级URL调度比Scrapy-Redis快7倍

一、前言：千万级URL爬取，Scrapy-Redis也顶不住了

做大规模数据爬取的同学，大概率都遇到过Scrapy-Redis的瓶颈。

前阵子接了个爬取千万级新闻URL的需求，一开始用Scrapy-Redis搭建了分布式集群，结果跑了不到200万条就卡住了——Redis队列堆积严重，调度延迟越来越高，从一开始的每秒30条请求，降到后来每秒不到5条。更头疼的是，随着URL数量增多，Redis内存占用飙升到8G+，频繁出现超时报错，最后直接崩溃，之前的爬取进度全丢。

算下来，Scrapy-Redis爬千万级URL至少要20小时，还得时刻盯着Redis状态，生怕崩了。后来试了Ray分布式框架，才发现原来分布式爬虫能这么丝滑——不用依赖Redis做队列，自带高效的分布式调度，同样千万级URL，3小时就爬完了，速度直接比Scrapy-Redis快7倍，中途还不用管，稳得一批。

这篇文章就把整个实战过程拆解开，从Ray的核心优势、环境搭建，到单机爬虫改造、分布式集群部署、性能压测，再到踩坑记录，全程干货，新手跟着步骤也能搭建出自己的Ray分布式爬虫集群。

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二、核心原理：为什么Ray比Scrapy-Redis快7倍？

Ray的核心优势是“分布式任务调度+无中间件瓶颈”，彻底解决了Scrapy-Redis依赖Redis带来的调度效率低、内存占用高的问题。

1. 三大方案核心对比（千万级URL实测）

对比维度