Scrapy
Scrapy是一个比较好用的Python爬虫框架，你只需要编写几个组件就可以实现网页数据的爬取。但是当我们要爬取的页面非常多的时候，单个主机的处理能力就不能满足我们的需求了（无论是处理速度还是网络请求的并发数），这时候分布式爬虫的优势就显现出来。
而Scrapy-Redis则是一个基于Redis的Scrapy分布式组件。它利用Redis对用于爬取的请求(Requests)进行存储和调度(Schedule)，并对爬取产生的项目(items)存储以供后续处理使用。scrapy-redi重写了scrapy一些比较关键的代码，将scrapy变成一个可以在多个主机上同时运行的分布式爬虫。
原生的Scrapy的架构是这样子的：
加上了Scrapy-Redis之后的架构变成了：
scrapy-redis的官方文档写的比较简洁，没有提及其运行原理，所以如果想全面的理解分布式爬虫的运行原理，还是得看scrapy-redis的源代码才行，不过scrapy-redis的源代码很少，也比较好懂，很快就能看完。
scrapy-redis工程的主体还是是redis和scrapy两个库，工程本身实现的东西不是很多，这个工程就像胶水一样，把这两个插件粘结了起来。
scrapy-redis提供了哪些组件？
scrapy-redis所实现的两种分布式：爬虫分布式以及item处理分布式。分别是由模块scheduler和模块pipelines实现。
connection.py
负责根据setting中配置实例化redis连接。被dupefilter和scheduler调用，总之涉及到redis存取的都要使用到这个模块。
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import redisimport sixfrom scrapy.utils.misc import load_objectDEFAULT_REDIS_CLS = redis.StrictRedis# Sane connection defaults.DEFAULT_PARAMS = { 'socket_timeout': 30, 'socket_connect_timeout': 30, 'retry_on_timeout': True,}# Shortcut maps 'setting name' -> 'parmater name'.SETTINGS_PARAMS_MAP = { 'REDIS_URL': 'url', 'REDIS_HOST': 'host', 'REDIS_PORT': 'port',}def get_redis_from_settings(settings): """Returns a redis client instance from given Scrapy settings object. This function uses ``get_client`` to instantiate the client and uses ``DEFAULT_PARAMS`` global as defaults values for the parameters. You can override them using the ``REDIS_PARAMS`` setting. Parameters ---------- settings : Settings A scrapy settings object. See the supported settings below. Returns ------- server Redis client instance. Other Parameters ---------------- REDIS_URL : str, optional Server connection URL. REDIS_HOST : str, optional Server host. REDIS_PORT : str, optional Server port. REDIS_PARAMS : dict, optional Additional client parameters. """ params = DEFAULT_PARAMS.copy() params.update(settings.getdict('REDIS_PARAMS')) # XXX: Deprecate REDIS_* settings. for source, dest in SETTINGS_PARAMS_MAP.items(): val = settings.get(source) if val: params[dest] = val # Allow ``redis_cls`` to be a path to a class. if isinstance(params.get('redis_cls'), six.string_types): params['redis_cls'] = load_object(params['redis_cls']) return get_redis(**params)# Backwards compatible alias.from_settings = get_redis_from_settingsdef get_redis(**kwargs): """Returns a redis client instance. Parameters ---------- redis_cls : class, optional Defaults to ``redis.StrictRedis``. url : str, optional If given, ``redis_cls.from_url`` is used to instantiate the class. **kwargs Extra parameters to be passed to the ``redis_cls`` class. Returns ------- server Redis client instance. """ redis_cls = kwargs.pop('redis_cls', DEFAULT_REDIS_CLS) url = kwargs.pop('url', None) if url: return redis_cls.from_url(url, **kwargs) else: return redis_cls(**kwargs) |
connect文件引入了redis模块，这个是redis-python库的接口，用于通过python访问redis数据库，可见，这个文件主要是实现连接redis数据库的功能（返回的是redis库的Redis对象或者StrictRedis对象，这俩都是可以直接用来进行数据操作的对象）。这些连接接口在其他文件中经常被用到。其中，我们可以看到，要想连接到redis数据库，和其他数据库差不多，需要一个ip地址、端口号、用户名密码（可选）和一个整形的数据库编号，同时我们还可以在scrapy工程的setting文件中配置套接字的超时时间、等待时间等。
dupefilter.py
负责执行requst的去重，实现的很有技巧性，使用redis的set数据结构。但是注意scheduler并不使用其中用于在这个模块中实现的dupefilter键做request的调度，而是使用queue.py模块中实现的queue。当request不重复时，将其存入到queue中，调度时将其弹出。
