scrapy-redis 和 scrapy 有什么区别？

最近在工作中一直使用 redis 来管理分发爬虫任务，让我对 scrapy-redis 有很深刻的理解，下面让我慢慢说来。

在所有的问题开始之前，要先有一个前提：你使用 Scrapy 框架做开发

结论

scrapy-redis 与 Scrapy的关系就像电脑与固态硬盘一样，是电脑中的一个插件，能让电脑更快的运行。

Scrapy 是一个爬虫框架，scrapy-redis 则是这个框架上可以选择的插件，它可以让爬虫跑的更快。

为什么使用 scrapy-redis

首先，在实际开发中，我们总会对爬虫速度表示不满，为啥这么慢，能不能跑快点。除了爬虫本身的优化，我们就要引入分布式爬虫的概念。

我自己对分布式爬虫的理解就是：多个爬虫执行同一个任务

这里说下，Scrapy本身是不支持分布式的，因为它的任务管理和去重全部是在机器内存中实现的。

在 Scrapy 中最出名的分布式插件就是scrapy-redis了，scrapy-redis的作用就是让你的爬虫快、更快、超级快。

scrapy-redis 如何工作

最简单的方式是使用redis替换机器内存，那么具体如何操作呢？非常简单，你只需要在 settings.py 中加上三代码，就能让你的爬虫变为分布式。

SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"

DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"

REDIS_START_URLS_AS_SET = True

SCHEDULER 是任务分发与调度，把所有的爬虫开始的请求都放在redis里面，所有爬虫都去redis里面读取请求。 DUPEFILTER_CLASS 是去重队列，负责所有请求的去重，REDIS_START_URLS_AS_SET指的是使用redis里面的set类型（简单完成去重），如果你没有设置，默认会选用list。

如果你现在运行你的爬虫，你可以在redis中看到出现了这两个key:

spider_name:dupefilter
spider_name:requests

格式是set，即不会有重复数据。前者就是redis的去重队列，对应DUPEFILTER_CLASS，后者是redis的请求调度，把里面的请求分发给爬虫，对应SCHEDULER。（里面的数据不会自动删除，如果你第二次跑，需要提前清空里面的数据）

scrapy-redis 优点

速度快

scrapy-redis 使用redis这个速度非常快的非关系型（NoSQL）内存键值数据库，速度快是最重要原因（但是也会产生负面想过，下面会说到）。

为什么是scrapy-redis而不是scrapy-mongo呢，大家可以仔细想想。

用法简单

前人已经造好轮子了，scrapy-redis。 我们直接拿来用就好，而用法也像上面提到的在 settings.py 文件中配置。在文档中还有另一种用法，即Feeding a Spider from Redis

1. run the spider: scrapy runspider myspider.py
2. push urls to redis: redis-cli lpush myspider:start_urls http://google.com（建议把lpush换为zset）

其实这种用法就是先打开一个爬虫，他会一直在redis里面寻找key为 myspider:start_urls，如果存在，就提取里面的url。当然你也可以在爬虫中指定redis_key，默认的是爬虫的名字加上:start_urls

去重简单

爬虫中去重是一件大事，使用了scrapy-redis后就很简单了。上面提到过使用redis的set类型就可以很容易达到这个目标了，即REDIS_START_URLS_AS_SET = True。

scrapy-redis 缺点

内存问题

为什么使用分布式爬虫，当然是因为会有很多链接需要跑，或者说会存放很多个myspider:start_urls到redis中，Redis是key-value数据库，面对key的内存搜索，优势明显，但是Redis吃的是纯内存，myspider:start_urls是一个有一个像https://www.zhihu.com/people/cuishite的链接，会占用大量的内存空间。之前就因为这个原因redis崩溃过无数次，那么如何优化？

网络上有的方法是 scrapy_redis去重优化（已有7亿条数据），附Demo福利，可以参考下。如果你有好的解决方法，欢迎私信告诉我。（保密原因就不介绍我们的处理方法了）

Usage

这个其实不算做问题，只是官方文档上我觉得的小BUG，在这里 Usage

# Store scraped item in redis for post-processing.
ITEM_PIPELINES = {
    'scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline': 300
}

Pipeline是这样写的

    def _process_item(self, item, spider):
        key = self.item_key(item, spider)
        data = self.serialize(item)
        self.server.rpush(key, data)
        return item

    def item_key(self, item, spider):
        """Returns redis key based on given spider.

        Override this function to use a different key depending on the item
        and/or spider.

        """
        return self.key % {'spider': spider.name}

看不懂为什么要把数据储存在redis里面，这不又加大redis储存负担吗？对于新手来说真的不友好，或许可以考虑提一个pr。

redis可视化工具

最后介绍两个redis可视化工具

1. RedisDesktopManager 比较出名的工具，但是经常会崩溃
2. kedis 国人开发的免费工具，这个界面还是可以的