關於Scrapy工作流程回顧
Scrapy單機架構
上圖的架構其實就是一種單機架構，只在本機維護一個爬取隊列，Scheduler進行調度，而要實現多態服務器共同爬取數據關鍵就是共享爬取隊列。
分佈式架構
我將上圖進行再次更改
這裏重要的就是我的隊列通過什麼維護？
這裏一般我們通過Redis爲維護，Redis，非關係型數據庫，Key-Value形式存儲，結構靈活。
並且redis是內存中的數據結構存儲系統，處理速度快，提供隊列集合等多種存儲結構，方便隊列維護
如何去重？
這裏藉助redis的集合，redis提供集合數據結構，在redis集合中存儲每個request的指紋
在向request隊列中加入Request前先驗證這個Request的指紋是否已經加入集合中。如果已經存在則不添加到request隊列中，如果不存在，則將request加入到隊列並將指紋加入集合
如何防止中斷？如果某個slave因爲特殊原因宕機，如何解決？
這裏是做了啓動判斷，在每臺slave的Scrapy啓動的時候都會判斷當前redis request隊列是否爲空
如果不爲空，則從隊列中獲取下一個request執行爬取。如果爲空則重新開始爬取，第一臺叢集執行爬取向隊列中添加request
如何實現上述這種架構？
這裏有一個scrapy-redis的庫，爲我們提供了上述的這些功能
scrapy-redis改寫了Scrapy的調度器，隊列等組件，利用他可以方便的實現Scrapy分佈式架構
關於scrapy-redis的地址：https://github.com/rmax/scrapy-redis
搭建分佈式爬蟲
參考官網地址：https://scrapy-redis.readthedocs.io/en/stable/
前提是要安裝scrapy_redis模塊：pip install scrapy_redis
這裏的爬蟲代碼是用的之前寫過的爬取知乎用戶信息的爬蟲
修改該settings中的配置信息：
替換scrapy調度器
SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"
添加去重的class
DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"
添加pipeline
如果添加這行配置，每次爬取的數據也都會入到redis數據庫中，所以一般這裏不做這個配置
ITEM_PIPELINES = {
'scrapy_redis.pipelines.RedisPipeline': 300
}
共享的爬取隊列，這裏用需要redis的連接信息
這裏的user:pass表示用戶名和密碼，如果沒有則爲空就可以
REDIS_URL = 'redis://user:pass@hostname:9001'
設置爲爲True則不會清空redis裏的dupefilter和requests隊列
這樣設置後指紋和請求隊列則會一直保存在redis數據庫中，默認爲False，一般不進行設置
SCHEDULER_PERSIST = True
設置重啓爬蟲時是否清空爬取隊列
這樣每次重啓爬蟲都會清空指紋和請求隊列,一般設置爲False
SCHEDULER_FLUSH_ON_START=True
分佈式
將上述更改後的代碼拷貝的各個服務器，當然關於數據庫這裏可以在每個服務器上都安裝數據，也可以共用一個數據，我這裏方面是連接的同一個mongodb數據庫，當然各個服務器上也不能忘記：
所有的服務器都要安裝scrapy,scrapy_redis,pymongo
這樣運行各個爬蟲程序啓動後，在redis數據庫就可以看到如下內容，dupefilter是指紋隊列，requests是請求隊列