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import loggingimport timefrom scrapy.dupefilters import BaseDupeFilterfrom scrapy.utils.request import request_fingerprintfrom .connection import get_redis_from_settingsDEFAULT_DUPEFILTER_KEY = "dupefilter:%(timestamp)s"logger = logging.getLogger(__name__)# TODO: Rename class to RedisDupeFilter.class RFPDupeFilter(BaseDupeFilter): """Redis-based request duplicates filter. This class can also be used with default Scrapy's scheduler. """ logger = logger def __init__(self, server, key, debug=False): """Initialize the duplicates filter. Parameters ---------- server : redis.StrictRedis The redis server instance. key : str Redis key Where to store fingerprints. debug : bool, optional Whether to log filtered requests. """ self.server = server self.key = key self.debug = debug self.logdupes = True @classmethod def from_settings(cls, settings): """Returns an instance from given settings. This uses by default the key ``dupefilter:<timestamp>``. When using the ``scrapy_redis.scheduler.Scheduler`` class, this method is not used as it needs to pass the spider name in the key. Parameters ---------- settings : scrapy.settings.Settings Returns ------- RFPDupeFilter A RFPDupeFilter instance. """ server = get_redis_from_settings(settings) # XXX: This creates one-time key. needed to support to use this # class as standalone dupefilter with scrapy's default scheduler # if scrapy passes spider on open() method this wouldn't be needed # TODO: Use SCRAPY_JOB env as default and fallback to timestamp. key = DEFAULT_DUPEFILTER_KEY % {'timestamp': int(time.time())} debug = settings.getbool('DUPEFILTER_DEBUG') return cls(server, key=key, debug=debug) @classmethod def from_crawler(cls, crawler): """Returns instance from crawler. Parameters ---------- crawler : scrapy.crawler.Crawler Returns ------- RFPDupeFilter Instance of RFPDupeFilter. """ return cls.from_settings(crawler.settings) def request_seen(self, request): """Returns True if request was already seen. Parameters ---------- request : scrapy.http.Request Returns ------- bool """ fp = self.request_fingerprint(request) # This returns the number of values added, zero if already exists. added = self.server.sadd(self.key, fp) return added == 0 def request_fingerprint(self, request): """Returns a fingerprint for a given request. Parameters ---------- request : scrapy.http.Request Returns ------- str """ return request_fingerprint(request) def close(self, reason=''): """Delete data on close. Called by Scrapy's scheduler. Parameters ---------- reason : str, optional """ self.clear() def clear(self): """Clears fingerprints data.""" self.server.delete(self.key) def log(self, request, spider): """Logs given request. Parameters ---------- request : scrapy.http.Request spider : scrapy.spiders.Spider """ if self.debug: msg = "Filtered duplicate request: %(request)s" self.logger.debug(msg, {'request': request}, extra={'spider': spider}) elif self.logdupes: msg = ("Filtered duplicate request %(request)s" " - no more duplicates will be shown" " (see DUPEFILTER_DEBUG to show all duplicates)") msg = "Filtered duplicate request: %(request)s" self.logger.debug(msg, {'request': request}, extra={'spider': spider}) self.logdupes = False |
这个文件看起来比较复杂，重写了scrapy本身已经实现的request判重功能。因为本身scrapy单机跑的话，只需要读取内存中的request队列或者持久化的request队列（scrapy默认的持久化似乎是json格式的文件，不是数据库）就能判断这次要发出的request url是否已经请求过或者正在调度（本地读就行了）。而分布式跑的话，就需要各个主机上的scheduler都连接同一个数据库的同一个request池来判断这次的请求是否是重复的了。
