ScrapyRedis 这个库已经为我们提供了 Scrapy 分布式的队列、调度器、去重等功能，其 GitHub 地址为：https://github.com/rmax/scrapy-redis。
本节我们来分析一下它的源码，深入了解一下利用 Redis 怎样实现 Scrapy 分布式。
1. 获取源码
首先我们可以把源码 Clone 下来，执行如下命令：
代码语言：txt复制git clone https://github.com/rmax/scrapy-redis.git核心源码在 scrapy-redis/src/scrapy_redis 目录下。
2. 爬取队列
首先我们从爬取队列入手，看下它的具体实现，源码文件为 queue.py，在这里它有三个队列的实现，首先它实现了一个父类 Base，提供一些基本方法和属性：
代码语言：python代码运行次数：0复制class Base(object):
"""Per-spider base queue class"""
def __init__(self, server, spider, key, serializer=None):
if serializer is None:
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):
obj = request_to_dict(request, self.spider)
return self.serializer.dumps(obj)
def _decode_request(self, encoded_request):
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)首先看一下 _encode_request() 和 _decode_request() 方法，因为我们需要把一 个Request 对象存储到数据库中，但数据库无法直接存储对象，所以需要将 Request 序列化转成字符串再存储，而这两个方法就分别是序列化和反序列化的操作，利用 pickle 库来实现，一般在调用 push() 将 Request 存入数据库时会调用 _encode_request() 方法进行序列化，在调用 pop() 取出 Request 的时候会调用 _decode_request() 进行反序列化。
在父类中 len()、push() 和 pop() 方法都是未实现的，会直接抛出 NotImplementedError，因此这个类是不能直接被使用的，所以必须要实现一个子类来重写这三个方法，而不同的子类就会有不同的实现，也就有着不同的功能。
那么接下来就需要定义一些子类来继承 Base 类，并重写这几个方法，那在源码中就有三个子类的实现，它们分别是 FifoQueue、PriorityQueue、LifoQueue，我们分别来看下它们的实现原理。
首先是 FifoQueue：
代码语言：python代码运行次数：0复制class FifoQueue(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)可以看到这个类继承了Base类，并重写了 len()、push()、pop() 这三个方法，在这三个方法中都是对 server 对象的操作，而 server 对象就是一个 Redis 连接对象，我们可以直接调用其操作 Redis 的方法对数据库进行操作，可以看到这里的操作方法有 llen()、lpush()、rpop() 等，那这就代表此爬取队列是使用的 Redis的列表，序列化后的 Request 会被存入列表中，就是列表的其中一个元素，len() 方法是获取列表的长度，push() 方法中调用了 lpush() 操作，这代表从列表左侧存入数据，pop() 方法中调用了 rpop() 操作，这代表从列表右侧取出数据。
所以 Request 在列表中的存取顺序是左侧进、右侧出，所以这是有序的进出，即先进先出，英文叫做 First Input First Output，也被简称作 Fifo，而此类的名称就叫做FifoQueue。
另外还有一个与之相反的实现类，叫做 LifoQueue，实现如下：
代码语言：python代码运行次数：0复制class LifoQueue(Base):
"""Per-spider LIFO queue."""
