前言

scrapy是python界出名的一个爬虫框架。Scrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架。 可以应用在包括数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。
虽然scrapy能做的事情很多，但是要做到大规模的分布式应用则捉襟见肘。有能人改变了scrapy的队列调度，将起始的网址从start_urls里分离出来，改为从redis读取，多个客户端可以同时读取同一个redis，从而实现了分布式的爬虫。就算在同一台电脑上，也可以多进程的运行爬虫，在大规模抓取的过程中非常有效。

scrapy安装

pip install scrapy

scrapy-redis安装

pip install scrapy-redis

分布式原理

scrapy-redis实现分布式，其实从原理上来说很简单，这里为描述方便，我们把自己的核心服务器称为master，而把用于跑爬虫程序的机器称为slave。

我们知 道，采用scrapy框架抓取网页，我们需要首先给定它一些start_urls，爬虫首先访问start_urls里面的url，再根据我们的具体逻辑，对里面的元素、或者是其他的二级、三级页面进行抓取。而要实现分布式，我们只需要在这个starts_urls里面做文章就行了。

我们在master上搭建一个redis数据库（注意这个数据库只用作url的存储，不关心爬取的具体数据，不要和后面的mongodb或者mysql混淆），并对每一个需要爬取的网站类型，都开辟一个单独的列表字段。通过设置slave上scrapy-redis获取url的地址为master地址。这样的结果就是，尽管有多个slave，然而大家获取url的地方只有一个，那就是服务器master上的redis数据库。

并且，由于scrapy-redis自身的队列机制，slave获取的链接不会相互冲突。这样各个slave在完成抓取任务之后，再把获取的结果汇总到服务器上（这时的数据存储不再在是redis，而是mongodb或者 mysql等存放具体内容的数据库了）

这种方法的还有好处就是程序移植性强，只要处理好路径问题，把slave上的程序移植到另一台机器上运行，基本上就是复制粘贴的事情。

Scrapy-Redis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框架是这样的：

image.png

加上Scrapy-Redis之后的框架变成了：

image.png

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。

import redis
import six
from scrapy.utils.misc import load_object
DEFAULT_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_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', 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。

import logging
import time
from scrapy.dupefilters import BaseDupeFilter
from scrapy.utils.request import request_fingerprint
from .connection import get_redis_from_settings
DEFAULT_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。

from scrapy.utils.reqser import request_to_dict, request_from_dict
from . import picklecompat
class 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

"""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。
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。

from scrapy.utils.misc import load_object
from scrapy.utils.serialize import ScrapyJSONEncoder
from twisted.internet.threads import deferToThread
from . import connection
default_serialize = ScrapyJSONEncoder().encode
class 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。

import importlib
import six
from scrapy.utils.misc import load_object
from . 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。

from scrapy import signals
from scrapy.exceptions import DontCloseSpider
from scrapy.spiders import Spider, CrawlSpider
from . import connection
class 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 DontCloseSpider
class 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 obj
class 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：

image.png

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：

?

|

1

2

3

4

5

|

{

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。