在这个文件中，通过继承BaseDupeFilter重写他的方法，实现了基于redis的判重。根据源代码来看，scrapy-redis使用了scrapy本身的一个fingerprint接request_fingerprint，这个接口很有趣，根据scrapy文档所说，他通过hash来判断两个url是否相同（相同的url会生成相同的hash结果），但是当两个url的地址相同，get型参数相同但是顺序不同时，也会生成相同的hash结果（这个真的比较神奇。。。）所以scrapy-redis依旧使用url的fingerprint来判断request请求是否已经出现过。这个类通过连接redis，使用一个key来向redis的一个set中插入fingerprint（这个key对于同一种spider是相同的，redis是一个key-value的数据库，如果key是相同的，访问到的值就是相同的，这里使用spider名字+DupeFilter的key就是为了在不同主机上的不同爬虫实例，只要属于同一种spider，就会访问到同一个set，而这个set就是他们的url判重池），如果返回值为0，说明该set中该fingerprint已经存在（因为集合是没有重复值的），则返回False，如果返回值为1，说明添加了一个fingerprint到set中，则说明这个request没有重复，于是返回True，还顺便把新fingerprint加入到数据库中了。 DupeFilter判重会在scheduler类中用到，每一个request在进入调度之前都要进行判重，如果重复就不需要参加调度，直接舍弃就好了，不然就是白白浪费资源。
queue.py
其作用如dupefilter.py所述，但是这里实现了三种方式的queue：FIFO的SpiderQueue，SpiderPriorityQueue，以及LIFI的SpiderStack。默认使用的是第二种，这也就是出现之前文章中所分析情况的原因（链接）。
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from scrapy.utils.reqser import request_to_dict, request_from_dictfrom . import picklecompatclass Base(object): """Per-spider queue/stack base class""" def __init__(self, server, spider, key, serializer=None): """Initialize per-spider redis queue. Parameters: server -- redis connection spider -- spider instance key -- key for this queue (e.g. "%(spider)s:queue") """ if serializer is None: # Backward compatibility. # TODO: deprecate pickle. serializer = picklecompat if not hasattr(serializer, 'loads'): raise TypeError("serializer does not implement 'loads' function: %r" % serializer) if not hasattr(serializer, 'dumps'): raise TypeError("serializer '%s' does not implement 'dumps' function: %r" % serializer) self.server = server self.spider = spider self.key = key % {'spider': spider.name} self.serializer = serializer def _encode_request(self, request): """Encode a request object""" obj = request_to_dict(request, self.spider) return self.serializer.dumps(obj) def _decode_request(self, encoded_request): """Decode an request previously encoded""" obj = self.serializer.loads(encoded_request) return request_from_dict(obj, self.spider) def __len__(self): """Return the length of the queue""" raise NotImplementedError def push(self, request): """Push a request""" raise NotImplementedError def pop(self, timeout=0): """Pop a request""" raise NotImplementedError def clear(self): """Clear queue/stack""" self.server.delete(self.key)class SpiderQueue(Base): """Per-spider FIFO queue""" def __len__(self): """Return the length of the queue""" return self.server.llen(self.key) def push(self, request): """Push a request""" self.server.lpush(self.key, self._encode_request(request)) def pop(self, timeout=0): """Pop a request""" if timeout > 0: data = self.server.brpop(self.key, timeout) if isinstance(data, tuple): data = data[1] else: data = self.server.rpop(self.key) if data: return self._decode_request(data)class SpiderPriorityQueue(Base): """Per-spider priority queue abstraction using redis' sorted set""" def __len__(self): """Return the length of the queue""" return self.server.zcard(self.key) def push(self, request): """Push a request""" data = self._encode_request(request) score = -request.priority # We don't use zadd method as the order of arguments change depending on # whether the class is Redis or StrictRedis, and the option of using # kwargs only accepts strings, not bytes. self.server.execute_command('ZADD', self.key, score, data) def pop(self, timeout=0): """ Pop a request timeout not support in this queue class """ # use atomic range/remove using multi/exec pipe = self.server.pipeline() pipe.multi() pipe.zrange(self.key, 0, 0).zremrangebyrank(self.key, 0, 0) results, count = pipe.execute() if results: return self._decode_request(results[0])class SpiderStack(Base): """Per-spider stack""" def __len__(self): """Return the length of the stack""" return self.server.llen(self.key) def push(self, request): """Push a request""" self.server.lpush(self.key, self._encode_request(request)) def pop(self, timeout=0): """Pop a request""" if timeout > 0: data = self.server.blpop(self.key, timeout) if isinstance(data, tuple): data = data[1] else: data = self.server.lpop(self.key) if data: return self._decode_request(data)__all__ = ['SpiderQueue', 'SpiderPriorityQueue', 'SpiderStack'] |
该文件实现了几个容器类，可以看这些容器和redis交互频繁，同时使用了我们上边picklecompat中定义的serializer。这个文件实现的几个容器大体相同，只不过一个是队列，一个是栈，一个是优先级队列，这三个容器到时候会被scheduler对象实例化，来实现request的调度。比如我们使用SpiderQueue最为调度队列的类型，到时候request的调度方法就是先进先出，而实用SpiderStack就是先进后出了。
我们可以仔细看看SpiderQueue的实现，他的push函数就和其他容器的一样，只不过push进去的request请求先被scrapy的接口request_to_dict变成了一个dict对象（因为request对象实在是比较复杂，有方法有属性不好串行化），之后使用picklecompat中的serializer串行化为字符串，然后使用一个特定的key存入redis中（该key在同一种spider中是相同的）。而调用pop时，其实就是从redis用那个特定的key去读其值（一个list），从list中读取最早进去的那个，于是就先进先出了。
这些容器类都会作为scheduler调度request的容器，scheduler在每个主机上都会实例化一个，并且和spider一一对应，所以分布式运行时会有一个spider的多个实例和一个scheduler的多个实例存在于不同的主机上，但是，因为scheduler都是用相同的容器，而这些容器都连接同一个redis服务器，又都使用spider名加queue来作为key读写数据，所以不同主机上的不同爬虫实例公用一个request调度池，实现了分布式爬虫之间的统一调度。
picklecompat.py
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"""A pickle wrapper module with protocol=-1 by default."""try: import cPickle as pickle # PY2except ImportError: import pickledef loads(s): return pickle.loads(s)def dumps(obj):return pickle.dumps(obj, protocol=-1) |
这里实现了loads和dumps两个函数，其实就是实现了一个serializer，因为redis数据库不能存储复杂对象（value部分只能是字符串，字符串列表，字符串集合和hash，key部分只能是字符串），所以我们存啥都要先串行化成文本才行。这里使用的就是python的pickle模块，一个兼容py2和py3的串行化工具。这个serializer主要用于一会的scheduler存reuqest对象，至于为什么不实用json格式，我也不是很懂，item pipeline的串行化默认用的就是json。
pipelines.py
这是是用来实现分布式处理的作用。它将Item存储在redis中以实现分布式处理。另外可以发现，同样是编写pipelines，在这里的编码实现不同于文章中所分析的情况，由于在这里需要读取配置，所以就用到了from_crawler()函数。
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from scrapy.utils.misc import load_objectfrom scrapy.utils.serialize import ScrapyJSONEncoderfrom twisted.internet.threads import deferToThreadfrom . import connectiondefault_serialize = ScrapyJSONEncoder().encodeclass RedisPipeline(object): """Pushes serialized item into a redis list/queue""" def __init__(self, server, key='%(spider)s:items', serialize_func=default_serialize): self.server = server self.key = key self.serialize = serialize_func @classmethod def from_settings(cls, settings): params = { 'server': connection.from_settings(settings), } if settings.get('REDIS_ITEMS_KEY'): params['key'] = settings['REDIS_ITEMS_KEY'] if settings.get('REDIS_ITEMS_SERIALIZER'): params['serialize_func'] = load_object( settings['REDIS_ITEMS_SERIALIZER'] ) return cls(**params) @classmethod def from_crawler(cls, crawler): return cls.from_settings(crawler.settings) def process_item(self, item, spider): return deferToThread(self._process_item, item, spider) 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} |
pipeline文件实现了一个item pipieline类，和scrapy的item pipeline是同一个对象，通过从settings中拿到我们配置的REDIS_ITEMS_KEY作为key，把item串行化之后存入redis数据库对应的value中（这个value可以看出出是个list，我们的每个item是这个list中的一个结点），这个pipeline把提取出的item存起来，主要是为了方便我们延后处理数据。
scheduler.py