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)与 FifoQueue 不同的就是它的 pop() 方法，在这里使用的是 lpop() 操作，也就是从左侧出，而 push() 方法依然是使用的 lpush() 操作，是从左侧入。那么这样达到的效果就是先进后出、后进先出，英文叫做 Last In First Out，简称为 Lifo，而此类名称就叫做 LifoQueue。同时这个存取方式类似栈的操作，所以其实也可以称作 StackQueue。
另外在源码中还有一个子类实现，叫做 PriorityQueue，顾名思义，它叫做优先级队列，实现如下：
代码语言：python代码运行次数：0复制class PriorityQueue(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
self.server.execute_command('ZADD', self.key, score, data)
def pop(self, timeout=0):
"""
Pop a request
timeout not support in this queue class
"""
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])在这里我们可以看到 len()、push()、pop() 方法中使用了 server 对象的 zcard()、zadd()、zrange() 操作，可以知道这里使用的存储结果是有序集合 Sorted Set，在这个集合中每个元素都可以设置一个分数，那么这个分数就代表优先级。
在 len() 方法里调用了 zcard() 操作，返回的就是有序集合的大小，也就是爬取队列的长度，在 push() 方法中调用了 zadd() 操作，就是向集合中添加元素，这里的分数指定成 Request 的优先级的相反数，因为分数低的会排在集合的前面，所以这里高优先级的 Request 就会存在集合的最前面。pop() 方法是首先调用了 zrange() 操作取出了集合的第一个元素，因为最高优先级的 Request 会存在集合最前面，所以第一个元素就是最高优先级的 Request，然后再调用 zremrangebyrank() 操作将这个元素删除，这样就完成了取出并删除的操作。
此队列是默认使用的队列，也就是爬取队列默认是使用有序集合来存储的。
3. 去重过滤
我们在前面说过 Scrapy 中的去重实现就是利用集合这个数据结构，但是在 Scrapy 分布式中去重就需要利用一个共享的集合了，那么在这里使用的就是 Redis 中的集合数据结构，我们来看下它的去重类是怎样实现的，源码文件是 dupefilter.py，其内实现了一个 RFPDupeFilter 类，实现如下：
代码语言：python代码运行次数：0复制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)
key = defaults.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)
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)")
self.logger.debug(msg, {'request': request}, extra={'spider': spider})
self.logdupes = False在这里我们注意到同样实现了一个 request_seen() 方法，和 Scrapy 中的 request_seen() 方法实现极其类似，不过在这里集合使用的是 server 对象的 sadd() 操作，也就是集合不再是简单的一个简单数据结构了，在这里直接换成了数据库的存储方式。
鉴别重复的方式还是使用指纹，而指纹的获取同样是使用 request_fingerprint() 方法完成的。获取指纹之后就直接尝试向集合中添加这个指纹，如果添加成功，那么就代表这个指纹原本不存在于集合中，返回值就是 1，而最后的返回结果是判定添加结果是否为 0，如果为 1，那这个判定结果就是 False，也就是不重复，否则判定为重复。
这样我们就成功利用 Redis 的集合完成了指纹的记录和重复的验证。
4. 调度器
ScrapyRedis 还帮我们实现了一个配合 Queue、 DupeFilter 使用的调度器 Scheduler，源文件名称是 scheduler.py。
在这里指定了一些配置，如 SCHEDULER_FLUSH_ON_START 即是否在爬取开始的时候清空爬取队列，SCHEDULER_PERSIST 即是否在爬取结束后保持爬取队列不清除，我们可以在 settings.py 里面自由配置，而此调度器很好的实现了对接。
接下来我们再看下两个核心的存取方法，实现如下：
代码语言：python代码运行次数：0复制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 requestenqueue_request() 就是调度器向队列中添加 Request，在这里做的核心操作就是调用 Queue 的 push() 操作，同时还有一些统计和日志操作，next_request() 就是从队列中取 Request，核心操作就是调用 Queue 的 pop() 操作，那么此时如果队列中还有 Request，则会直接取出来，接着爬取，否则当队列为空时，则会重新开始爬取。
5. 总结
那么到现在为止我们就把三个分布式的问题解决了，总结如下：
- 爬取队列的实现，在这里提供了三种队列，使用了Redis的列表或有序集合来维护。
- 去重的实现，使用了 Redis 的集合来保存 Request 的指纹来提供重复过滤。
- 中断后重新爬取的实现，中断后 Redis 的队列没有清空，再次启动时调度器的 next_request() 会从队列中取到下一个 Request，继续爬取。
6. 结语
以上便是 ScrapyRedis 的核心源码解析，另外 ScrapyRedis 中还提供了 Spider、Item Pipeline 的实现，不过并不是必须要使用的，如有兴趣可以研究。
