scrapy 基础组件专题（九）：scrapy-redis 源码分析

下面我们来看看，scrapy-redis的每一个源代码文件都实现了什么功能，最后如何实现分布式的爬虫系统：

connection.py 连接得配置文件
defaults.py 默认得配置文件
dupefilter.py   去重规则
picklecompat.py 格式化
pipelines.py    序列化变成字符串
queue.py    队列
scheduler.py    调度器
spiders.py  爬虫
utils.py    把字节转换成字符串

connect.py

import six
 
from scrapy.utils.misc import load_object
 
from . import defaults
 
 
# Shortcut maps 'setting name' -> 'parmater name'.
SETTINGS_PARAMS_MAP = {
    'REDIS_URL': 'url',
    'REDIS_HOST': 'host',
    'REDIS_PORT': 'port',
    'REDIS_ENCODING': 'encoding',
}
 
 
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
    ``defaults.REDIS_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_ENCODING : str, optional
        Data encoding.
    REDIS_PARAMS : dict, optional
        Additional client parameters.
 
    """
    params = defaults.REDIS_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_settings
 
 
def 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', defaults.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，主要是实现连接redis数据库的功能（返回的是reids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）和一个整型的数据库编号，同时我们还可以再scrapy的settings文件中配置套接字的超时时间、等待时间等。

picklecompat.py

"""A pickle wrapper module with protocol=-1 by default."""
 
try:
    import cPickle as pickle  # PY2
except ImportError:
    import pickle
 
 
def 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。

pipeline.py

from scrapy.utils.misc import load_object
from scrapy.utils.serialize import ScrapyJSONEncoder
from twisted.internet.threads import deferToThread
 
from . import connection, defaults
 
 
default_serialize = ScrapyJSONEncoder().encode
 
 
class RedisPipeline(object):
    """Pushes serialized item into a redis list/queue
 
    Settings
    --------
    REDIS_ITEMS_KEY : str
        Redis key where to store items.
    REDIS_ITEMS_SERIALIZER : str
        Object path to serializer function.
 
    """
 
    def __init__(self, server,
                 key=defaults.PIPELINE_KEY,
                 serialize_func=default_serialize):
        """Initialize pipeline.
 
        Parameters
        ----------
        server : StrictRedis
            Redis client instance.
        key : str
            Redis key where to store items.
        serialize_func : callable
            Items serializer function.
 
        """
        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。

queue.py

支持三种队列, 都继承自Base类

1. FIFO Queue

使用了redis的list结构

class FifoQueue(Base):
    def __len__(self):
        """返回队列长度大小"""
        return self.server.llen(self.key)

    def push(self, request):
        """发送请求到队列左边"""
        self.server.lpush(self.key, self._encode_request(request))

    def pop(self, timeout=0):
        """从队列右边抛出请求"""
        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)

2. PriorityQueue

使用了redis的有序集合结构

class PriorityQueue(Base):

    def __len__(self):
        """返回队列内长度大小"""
        return self.server.zcard(self.key)

    def push(self, request):
        """放入请求到zset中"""
        data = self._encode_request(request)
        score = -request.priority
        self.server.execute_command('ZADD', self.key, score, data)

    def pop(self, timeout=0):
        """从zset中抛出请求. 此处不支持timeout参数"""
        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])

使用redis的sorted set实现, 如果在spider脚本中需要指定priority的话, 一定要在settings中来声明使用的是PriorityQueue.

3. LIFO Queue

后入先出, 使用list结构实现

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)

和先进先出队列基本一样, 实现了栈结构

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。

dupefilter.py

scrapy默认使用了集合结构来进行去重, 在scrapy-redis中使用redis的集合(set)进行了替换, 请求指纹的计算方法还是用的内置的.

def request_seen(self, request):
    """获取请求指纹并添加到redis的去重集合中去"""
    fp = self.request_fingerprint(request)    # 得到请求的指纹
    added = self.server.sadd(self.key, fp)    # 把指纹添加到redis的集合中
    return added == 0

def request_fingerprint(self, request):
    return request_fingerprint(request)    # 得到请求指纹

去重指纹计算使用的是sha1算法, 计算值包括请求方法, url, body等信息

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。

spider.py

spider空闲的时候会从start_urls队列中读取url, 默认一次读取CONCURRENT_REQUESTS个url, 可以在settings中设置REDIS_START_URLS_BATCH_SIZE来改变每次的读取数量, 一般我会在使用的时候增大这个值, 可以降低spide进入idle的次数, 从而适当提升抓取性能

 def setup_redis(self, crawler=None):
        """初始化了redis参数, 包括使用的种子url的key, 批量读取url的数量等信息"""
        ......
        # 当spider空闲的时候会触发该信号, 调用spider_idle函数
        crawler.signals.connect(self.spider_idle, signal=signals.spider_idle)
      
    def spider_idle(self):
      """空闲的时候触发该函数, 尝试请求下一批url. 有url的时候会直接请求, 最后都会抛出异常, 防止spider被关闭, 然后等待新的url过来"""
      self.schedule_next_requests()
      raise DontCloseSpider

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。

总结：

         crapy-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