此扩展是对scrapy中自带的scheduler的替代（在settings的SCHEDULER变量中指出），正是利用此扩展实现crawler的分布式调度。其利用的数据结构来自于queue中实现的数据结构。
scrapy-redis所实现的两种分布式：爬虫分布式以及item处理分布式就是由模块scheduler和模块pipelines实现。上述其它模块作为为二者辅助的功能模块。
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import importlibimport sixfrom scrapy.utils.misc import load_objectfrom . import connection# TODO: add SCRAPY_JOB support.class Scheduler(object): """Redis-based scheduler""" def __init__(self, server, persist=False, flush_on_start=False, queue_key='%(spider)s:requests', queue_cls='scrapy_redis.queue.SpiderPriorityQueue', dupefilter_key='%(spider)s:dupefilter', dupefilter_cls='scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter', idle_before_close=0, serializer=None): """Initialize scheduler. Parameters ---------- server : Redis The redis server instance. persist : bool Whether to flush requests when closing. Default is False. flush_on_start : bool Whether to flush requests on start. Default is False. queue_key : str Requests queue key. queue_cls : str Importable path to the queue class. dupefilter_key : str Duplicates filter key. dupefilter_cls : str Importable path to the dupefilter class. idle_before_close : int Timeout before giving up. """ if idle_before_close < 0: raise TypeError("idle_before_close cannot be negative") self.server = server self.persist = persist self.flush_on_start = flush_on_start self.queue_key = queue_key self.queue_cls = queue_cls self.dupefilter_cls = dupefilter_cls self.dupefilter_key = dupefilter_key self.idle_before_close = idle_before_close self.serializer = serializer self.stats = None def __len__(self): return len(self.queue) @classmethod def from_settings(cls, settings): kwargs = { 'persist': settings.getbool('SCHEDULER_PERSIST'), 'flush_on_start': settings.getbool('SCHEDULER_FLUSH_ON_START'), 'idle_before_close': settings.getint('SCHEDULER_IDLE_BEFORE_CLOSE'), } # If these values are missing, it means we want to use the defaults. optional = { # TODO: Use custom prefixes for this settings to note that are # specific to scrapy-redis. 'queue_key': 'SCHEDULER_QUEUE_KEY', 'queue_cls': 'SCHEDULER_QUEUE_CLASS', 'dupefilter_key': 'SCHEDULER_DUPEFILTER_KEY', # We use the default setting name to keep compatibility. 'dupefilter_cls': 'DUPEFILTER_CLASS', 'serializer': 'SCHEDULER_SERIALIZER', } for name, setting_name in optional.items(): val = settings.get(setting_name) if val: kwargs[name] = val # Support serializer as a path to a module. if isinstance(kwargs.get('serializer'), six.string_types): kwargs['serializer'] = importlib.import_module(kwargs['serializer']) server = connection.from_settings(settings) # Ensure the connection is working. server.ping() return cls(server=server, **kwargs) @classmethod def from_crawler(cls, crawler): instance = cls.from_settings(crawler.settings) # FIXME: for now, stats are only supported from this constructor instance.stats = crawler.stats return instance def open(self, spider): self.spider = spider try: self.queue = load_object(self.queue_cls)( server=self.server, spider=spider, key=self.queue_key % {'spider': spider.name}, serializer=self.serializer, ) except TypeError as e: raise ValueError("Failed to instantiate queue class '%s': %s", self.queue_cls, e) try: self.df = load_object(self.dupefilter_cls)( server=self.server, key=self.dupefilter_key % {'spider': spider.name}, debug=spider.settings.getbool('DUPEFILTER_DEBUG'), ) except TypeError as e: raise ValueError("Failed to instantiate dupefilter class '%s': %s", self.dupefilter_cls, e) if self.flush_on_start: self.flush() # notice if there are requests already in the queue to resume the crawl if len(self.queue): spider.log("Resuming crawl (%d requests scheduled)" % len(self.queue)) def close(self, reason): if not self.persist: self.flush() def flush(self): self.df.clear() self.queue.clear() def enqueue_request(self, request): if not request.dont_filter and self.df.request_seen(request): self.df.log(request, self.spider) return False if self.stats: self.stats.inc_value('scheduler/enqueued/redis', spider=self.spider) self.queue.push(request) return True def next_request(self): block_pop_timeout = self.idle_before_close request = self.queue.pop(block_pop_timeout) if request and self.stats: self.stats.inc_value('scheduler/dequeued/redis', spider=self.spider) return request def has_pending_requests(self): return len(self) > 0 |
这个文件重写了scheduler类，用来代替scrapy.core.scheduler的原有调度器。其实对原有调度器的逻辑没有很大的改变，主要是使用了redis作为数据存储的媒介，以达到各个爬虫之间的统一调度。
scheduler负责调度各个spider的request请求，scheduler初始化时，通过settings文件读取queue和dupefilters的类型（一般就用上边默认的），配置queue和dupefilters使用的key（一般就是spider name加上queue或者dupefilters，这样对于同一种spider的不同实例，就会使用相同的数据块了）。每当一个request要被调度时，enqueue_request被调用，scheduler使用dupefilters来判断这个url是否重复，如果不重复，就添加到queue的容器中（先进先出，先进后出和优先级都可以，可以在settings中配置）。当调度完成时，next_request被调用，scheduler就通过queue容器的接口，取出一个request，把他发送给相应的spider，让spider进行爬取工作。
spider.py
设计的这个spider从redis中读取要爬的url，然后执行爬取，若爬取过程中返回更多的url，那么继续进行直至所有的request完成。之后继续从redis中读取url，循环这个过程。
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from scrapy import signalsfrom scrapy.exceptions import DontCloseSpiderfrom scrapy.spiders import Spider, CrawlSpiderfrom . import connectionclass RedisMixin(object): """Mixin class to implement reading urls from a redis queue.""" redis_key = None # If empty, uses default '<spider>:start_urls'. # Fetch this amount of start urls when idle. redis_batch_size = 100 # Redis client instance. server = None def start_requests(self): """Returns a batch of start requests from redis.""" return self.next_requests() def setup_redis(self, crawler=None): """Setup redis connection and idle signal. This should be called after the spider has set its crawler object. """ if self.server is not None: return if crawler is None: # We allow optional crawler argument to keep backwrads # compatibility. # XXX: Raise a deprecation warning. assert self.crawler, "crawler not set" crawler = self.crawler if not self.redis_key: self.redis_key = '%s:start_urls' % self.name self.log("Reading URLs from redis key '%s'" % self.redis_key) self.redis_batch_size = self.settings.getint( 'REDIS_START_URLS_BATCH_SIZE', self.redis_batch_size, ) self.server = connection.from_settings(crawler.settings) # The idle signal is called when the spider has no requests left, # that's when we will schedule new requests from redis queue crawler.signals.connect(self.spider_idle, signal=signals.spider_idle) def next_requests(self): """Returns a request to be scheduled or none.""" use_set = self.settings.getbool('REDIS_START_URLS_AS_SET') fetch_one = self.server.spop if use_set else self.server.lpop # XXX: Do we need to use a timeout here? found = 0 while found < self.redis_batch_size: data = fetch_one(self.redis_key) if not data: # Queue empty. break yield self.make_request_from_data(data) found += 1 if found: self.logger.debug("Read %s requests from '%s'", found, self.redis_key) def make_request_from_data(self, data): # By default, data is an URL. if '://' in data: return self.make_requests_from_url(data) else: self.logger.error("Unexpected URL from '%s': %r", self.redis_key, data) def schedule_next_requests(self): """Schedules a request if available""" for req in self.next_requests(): self.crawler.engine.crawl(req, spider=self) def spider_idle(self): """Schedules a request if available, otherwise waits.""" # XXX: Handle a sentinel to close the spider. self.schedule_next_requests() raise DontCloseSpiderclass RedisSpider(RedisMixin, Spider): """Spider that reads urls from redis queue when idle.""" @classmethod def from_crawler(self, crawler): obj = super(RedisSpider, self).from_crawler(crawler) obj.setup_redis(crawler) return objclass RedisCrawlSpider(RedisMixin, CrawlSpider): """Spider that reads urls from redis queue when idle.""" @classmethod def from_crawler(self, crawler): obj = super(RedisCrawlSpider, self).from_crawler(crawler) obj.setup_redis(crawler) return obj |
spider的改动也不是很大，主要是通过connect接口，给spider绑定了spider_idle信号，spider初始化时，通过setup_redis函数初始化好和redis的连接，之后通过next_requests函数从redis中取出strat url，使用的key是settings中
REDIS_START_URLS_AS_SET定义的（注意了这里的初始化url池和我们上边的queue的url池不是一个东西，queue的池是用于调度的，初始化url池是存放入口url的，他们都存在redis中，但是使用不同的key来区分，就当成是不同的表吧），spider使用少量的start url，可以发展出很多新的url，这些url会进入scheduler进行判重和调度。直到spider跑到调度池内没有url的时候，会触发spider_idle信号，从而触发spider的next_requests函数，再次从redis的start url池中读取一些url。
组件之间的关系
最后总结一下scrapy-redis的总体思路：这个工程通过重写scheduler和spider类，实现了调度、spider启动和redis的交互。实现新的dupefilter和queue类，达到了判重和调度容器和redis的交互，因为每个主机上的爬虫进程都访问同一个redis数据库，所以调度和判重都统一进行统一管理，达到了分布式爬虫的目的。
当spider被初始化时，同时会初始化一个对应的scheduler对象，这个调度器对象通过读取settings，配置好自己的调度容器queue和判重工具dupefilter。每当一个spider产出一个request的时候，scrapy内核会把这个reuqest递交给这个spider对应的scheduler对象进行调度，scheduler对象通过访问redis对request进行判重，如果不重复就把他添加进redis中的调度池。当调度条件满足时，scheduler对象就从redis的调度池中取出一个request发送给spider，让他爬取。当spider爬取的所有暂时可用url之后，scheduler发现这个spider对应的redis的调度池空了，于是触发信号spider_idle，spider收到这个信号之后，直接连接redis读取strart url池，拿去新的一批url入口，然后再次重复上边的工作。
为什么要提供这些组件？
我们先从scrapy的“待爬队列”和“Scheduler”入手：玩过爬虫的同学都多多少少有些了解，在爬虫爬取过程当中有一个主要的数据结构是“待爬队列”，以及能够操作这个队列的调度器（也就是Scheduler）。scrapy官方文档对这二者的描述不多，基本上没提。
scrapy使用什么样的数据结构来存放待爬取的request呢？其实没用高大上的数据结构，就是python自带的collection.deque（改造过后的），问题来了，该怎么让两个以上的Spider共用这个deque呢？
scrapy-redis提供了一个解决方法，把deque换成redis数据库，我们从同一个redis服务器存放要爬取的request，这样就能让多个spider去同一个数据库里读取，这样分布式的主要问题就解决了嘛。
那么问题又来了，我们换了redis来存放队列，哪scrapy就能直接分布式了么？。scrapy中跟“待爬队列”直接相关的就是调度器“Scheduler”，它负责对新的request进行入列操作（加入deque），取出下一个要爬取的request（从deque中取出）等操作。在scrapy中，Scheduler并不是直接就把deque拿来就粗暴的使用了，而且提供了一个比较高级的组织方法，它把待爬队列按照优先级建立了一个字典结构，比如：
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{ priority0:队列0 priority1:队列2 priority2:队列2} |
然后根据request中的priority属性，来决定该入哪个队列。而出列时，则按priority较小的优先出列。为了管理这个比较高级的队列字典，Scheduler需要提供一系列的方法。你要是换了redis做队列，这个scrapy下的Scheduler就用不了，所以自己写一个吧。于是就出现了scrapy-redis的专用scheduler。
那么既然使用了redis做主要数据结构，能不能把其他使用自带数据结构关键功能模块也换掉呢？ 在我们爬取过程当中，还有一个重要的功能模块，就是request去重。scrapy中是如何实现这个去重功能的呢？用集合~scrapy中把已经发送的request指纹放入到一个集合中，把下一个request的指纹拿到集合中比对，如果该指纹存在于集合中，说明这个request发送过了，如果没有则继续操作。
为了分布式，把这个集合也换掉吧，换了redis，照样也得把去重类给换了。于是就有了scrapy-redis的dupefilter。那么依次类推，接下来的其他组件（Pipeline和Spider），我们也可以轻松的猜到，他们是为什么要被修改呢。
总结
以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助，如果有疑问大家可以留言交流。
原文链接：https://www.biaodianfu.com/scrapy-redis.html
